Школьная энциклопедия. Применение спектрального анализа

Не так давно товарищ Makeman описывал , как с помощью спектрального анализа можно разложить некоторый звуковой сигнал на слагающие его ноты. Давайте немного абстрагируемся от звука и положим, что у нас есть некоторый оцифрованный сигнал, спектральный состав которого мы хотим определить, и достаточно точно.

Под катом краткий обзор метода выделения гармоник из произвольного сигнала с помощью цифрового гетеродинирования, и немного особой, Фурье-магии.

Итак, что имеем.
Файл с отсчетами оцифрованного сигнала. Известно, что сигнал представляет собой сумму синусоид со своими частотами, амплитудами и начальными фазами, и, возможно, белый шум.

Что будем делать.
Использовать спектральный анализ для того, чтобы определить:

  • количество гармоник в составе сигнала, а для каждой: амплитуду, частоту (далее в контексте числа длин волн на длину сигнала), начальную фазу;
  • наличие/отсутствие белого шума, а при наличии, его СКО (среднеквадратическое отклонение);
  • наличие/отсутствие постоянной составляющей сигнала;
  • всё это оформить в красивенький PDF отчёт с блэкджеком и иллюстрациями.

Будем решать данную задачу на Java.

Матчасть

Как я уже говорил, структура сигнала заведомо известна: это сумма синусоид и какая-то шумовая составляющая. Так сложилось, что для анализа периодических сигналов в инженерной практике широко используют мощный математический аппарат, именуемый в общем «Фурье-анализ» . Давайте кратенько разберём, что же это за зверь такой.
Немного особой, Фурье-магии
Не так давно, в 19 веке, французский математик Жан Батист Жозеф Фурье показал, что любую функцию, удовлетворяющую некоторым условиям (непрерывность во времени, периодичность, удовлетворение условиям Дирихле) можно разложить в ряд, который в дальнейшем получил его имя - ряд Фурье .

В инженерной практике разложение периодических функций в ряд Фурье широко используется, например, в задачах теории цепей: несинусоидальное входное воздействие раскладывают на сумму синусоидальных и рассчитывают необходимые параметры цепей, например, по методу наложения.

Существует несколько возможных вариантов записи коэффициентов ряда Фурье, нам же лишь необходимо знать суть.
Разложение в ряд Фурье позволяет разложить непрерывную функцию в сумму других непрерывных функций. И в общем случае, ряд будет иметь бесконечное количество членов.

Дальнейшим усовершенствованием подхода Фурье является интегральное преобразование его же имени. Преобразование Фурье .
В отличие от ряда Фурье, преобразование Фурье раскладывает функцию не по дискретным частотам (набор частот ряда Фурье, по которым происходит разложение, вообще говоря, дискретный), а по непрерывным.
Давайте взглянем на то, как соотносятся коэффициенты ряда Фурье и результат преобразования Фурье, именуемый, собственно, спектром .
Небольшое отступление: спектр преобразования Фурье - в общем случае, функция комплексная, описывающая комплексные амплитуды соответствующих гармоник. Т.е., значения спектра - это комплексные числа, чьи модули являются амплитудами соответствующих частот, а аргументы - соответствующими начальными фазами. На практике, рассматривают отдельно амплитудный спектр и фазовый спектр .


Рис. 1. Соответствие ряда Фурье и преобразования Фурье на примере амплитудного спектра.

Легко видно, что коэффициенты ряда Фурье являются ни чем иным, как значениями преобразования Фурье в дискретные моменты времени.

Однако, преобразование Фурье сопоставляет непрерывной во времени, бесконечной функции другую, непрерывную по частоте, бесконечную функцию - спектр. Как быть, если у нас нет бесконечной во времени функции, а есть лишь какая-то записанная её дискретная во времени часть? Ответ на этот вопрос даёт дальнейшей развитие преобразования Фурье - дискретное преобразование Фурье (ДПФ) .

Дискретное преобразование Фурье призвано решить проблему необходимости непрерывности и бесконечности во времени сигнала. По сути, мы полагаем, что вырезали какую-то часть бесконечного сигнала, а всю остальную временную область считаем этот сигнал нулевым.

