基于Matlab的FIA-分光光度分析数据采集系统[1]

２０　分析仪器　２００６年第３期　Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｔｈｉｎ　ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌ　ｈｅａｔｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ　ｆｏｒ　ｐｏｒｔａｂｌｅ　ｇａｓ　ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈ．　Ｚｈａｎｇ　Ｘｉｘｉａｎ　～，Ｙａｏ　Ｇｕｉｙａｎ。，Ｘ“Ｆｅｎｇ。，Ｃｈｅｎ　Ｌｉａｎ　，Ｇｕａｎ　Ｙａｆｅｎｇ。（１．Ａｎｈｕｉ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｏｐｔｉｃｓ　ａｎｄ　旨口　Ｆｉｎｅ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｅｆｅｉ，２３００１；２．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｌａｗ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０００８６；３．Ｄａｌｉａｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｐｈｙｓｉｃｓ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，　Ｄａｌｉａｎ。１１６０２３）　Ａ　ｃｏｌｕｍｎ　ｈｅａｔｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ　ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ　ｆｏｒ　ｐｏｒｔａｂｌｅ　ｇａｓ　ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｗａｓ　ｅｖａｌｕａｔｅｄ．Ｔｈｅ　ｈｅａｔｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ　ｉＳ　ａ　ｔｈｉｎ　ａｌｕｍｉｎｕｍ　ｃｙｌｉｎｄｅｒ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｏｕｔｅｒ　ｄｉａｍｅｔｅｒ　ｏｆ　９　ｌｍｍ．ｉｎｎｅｒ　ｄｉａｍｅｔｅｒ　８９．７ｍｍ　ａｎｄ　ｈｅｉｇｈｔ　５０ｍｍ．Ａ　ｄｏｕｂｌｅ—ｌａｙｅｒ　ｓｉｌｉｃｏｎ　ｒｕｂｂｅｒ　ｓｈｅｅｔ　ｉＳ　ａｄｈｅｒｅｄ　ｔＯ　ｔｈｅ　ｉｎｎｅｒ　ｗａｌｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｙｌｉｎｄｅｒ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｈｅａｔｉｎｇ　ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ　ｗｉｒｅ　ｗｏｕｎｄ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｗｏ　ｌａｙｅｒｓ．Ｔｈｅ　ｍａｘｉｍｕｍ　ｐｏｗｅｒ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈｅａｔ－　ｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ　ｉｓ　１０９Ｗ．Ｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｒａｍｐｓ　ｕｐ　ｔｏ　９０℃／ｒａｉｎ　ｃａｎ　ｂｅ　ｒｅａｌｉｚｅｄ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍａｘｉｍｕｍ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｉｓ　１８０℃．Ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｖｉｃｅ　ｗａｓ　ｔｅｓｔｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ｎ－ａｌｋａｎｅｓ（Ｃ６～Ｃ１２）ａｓ　ｓａｍｐｌｅｓ．Ａｎ　ＯＶ一１　ｆｕｓｅｄ　ｓｉｌｉｃａ　ｃａｐｉｌｌａｒｙ　ｃｏｌｕｍｎ（９ｍ×０．２５ｍｍ　ｉ．ｄ．×０．３　ｍ）ｗａｓ　ｗｏｕｎｄ　ａｒｏｕｎｄ　ｔｈｅ　ｃｙｌｉｎｄｅｒ　ａｎｄ　ｓｐｌｉｔ　ｉｎｊｅｃ—　ｔｉｏｎ　ａｎｄ　ＦＩＤ　ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ．Ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｔｉｍｅｓ　ａｎｄ　ｐｅａｋ　ａｒｅａｓ　ａｒｅ　２．７　一５）ａｎｄ　１　１　（ｎ　（ｎ一５），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｈｅａｔｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ　ｉＳ　ｓｕｉｔａｂｌｅ　ｔｏ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ　ｗｉｔｈ　ｂｏｉｌｉｎｇ　ｐｏｉｎｔ　ｌｏｗｅｒ　ｔｈａｎ　２１０℃．　基于Ｍａｔｌａｂ的ＦＩＡ一分光光度　分析数据采集系统　曹顺安余志祥　（武汉大学动力与机械学院水质工程系，武汉，４３００７２））　摘　要　设计了一种基于Ｍａｔｌａｂ的ＦＩＡ一分光光度分析数据采集系统。利用ＩＳＡ扩展槽数据采集卡进行数据　采集。首先用Ｃ语言编写程序对数据采集卡进行读写操作，然后在Ｍａｔｌａｂ中将其编译为动态数据链接库，最后在　Ｍａｔｌａｂ中调用动态数据链接库完成数据采集工作。利用Ｍａｔｌａｂ强大的数值计算功能还可以对数据做相应处理。　关键词　流动注射分析分光光度计数据采集　ＭＡＴＬＡＢ动态数据链接库　引　随着计算机技术的发展，利用计算机进行数据　采集得到了广泛的应用。利用计算机进行数据采集　的优点是得到的数据更加准确，并且可以根据用户　采集卡，开发了基于Ｍａｔｌａｂ的流动注射一分光光度　分析数据采集系统。　２　系统组成　本文设计的利用计算机完成数据采集的ＦＩＡ一分　光光度分析系统，与传统的记录仪记录信号相比，具有　以下显著优点：（１）记录仪记录的峰形，在测量峰高和　的需要编写相应的应用程序，对采集的数据进行操　作和处理，灵活多样地完成某些特殊功能。Ｍａｔｌａｂ　以其强大的数值分析与处理功能、丰富的仿真功能、　方便的编程接口而深受广大用户欢迎ｌ１］。但要利用　Ｍａｔｌａｂ的数据分析处理功能对大量实验数据进行　处理，首先要将实验数据转换成Ｍａｔｌａｂ的数据格　式，这是一件十分繁杂的工作。本文ＩＳＡ利用数据　计算峰面积时不方便，而且准确度不高；利用计算机采　集数据，可以准确得到峰高值，编写相应的程序即可准　确计算峰面积；（２）利用计算机可以编写程序，完成对　信号的滤噪处理，使得到的测量值更加准确ｌ２ｊ，基于　Ｍａｔｌａｂ的ＦＩＡ一分光光度分析系统组成如图１所示。　作者简介：曹顺安，男，教授，主要研究方向：火电厂水处理工程，火电厂化学监督，分析仪器。　余志祥，男，１９８１年出生，研究生，主要研究方向：火电厂水处理工程及化学监督。　维普资讯 http://www.cqvip.com

