水环境重金属便携式检测仪器的分析控制软件设计

发布时间：2017-03-28 12:01

  本文关键词：水环境重金属便携式检测仪器的分析控制软件设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来随着工业化水平不断地提高,水环境重金属污染也日益严重,这不但对人类的健康造成巨大的威胁,同时也严重地破坏了生态环境。因此,对湖泊、海洋等水环境的重会属浓度的监测已经成为亟待解决的问题。本文结合无线通信技术、电化学分析技术、Qt和Android软件技术设计了一套针对便携式重金属痕量分析仪器的PC端和移动端的分析控制软件。本文首先介绍了水环境重金属污染的现状及其危害、实验室和现场重金属检测技术以及化学计量学中常用的多元校正分析方法。其次对电化学溶出伏安原理以及本项目设计的硬件系统进行详细地介绍,并将现场检测的结果与专业检测中心的检测结果进行对比分析。本文所作的主要工作和创新点如下：1.设计了基于Qt框架的PC端和基于Android平台的移动端分析控制软件。本文所设计的两个不同平台上的软件,实现了与硬件设备之间的串口通信和无线通信并对其进行控制,对检测数据进行数据处理,并将得到的数据以曲线的形式呈现在控制软件界面上,最终进行重金属离子浓度的定量分析。此外,还实现了历史数据的保存与读取,数据的实时显示,以及曲线缩放、移动等功能。实验测试结果表明,该软件在用于与本项目仪器进行有线串口通讯和无线通讯,以及在实时数据动态显示方面具有良好的实用性,软件功能完善,具有良好的稳定性和便捷性,人机交互体验良好。2.深入研究了数字滤波器和小波去噪方法对实际检测数据的处理方法与效果。对仪器现有的去噪方法进行改进,使用IIR和FIR数字滤波器中较为常用的滤波器设计方法设计了专门针对本仪器系统实际检测数据的低通滤波器,并且使用基于软阈值技术的小波去噪方法,对实测数据进行去噪处理并分析结果。分析结果表明,小波去噪方法对于本仪器系统的数据处理效果较为理想,处理后的数据完整地保留了溶出伏安曲线中重要的波形特征,并且具有良好的平滑效果,对于后续的浓度分析具有重要意义。3.提出一种溶出峰提取的改进算法,将其应用于偏最小二乘回归建模,提高了重金属离子浓度定量检测的精度。在对仪器检测的重金属溶出伏安曲线进行了数据处理的基础上,提出一种基于溶出峰区域提取的自变量数据集精简算法,将其用于对重金属离子浓度的偏最小二乘回归建模上,以提高模型对离子浓度定量分析的能力,并使用实测数据进行建模分析。实验测试结果表明,使用精简后的自变量数据集进行偏最小二乘回归建模的模型,在进行重金属离子浓度定量分析的精度上得到了一定程度的提高。
【关键词】：重金属检测 电化学溶出伏安法 Qt Android 小波去噪 偏最小二乘回归
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;R123
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 水环境重金属污染现状11-12
• 1.1.1 水环境中的重金属及来源11
• 1.1.2 水环境中重金属的危害11-12
• 1.2 水环境重金属检测技术12-15
• 1.3 多元校正分析方法概述15-16
• 1.4 本文研究内容16-18
• 第2章 检测原理及仪器系统设计18-31
• 2.1 电化学溶出伏安分析18-22
• 2.1.1 溶出伏安法18-19
• 2.1.2 差分脉冲溶出伏安法19-20
• 2.1.3 循环伏安法20
• 2.1.4 定量分析方法20-22
• 2.2 仪器系统设计22-29
• 2.2.1 硬件电路设计23-25
• 2.2.2 下位机软件设计25-28
• 2.2.3 集成式检测手柄28-29
• 2.3 实际样品检测29-31
• 第3章 基于Qt的PC端控制软件设计31-43
• 3.1 Qt简介31-34
• 3.1.1 Qt模块结构31-33
• 3.1.2 Qt中的信号-槽机制33-34
• 3.2 串口通信模块34-37
• 3.2.1 串口通信测试模块34-35
• 3.2.2 多线程监听串口模块35-37
• 3.3 参数设置模块37-38
• 3.4 实时数据显示模块38-43
• 3.4.1 QWT库的应用38-39
• 3.4.2 实时曲线动态显示39-40
• 3.4.3 循环伏安扫描的曲线绘制40-43
• 第4章 基于Android的移动端控制软件设计43-57
• 4.1 Android简介43-47
• 4.1.1 Android系统架构43-45
• 4.1.2 Activity的生命周期45-47
• 4.2 软件控制功能设计47-50
• 4.3 多线程无线网络通讯模块50-53
• 4.3.1 Android多线程概述50-51
• 4.3.2 Android多线程Socket编程51-53
• 4.4 实时数据显示模块53-55
• 4.4.1 Android开源图表库AChartEngine简介53-54
• 4.4.2 曲线绘制模块设计54-55
• 4.5 数据保存模块55-57
• 4.5.1 参数设置保存55
• 4.5.2 历史数据读取和保存55-57
• 第5章 数据处理与算法分析57-78
• 5.1 噪声去除算法57-62
• 5.1.1 数字滤波器57-58
• 5.1.2 基于小波变换的去噪方法58-59
• 5.1.3 应用和比较59-62
• 5.2 基于偏最小二乘法的重金属定量分析62-78
• 5.2.1 偏最小二乘法简介62-63
• 5.2.2 偏最小二乘算法实现63-65
• 5.2.3 偏最小二乘法主成分个数确定方法65-68
• 5.2.4 简化自变量数据集的偏最小二乘法建模68-72
• 5.2.5 比较与分析72-78
• 第6章 总结与展望78-81
• 6.1 总结78-79
• 6.2 展望79-81
• 参考文献81-84
• 作者简历84-85
• 致谢85

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