Математически это означает, что, имея исследуемую бесконечную во времени функцию f(t), мы умножаем ее на некоторую оконную функцию w(t), которая обращается в ноль везде, кроме интересующего нас интервала времени.

Если «выходом» классического преобразования Фурье является спектр – функция, то «выходом» дискретного преобразования Фурье является дискретный спектр. И на вход тоже подаются отсчёты дискретного сигнала.

Остальные свойства преобразования Фурье не изменяются: о них можно прочитать в соответствующей литературе.

Нам же нужно лишь знать о Фурье-образе синусоидального сигнала, который мы и будем стараться отыскать в нашем спектре. В общем случае, это пара дельта-функций, симметричная относительно нулевой частоты в частотной области.


Рис. 2. Амплитудный спектр синусоидального сигнала.

Я уже упомянул, что, вообще говоря, мы рассматриваем не исходную функцию, а некоторое её произведение с оконной функцией. Тогда, если спектр исходной функции - F(w), а оконной W(w), то спектром произведения будет такая неприятная операция, как свёртка этих двух спектров (F*W)(w) (Теорема о свёртке).

На практике это означает, что вместо дельта-функции, в спектре мы увидим что-то вроде этого:


Рис. 3. Эффект растекания спектра.

Этот эффект именуют также растеканием спектра (англ. spectral leekage). А шумы, появляющиеся вследствие растекания спектра, соответственно, боковыми лепестками (англ. sidelobes).
Для борьбы с боковыми лепестками применяют другие, непрямоугольные оконные функции. Основной характеристикой «эффективности» оконной функции является уровень боковых лепестков (дБ). Сводная таблица уровней боковых лепестков для некоторых часто используемых оконных функций приведена ниже.

Основной проблемой в нашей задаче является то, что боковые лепестки могут маскировать другие гармоники, лежащие рядом.


Рис. 4. Отдельные спектры гармоник.

Видно, что при сложении приведённых спектров, более слабые гармоники как бы растворятся в более сильной.


Рис. 5. Чётко видна лишь одна гармоника. Нехорошо.

Другой подход к борьбе с растеканием спектра состоит в вычитании из сигнала гармоник, создающих это самое растекание.
То есть, установив амплитуду, частоту и начальную фазу гармоники, можно вычесть её из сигнала, при этом мы уберём и «дельта-функцию», соответствующую ей, а вместе с ней и боковые лепестки, порождаемые ей. Другой вопрос состоит в том, как же точно узнать параметры нужной гармоники. Недостаточно просто взять нужные данные из комплексной амплитуды. Комплексные амплитуды спектра сформированы по целым частотам, однако, ничто не мешает гармонике иметь и дробную частоту. В этом случае, комплексная амплитуда как бы расплывается между двумя соседними частотами, и точную её частоту, как и другие параметры, установить нельзя.

Для установления точной частоты и комплексной амплитуды нужной гармоники, мы воспользуемся приёмом, широко применяемым во многих отраслях инженерной практики – гетеродинирование .

Посмотрим, что получится, если умножить входной сигнал на комплексную гармонику Exp(I*w*t). Спектр сигнала сдвинется на величину w вправо.
Этим свойством мы и воспользуемся, сдвигая спектр нашего сигнала вправо, до тех пор, пока гармоника не станет ещё больше напоминать дельта-функцию (то есть, пока некоторое локальное отношение сигнал/шум не достигнет максимума). Тогда мы и сможем вычислить точную частоту нужной гармоники, как w 0 – w гет, и вычесть её из исходного сигнала для подавления эффекта растекания спектра.
Иллюстрация изменения спектра в зависимости от частоты гетеродина показана ниже.


Рис. 6. Вид амплитудного спектра в зависимости от частоты гетеродина.

Будем повторять описанные процедуры до тех пор, пока не вырежем все присутствующие гармоники, и спектр не будет напоминать нам спектр белого шума.