２００６年第３期　分析仪器　２１　图１　基于Ｍａｔｌａｂ的ＦＩＡ一分光光度分析系统框图　系统工作过程如下：按ＦＩ一２１００流动注射分析　仪中设置的程序，间歇地向管道中注入一定量的待　测试样，试样与试剂混合反应后，进入７２１型分光光　度计进行检测，然后从排废口流出。７２１型分光光　度计将检测到的信息通过电路以电信号形式输出。　由于输出信号十分微弱，因此在进入Ａ／Ｄ转换板之　前必须进行放大。本系统采用ＡＸ７５２信号调理板　（台湾爱讯公司生产）完成信号放大工作。放大后的　信号接人ＩＰＣ５４８８进行Ａ／Ｄ转换。ＩＰＣ５４８８是带　光隔离的高速１２位Ａ／Ｄ转换模板，其核心器件是　ＡＤＳ７７４，它带有ＩＯＶ基准电压时钟及三态输出缓　冲器，并有采样保持电路，使用简捷方便　］。在　Ｍａｔｌａｂ中编写程序，将转换的结果通过ＩＳＡ总线读　人到Ｍａｔｌａｂ的空间中进行处理。因为ＩＰＣ５４８８是　利用ＩＳＡ扩展槽的数据采集卡，因此必须配备带　ＩＳＡ的ＰＣ机。　３软件实现　由于Ｍａｔｌａｂ没有对端口的操作能力，不能直接　使用数据采集板进行测量，但可以在Ｍａｔｌａｂ中生成　动态链接库，实现端口读写。Ｍａｔｌａｂ环境中提供了　ｍｅｘ文件和支持这一操作的应用程序接口（ＡＰＩ），　由此可以访问硬件资源。利用该文件可以调用用户　自己的Ｃ语言程序，像调用Ｍａｔｌａｂ的内部函数一　样方便［４］。　３．１端口操作程序的编写　端口操作程序包括“读端口子程序”和“接口子　程序”两部分。利用Ｃ语言编写“读端口子程序，该　程序”的作用是从ＩＰＣ５４８８中把转换结果读取出　来。ＩＰＣ５４８８的基地址是ＢＡＳＥ一１５０Ｈ。“接口子　程序”是“读端口子程序”与Ｍａｔｌａｂ空间的接口，用　于实现两个不同内存空间的通讯，它把“读接口子程　序”作为自己的子程序调用。用文本编辑工具写好　程序后保存为ｒｅａｄｉｎｐｏｒｔ．ｃ即可。　３．２动态数据链接库的编译　将写好的Ｃ源码程序在Ｍａｔｌａｂ中编译为ＤＬＬ　文件。首先对ｍｅｘ编译器进行配置，方法是在　Ｍａｔｌａｂ命令窗口中运行ｍｅｘ　ｓｅｔｕｐ，通常选择计算　机上已安装的Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ６．０＋＋作为编　译器。然后再执行命令ｍｅｘ　ｒｅａｄｉｎｐｏｒｔ．ｃ，即可编　译产生动态链接库ｒｅａｄｉｎｐｏｒｔ．ｄｌ１。　３．３动态数据链接库的调用　完成上一步工作后，便会在Ｍａｔｌａｂ的搜索路径　上生成ｒｅａｄｉｎｐｏｒｔ．ｄｌｌ文件。在Ｍａｔｌａｂ中调用此动　态链接库，可以把Ａ／Ｄ转换结果读人Ｍａｔｌａｂ的空间　中，完成数据采集工作。调用方法为：ｄａｔａ＝ｒｅａｄｉｎ—　ｐｏｒｔ（）。通过调用动态数据链接库，即可获取Ａ／Ｄ　转换结果。　４信号处理　分析化学信号的滤噪处理是分析化学研究的重　要的内容　］。各种滤噪处理的化学计量学方法，目　的都是要找到一种既能有效去除噪声，又能最大限　度保持有用信号的方法。本系统采用基于小波分析　的滤噪方法对采集的信号进行处理。小波分析　（Ｗａｖｅｌｅｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）＿６　是一种能够同时在时阈和频　阈进行局部分析的信号分析方法。基于小波分析的　滤噪方法有很多种，本系统采用小波阈值法。　小波阈值法的基本原理是，设置一个阈值，大于　阈值的小波系数可以认为是由信号产生的，小于阈　值的小波系数可以认为是由噪声产生的，去掉由噪　声产生的系数，就可达到去噪目的。具体算法：　（１）对采集到的信号进行５个尺度的小波变化，　算出小波系数；　（２）设置阈值为　（根据多次试验得出），用阈值　作为门限，去除小于阈值的小波系数，阈值函数选用　硬阈值函数，得到纯净信号的小波系数值；　（３）对纯净小波系数值进行小波反变换，得到重　构信号。在Ｍａｔｌａｂ中编写小波阈值法去噪程序，完　成信号处理（程序在Ｍａｔｌａｂ　６．５中编写）。　图２是利用小波阈值法去噪程序对流动流射一　分光光度分析典型输出信号的处理效果。由图可　维普资讯 http://www.cqvip.com