Затем, надо оценить СКО белого шума. Хитростей здесь нет: можно просто воспользоваться формулой для вычисления СКО:

Автоматизируй это

Пришло время для автоматизации выделения гармоник. Повторим ещё разочек алгоритм:

1. Ищем глобальный пик амплитудного спектра, выше некоторого порога k.
1.1 Если не нашли, заканчиваем
2. Варируя частоту гетеродина, ищем такое значение частоты, при которой будет достигаться максимум некоторого локального отношения сигнал/шум в некоторой окрестности пика
3. При необходимости, округляем значения амплитуды и фазы.
4. Вычитаем из сигнала гармонику с найденной частотой, амплитудой и фазой за вычетом частоты гетеродина.
5. Переходим к пункту 1.

Алгоритм не сложный, и единственный возникающий вопрос - откуда же брать значения порога, выше которого будем искать гармоники?
Для ответа на этот вопрос, следует оценить уровень шума еще до вырезания гармоник.

Построим функцию распределения (привет, мат. cтатистика), где по оси абсцисс будет амплитуда гармоник, а по оси ординат - количество гармоник, не превышающих по амплитуде это самое значение аргумента. Пример такой построенной функции:


Рис. 7. Функция распределения гармоник.

Теперь построим еще и функцию - плотность распределения. Т.е., значения конечных разностей от функции распределения.


Рис. 8. Плотность функции распределения гармоник.

Абсцисса максимума плотности распределения и является амплитудой гармоники, встречающейся в спектре наибольшее число раз. Отойдем от пика вправо на некоторое расстояние, и будем считать абсциссу этой точки оценкой уровня шума в нашем спектре. Вот теперь можно и автоматизировать.

Посмотреть на кусок кода, детектирующий гармоники в составе сигнала

public ArrayList detectHarmonics() { SignalCutter cutter = new SignalCutter(source, new Signal(source)); SynthesizableComplexExponent heterodinParameter = new SynthesizableComplexExponent(); heterodinParameter.setProperty("frequency", 0.0); Signal heterodin = new Signal(source.getLength()); Signal heterodinedSignal = new Signal(cutter.getCurrentSignal()); Spectrum spectrum = new Spectrum(heterodinedSignal); int harmonic; while ((harmonic = spectrum.detectStrongPeak(min)) != -1) { if (cutter.getCuttersCount() > 10) throw new RuntimeException("Unable to analyze signal! Try another parameters."); double heterodinSelected = 0.0; double signalToNoise = spectrum.getRealAmplitude(harmonic) / spectrum.getAverageAmplitudeIn(harmonic, windowSize); for (double heterodinFrequency = -0.5; heterodinFrequency < (0.5 + heterodinAccuracy); heterodinFrequency += heterodinAccuracy) { heterodinParameter.setProperty("frequency", heterodinFrequency); heterodinParameter.synthesizeIn(heterodin); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()).multiply(heterodin); spectrum.recalc(); double newSignalToNoise = spectrum.getRealAmplitude(harmonic) / spectrum.getAverageAmplitudeIn(harmonic, windowSize); if (newSignalToNoise > signalToNoise) { signalToNoise = newSignalToNoise; heterodinSelected = heterodinFrequency; } } SynthesizableCosine parameter = new SynthesizableCosine(); heterodinParameter.setProperty("frequency", heterodinSelected); heterodinParameter.synthesizeIn(heterodin); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()).multiply(heterodin); spectrum.recalc(); parameter.setProperty("amplitude", MathHelper.adaptiveRound(spectrum.getRealAmplitude(harmonic))); parameter.setProperty("frequency", harmonic - heterodinSelected); parameter.setProperty("phase", MathHelper.round(spectrum.getPhase(harmonic), 1)); cutter.addSignal(parameter); cutter.cutNext(); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()); spectrum.recalc(); } return cutter.getSignalsParameters(); }

Практическая часть

Я не претендую на звание эксперта Java, и представленное решение может быть сомнительным как по части производительности и потреблению памяти, так и в целом философии Java и философии ООП, как бы я ни старался сделать его лучше. Написано было за пару вечеров, как proof of concept. Желающие могут ознакомиться с исходным кодом на

Спектральный анализ - совокупность методов качественного и количественного определения состава объекта, основанная на изучении спектров взаимодействия материи с излучением, включая спектры электромагнитного излучения, акустических волн, распределения по массам и энергиям элементарных частиц и др.

В зависимости от целей анализа и типов спектров выделяют несколько методов спектрального анализа:

    Эмиссионный спектральный анализ - физический метод, основанный на изучении эмиссионных спектров паров анализируемого вещества (спектров испускания или излучения), возникающих под влиянием сильных источников возбуждений (электрической дуги, высоковольтной искры); этот метод дает возможность определять элементный состав вещества, т. е. судить о том, какие химические элементы входят в состав данного вещества.

    Пламенная спектрофотометрия, или фотометрия пламени, являющаяся разновидностью эмиссионного спектрального анализа, основана на изучении эмиссионных спектров элементов анализируемого вещества, возникающих под влиянием мягких источников возбуждения. В этом методе анализируемый раствор распыляют в пламени. Этот метод дает возможность судить о содержании в анализируемом образце главным образом щелочных и щелочноземельных металлов, а также некоторых других элементов, например галлия, индия, таллия, свинца, марганца, меди, фосфора.

    Примечание. Кроме эмиссионной фотометрии пламени применяют абсорбнионную, называемую также атомно-абсорбционной спектроскопией или атомно-абсорбционной спектрофотометрией. Она основана на способности свободных атомов металла в газах пламени поглощать световую энергию при характерных для каждого элемента длинах волн. Этим методом можно определять сурьму, висмут, селен, цинк, ртуть и некоторые другие элементы, не определяемые методом эмиссионной фотометрии пламени.

    Абсорбционная спектроскопия основана на изучении спектров поглощения вещества, являющихся его индивидуальной характеристикой. Различают спектрофотометрический метод, основанный на определении спектра поглощения или измерении светопоглощения (как в ультрафиолетовой, так и в видимой и инфракрасной областях спектра) при строго определенной длине волны (монохроматическое излучение), которая соответствует максимуму кривой поглощения данного исследуемого вещества, а также фотоколориметрический метод, основанный на определении спектра поглощения или измерении светопоглощения в видимом участке спектра.

    В отличие от спектрофотометрии в фотоколориметрическом методе применяют «белый» свет или «белый» свет, предварительно пропущенный через широкополосные светофильтры.

    Метод анализа по спектрам комбинационного рассеяния света. В методе использовано явление, открытое одновременно советскими физиками Г. С. Ландсбергом и Л. И. Мандельштамом и индийским физиком Ч. В. Раманом. Это явление связано с поглощением веществом монохроматического излучения и последующим испусканием нового излучения, отличающегося длиной волны от поглощенного.

    Турбидиметрия основана на измерении интенсивности света, поглощаемого неокрашенной суспензией твердого вещества. В турбидиметрии интенсивность света, поглощенного раствором или прошедшего через него, измеряют так же, как в фотоколориметрии окрашенных растворов.

    Нефелометрия основана на измерении интенсивности света, отраженного или рассеянного окрашенной или неокрашенной суспензией твердого вещества (взвешенного в данной среде осадка).

    Люминесцентный, или флуоресцентный метод анализа основан на измерении интенсивности излучаемого веществами видимого света (флуоресценции) при облучении их ультрафиолетовыми лучами.

10)К оптическим методам анализа также относятся рефрактометрический метод, основанный на измерении коэффициента преломления, и полярометрический, основанный на изучении вращения плоскости поляризации.

Тёмные линии на спектральных полосках были замечены давно, но первое серьёзное исследование этих линий было предпринято только в 1814 году Йозефом Фраунгофером. В его честь эффект получил название «Фраунгоферовы линии». Фраунгофер установил стабильность положения линий, составил их таблицу (всего он насчитал 574 линии), присвоил каждой буквенно-цифровой код. Не менее важным стало его заключение, что линии не связаны ни с оптическим материалом, ни с земной атмосферой, но являются природной характеристикой солнечного света. Аналогичные линии он обнаружил у искусственных источников света, а также в спектрах Венеры и Сириуса.