２２　分析仪器　２００６年第３期　知，经小波阈值法去噪程序处理，曲线变得平滑，说　明本法有较好的除噪效果。　处理前　处理后　图２小波阈值法去噪程序处理效果　５　实验部分　应用本系统对水样中磷酸根离子浓度进行了测　定。首先绘制磷酸盐标准曲线，然后根据标准曲线　做回收率实验。　５．１主要试剂　磷酸盐标准储备液，浓度墼芸　一　ｌｍｇ／ｍＬ；　四水合钼酸铵，分析纯；ｎ　ｎ　ｍ　仉　７　６　５　４　３　２　０　　硫酸，分析纯；　ＳｎＣｌ２，分析纯；　甘油，分析纯。　５．２标准曲线的绘制　利用磷酸盐标准储备液配制一系列的标准溶　液，测量各自的空白吸光度。然后向标准溶液中加　入四水合钼酸铵作为显色剂；加入氯化亚锡和甘油　溶液作为还原剂，用硫酸调节溶液的ｐＨ值，测量各　自的总吸光度。甘油的作用是增加氯化亚锡在水中　的溶解度。实验显示，当溶液中硫酸浓度为０．２　ｍｏｌ／Ｌ时，吸光度响应值最大。由总吸光度值减去　空白吸光度值，得到磷酸根的净吸光度，实验数据如　表１所示。根据测得的数据作标准曲线见图３。　表１磷酸根的吸光度　磷酸氓浓度　空白吸光度　总吸光度　净吸光度　ｍｇ／Ｌ，　０．０６Ｏ３　Ｏ．１４０７　０．０８０４　Ｏ．０６２０　Ｏ．２２７９　Ｏ．１６５９　Ｏ．Ｏ６５４　Ｏ．３１９９　Ｏ．２５４５　Ｏ．Ｏ６６９　０．４０８６　Ｏ．３４１７　Ｏ．Ｏ７２５　Ｏ．４９２２　Ｏ．４１９７　０．Ｏ７３３　０．５６１７　０．４８８４　Ｏ．Ｏ７３６　０．６３４６　Ｏ．５６１Ｏ　０．０７７４　Ｏ．７１　６１　Ｏ．６３８７　ｙ＝０．Ｕ７９　ｘ＋【Ｊ．Ｕｌｌ　Ｒ　＝０．９９８　／　／　／　／　／　‘　０，０　２．０　４．０　６．０　８，０　ｌ０．０　磷酸盐浓度（ｍｇ／Ｌ）　图３磷酸盐的标准曲线　５．３回收率实验　为了评价分析过程中每一步骤的影响和样品基　体引起的系统偏差，根据标准曲线做回收入实验。　取２５０ｍＬ浓度为４ｍｇ／Ｌ的磷酸盐标准液，加入　０．５ｍＬ浓度为１０００ｍｇ／Ｌ的磷酸盐标准储备液，加　入标准样品后的溶液总体积可视为不变，则加标后　的总浓度应为６ｍｇ／Ｌ。回收率实验结果如表２所　示。　表２回收率实验数据　１　０．５５７０　０．０　７２６　０．４８４４　５．９６　２　０．５５９４　０．０７３４　０．４８６０　５．９８　加标后　３　０．５６０３　０．０７１９　０．４８８４　６．０１　平均值　５．９８　回收率（２５０×５．９８—２５０×４．０４）／（０．５×１０００）×１００　：９７　６　结　论　实验数据表明，标准曲线具有良好的相关性，回　收率达到９７　。本文设计的数据采集系统能准确　完成数据采集工作。在Ｍａｔｌａｂ中编写小波阈值法　去噪程序，对采集的信号进行滤波和去噪处理，使测　定结果更加准确。　参考文献　１付俊庆，李凤玲．测控技术．２００４，２３（１）：３０—３２　２马玉凤．仪器仪表用户，２００４，（３）：４—６　维普资讯 http://www.cqvip.com

２００６年第３期　３廖琳，李晖．实用测试技术，２００２，（２）：１７—１８　４聂士忠，王玉泰．物理实验，２００４，（２４）：２０—２２　分析仪器　２３　６曹毅，张榆锋，毛选珍．现代电子技术，２００３，（１５）：３５—　３７　５鲁亚光．光谱实验室，２００４，２１（３）：６０２—６０５　收稿日期：２００５一１０一１０　Ａ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ＦＩＡ－ｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍａｔｌａｂ．Ｃａｏ　Ｓｈｕｎ￣ｎ，Ｙｕ　Ｚｈｉｘｉａｎｇ（Ｄｅ—　ｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｗａｔｅｒ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｐｏｗｅｒ　ａｎｄ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ，　４３００７２）　Ａ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｍａｔｌａｂ　ｗａｓ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ　ｆｏｒ　ＦＩＡ—ｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｅｒ．Ｔｈｅ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉｓｉ—　ｔｉｏｎ　ｉｓ　ｒｅａｌｉｚｅｄ　ｂｙ　ａ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｃａｒｄ　ｉｎ　ＩＳＡ　ｅｘｐａｎｄｅｄ　ｓｌｏｔ．Ａ　ｒｅａｄ—ａｎｄ—ｗｒｉｔｅｒ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ　ｉｓ　ｗｒｉｔｔｅｎ　ｗｉｔｈ　Ｃ　ｌａｎｇｕａｇｅ　ａｎｄ　ｉｓ　ｃｏｍｐｉｌｅｄ　ｉｎｔｏ　ＤＬＬ（ｄｙｎａｍｉｃ　ｌｉｎｋ　ｌｉｂｒａｒｙ）ｆｉｌｅ　ｉｎ　Ｍａｔｌａｂ．Ｔｈｅ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉｓｉ—　ｔｉｏｎ　ｉｓ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ　ｂｙ　ｃａｌｌｉｎｇ　ｔｈｅ　ＤＬＬ　ｆｉｌｅ．Ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｃａｎ　ｂｅ　ｆｕｒｔｈｕｒ　ｔｒｅａｔｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｏｗｅｒｆｕｌ　ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　Ｍａｔｌａｂ．　业　ｉ　研究报告　ｌ　带带带带带带带带带带　遗传算法在近红外光谱分析波长及　预处理方法同步选择中的应用　曾立波　贺志平　（１．武汉大学计算机学院，武汉，４３００７２；２．武汉大学电子信息学院，武汉，４３００７２）　摘要本文将遗传算法用于近红外光谱分析中波长及预处理方法的同步选择。对波长及预处理方法同时　进行二进制编码，采用主成分回归建模，并将交叉验证均方根差（ＲＭＳＥＣＶ）和定向系数（Ｒ　）引入适应度函数。针　对传统遗传算法收敛速度慢以及容易陷入局部最优等缺点，采用自适应调整参数。利用油料组分数据进行实验，　结果表明，采用遗传算法进行波长及预处理选择是可行的，结果较为理想。　关键词　遗传算法　波长选择波长预处理近红外光谱　主成分回归　的影响，尽可能地去除无关信息变量，提高分辨率和　１　引　言　随着计算机技术和化学计量学的发展，近红外　灵敏度，从而提高校正模型的预测能力和稳健性。　定性和定量分析都是在此基础上进行的［２］。　光谱（ＮＩＲ）分析技术以其分析速度快、效率高、无损　测量、成本低和易于实现在线分析等特点，在农业、　医药、石化等行业得到非常广泛的应用　］。　常用的波长预处理方法有很多：数据增强算法　（如标准化，归一化），平滑算法，导数算法（如一阶　导，二阶导），多元散射校正；另外还有较新的算法，　如傅里叶变换，小波变换，正交信号校正，净分析信　号算法等等［２］。　遗传算法（ＧＡ）最初是由Ｈｏｌｌａｎｄ于１９７５年提　出的。它借鉴生物界自然选择和遗传机制，利用选　在近红外光谱分析使用的化学计量学方法中，　光谱预处理和波长选取方法是实际应用的基础，其　目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处　理或变换，减弱以至于消除各种非目标因素对光谱　作者简介：曾立波，男，１９６３年出生，教授，汉族，研究方向：分析仪器研究与应用。　贺志平，女，１９８０年出生，硕士研究生，汉族，研究方向：近红外光谱定量分析。