Вскоре выяснялось, что одна из самых отчётливых линий всегда появляется в присутствии натрия. В 1859 году Г. Кирхгоф и Р. Бунзен после серии экспериментов заключили: каждый химический элемент имеет свой неповторимый линейчатый спектр, и по спектру небесных светил можно сделать выводы о составе их вещества. С этого момента в науке появился спектральный анализ, мощный метод дистанционного определения химического состава.

Для проверки метода в 1868 году Парижская академия наук организовала экспедицию в Индию, где предстояло полное солнечное затмение. Там учёные обнаружили: все тёмные линии в момент затмения, когда спектр излучения сменил спектр поглощения солнечной короны, стали, как и было предсказано, яркими на тёмном фоне.

Природа каждой из линий, их связь с химическими элементами выяснялись постепенно. В 1860 году Кирхгоф и Бунзен при помощи спектрального анализа открыли цезий, а в 1861 году - рубидий. А гелий был открыт на Солнце на 27 лет ранее, чем на Земле (1868 и 1895 годы соответственно).

Принцип работы

Атомы каждого химического элемента имеют строго определённые резонансные частоты, в результате чего именно на этих частотах они излучают или поглощают свет. Это приводит к тому, что в спектроскопе на спектрах видны линии (тёмные или светлые) в определённых местах, характерных для каждого вещества. Интенсивность линий зависит от количества вещества и его состояния. В количественном спектральном анализе определяют содержание исследуемого вещества по относительной или абсолютной интенсивностям линий или полос в спектрах.

Оптический спектральный анализ характеризуется относительной простотой выполнения, отсутствием сложной подготовки проб к анализу, незначительным количеством вещества (10-30 мг), необходимого для анализа на большое число элементов.

Атомарные спектры (поглощения или испускания) получают переведением вещества в парообразное состояние путём нагревания пробы до 1000-10000 °C. В качестве источников возбуждения атомов при эмиссионном анализе токопроводящих материалов применяют искру, дугу переменного тока; при этом пробу помещают в кратер одного из угольных электродов. Для анализа растворов широко используют пламя или плазму различных газов.

Применение

В последнее время, наибольшее распространение получили эмиссионные и масс-спектрометрические методы спектрального анализа, основанные на возбуждении атомов и их ионизации в аргоновой плазме индукционных разрядов, а также в лазерной искре.

Спектральный анализ - чувствительный метод и широко применяется в аналитической химии, астрофизике, металлургии, машиностроении, геологической разведке и других отраслях науки.

В теории обработки сигналов, спектральный анализ также означает анализ распределения энергии сигнала (например, звукового) по частотам, волновым числам и т. п.

Применение спектрального анализа

Методом, дающим ценные и наиболее разнообразные сведения о небесных светилах, является спектральный анализ. Он позволяет установить из анализа света качественный и количественный химический состав светила, его температуру, наличие и напряженность магнитного поля, скорость движения по лучу зрения и многое другое.

Спектральный анализ основан на разложении белого света на составные части. Если пучок света пустить на боковую грань трехгранной призмы, то, преломляясь в стекле по-разному, составляющие белый свет лучи дадут на экране радужную полоску, называемую спектром. В спектре все цвета расположены всегда в определенном порядке.

Как известно, свет распространяется в виде электромагнитных волн. Каждому цвету соответствует определенная длина электромагнитной волны. Длина волны в спектре уменьшается от красных лучей к фиолетовым примерно от 0,7 до 0,4 мкм. За фиолетовыми лучами спектра лежат ультрафиолетовые лучи, невидимые глазом, но действующие на фотопластинку. Еще более короткую длину волны имеют рентгеновские лучи. Рентгеновское излучение небесных светил, важное для понимания их природы, атмосфера Земли задерживает.

За красными лучами спектра находится область инфракрасных лучей. Они невидимы, но и они действуют на специальные фотопластинки. Под спектральными наблюдениями понимают обычно наблюдения в интервале от инфракрасных до ультрафиолетовых лучей.

Для изучения спектров применяют приборы, называемые спектроскопом и спектрографом. В спектроскоп спектр рассматривают, а спектрографом его фотографируют. Фотография спектра называется спектрограммой.

Существуют следующие виды спектров:

Сплошной или непрерывный, спектр в виде радужной полоски дают твердые и жидкие раскаленные тела (уголь, нить электролампы) и достаточно плотные массы газа.

Линейчатый спектр излучения дают разреженные газы и пары при сильном нагревании или под действием электромагнитного разряда. Каждый газ излучает строго определенный набор длин волн и дает характерный для данного химического элемента линейчатый спектр. Сильные изменения состояния газа или условий его свечения, например нагрев или ионизация, вызывают определенные изменения в спектре данного газа.

Составлены таблицы с перечнем линий каждого газа и с указанием яркости каждой линии. Например, в спектре натрия особенно ярки две желтые линии.

Установлено, что спектр атома или молекулы связан с их строением и отражает определенные изменения, происходящие в них в процессе свечения.

Линейчатый спектр поглощения дают газы и пары, когда за ними находится ярки и более горячий источник дающий непрерывный спектр. Спектр поглощения представляет собой непрерывный спектр, перерезанный темными линиями, которые находятся в тех самых местах, где должны быть расположены яркие линии, присущие данному газу.

Излучение спектров позволяет производить анализ химического состава газов, излучающих свет или поглощающих его, независимо от того, находятся ли они в лаборатории или на небесном светиле. Количество атомов или молекул, лежащих на нашем луче зрения, излучающих или поглощающих, определяется по интенсивности линий. Чем больше атомов, тем ярче линия или тем она темнее в спектре поглощения. Солнце и звезды окружены газовыми атмосферными линиями поглощения, возникающими при прохождении света через атмосферу звезд. Поэтому спектры Солнца и звезд - это спектры поглощения.

Нужно помнить, что спектральный анализ позволяет определять химический состав только самосветящихся или поглощающих излучение газов. Химический состав твердого тела при помощи спектрального анализа определить нельзя.

Спектральный анализ был открыт в 1859 году Бунзеном и Кирхгофом, профессорами химии и физики одного из старейших и престижных учебных заведений Германии - Гейдельбергского университета имени Рупрехта и Карла. Открытие оптического метода исследования химического состава тел и их физического состояния содействовало выявлению новых химических элементов (индия, цезия, рубидия, гелия, таллия и галлия), возникновению астрофизики и стало своеобразным прорывом в различных направлениях научно-технического прогресса.

Прорыв в области науки и техники

Спектральный анализ значительно расширил области научного исследования, что позволило достигнуть более точных определений качества частиц и атомов, понять их взаимные соотношения и установить, чем обусловлено, что тела излучают световую энергию. Все это стало прорывом в области науки и техники, поскольку их дальнейшее развитие немыслимо без четкого знания химического состава веществ, являющихся объектами деятельности человека. Сегодня уже недостаточно ограничиться лишь определением примесей, к методам анализа веществ предъявляются новые требования. Так, при производстве полимерных материалов очень важна сверхвысокая чистота концентрации примесей в исходных мономерах, поскольку качество готовых полимеров нередко зависит именно от нее.

Возможности нового оптического метода

Повышенные требования предъявляются и к разработке методов, обеспечивающих точность и высокую скорость анализа. Химические методы анализа не всегда достаточны в этих целях, рядом ценных характеристик обладают физико-химические и физические способы определения химического состава. Среди них ведущее место занимает спектральный анализ, являющийся совокупностью методов количественного и качественного определения состава рассматриваемого объекта, основанную на исследовании спектров взаимодействия материи и излучения. Соответственно, сюда включаются также спектры акустических волн, электромагнитного излучения, распределения по энергиям и массам элементарных частиц. Благодаря спектральному анализу появилась возможность точно установить химический состав и температуру вещества, наличие магнитного поля и его напряженность, скорость движения и другие параметры. В основе метода заложено изучение строения света, излучаемого или поглощаемого анализируемым веществом. При запуске определенного пучка света на боковую грань трехгранной призмы составляющие белый свет лучи при преломлении создают на экране спектр, своеобразную радужную полоску, в которой все цвета всегда расположены в определенном неизменном порядке. Распространение света происходит в виде электромагнитных волн, определенная длина каждой из них соответствует одному из цветов радужной полосы. Определение химического состава материи по спектру очень схоже с методом нахождения преступника по отпечаткам пальцев. Линейчатым спектрам, как и узорам на пальцах, свойственна неповторимая индивидуальность. Благодаря этому и определяется химический состав. Спектральный анализ дает возможность обнаружить определенный компонент в составе сложного вещества, масса которого не выше 10-10. Это достаточно чувствительный метод. Для изучения спектров используются спектроскопы и спектрографы. В первых спектр рассматривают, а с помощью спектрографов его фотографируют. Полученный снимок называют спектрограммой.

Виды спектрального анализа

Выбор способа спектрального анализа во многом зависит от цели анализа и типов спектров. Так, для определения молекулярного и элементарного состава вещества применяются атомный и молекулярный анализы. В случае определения состава по спектрам испускания и поглощения используются эмиссионный и абсорбционный методы. При изучении изотопного состава объекта применим масс-спектрометрический анализ, осуществляемый по спектрам масс молекулярных или атомарных ионов.

Преимущества метода

Спектральный анализ определяет элементарный и молекулярный состав вещества, дает возможность провести качественное открытие отдельных элементов исследуемой пробы, а также получить количественное определение их концентраций. Близкие по химическим свойствам вещества очень трудно поддаются анализу химическими методами, но зато без проблем определяются спектрально. Это, например, смеси редкоземельных элементов или инертных газов. В настоящее время спектры всех атомов определены, и составлены их таблицы.

Области применения спектрального анализа

Лучше всего разработаны методики атомного спектрального анализа. Их используют для оценки самых разнообразных объектов в геологии, астрофизике, черной и цветной металлургии, химии, биологии, машиностроении и других отраслях науки и промышленности. В последнее время возрастает объем практического применения и молекулярного спектрального анализа. Его методы используются в химической, химико-фармацевтической и нефтеперерабатывающей промышленности для исследования органических веществ, реже и для неорганических соединений.

в научной среде позволило создать астрофизику. А в дальнейшем уже в новой отрасли удалось установить химический состав газовых облаков, звезд, Солнца, что совершенно невозможно было сделать с помощью других методов анализа. Данный способ также позволил найти по спектрам и многие другие физические характеристики этих объектов (давление, температуру, скорость движения, магнитную индукцию). Нашел применение спектральный анализ и в области криминалистики, с его помощью исследуются улики, найденные на месте преступления, определяется орудие убийства, раскрываются некоторые частности совершенного преступления.

Прогрессивные лабораторные методы диагностики

Широкое применение получил спектральный анализв медицине. Его используют для определения инородных веществ в организме человека, диагностирования, в том числе и онкологических заболеваний на ранней стадии их развития. Наличие или отсутствие многих заболеваний можно определить по лабораторному анализу крови. Чаще это болезни органов ЖКТ, мочеполовой сферы. Количество заболеваний, которые определяет спектральный анализ крови, постепенно увеличивается. Этот метод дает самую высокую точность при выявлении биохимических изменений в крови в случае сбоя в работе какого-либо органа человека. В ходе исследования специальными приборами регистрируются инфракрасные спектры поглощения, возникающие в результате колебательного движения молекул, сыворотки крови, и определяются любые отклонения ее молекулярного состава. Спектральным анализом проверяют также минеральный состав тела. Материалом для исследования в данном случае служат волосы. Любой дисбаланс, дефицит или избыток минералов часто связан с целым рядом заболеваний, таких как болезни крови, кожи, сердечно-сосудистой, пищеварительной системы, аллергия, нарушения развития и роста детей, снижение иммунитета, утомляемость и слабость. Подобные виды анализов считаются новейшими прогрессивными лабораторными методами диагностики.

Уникальность метода

Спектральный анализ на сегодняшний день нашел применение практически во всех наиболее существенных сферах человеческой деятельности: в промышленности, в медицине, в криминалистике и других отраслях. Он является важнейшим аспектом развития научного прогресса, а также уровня и качества жизни человека.

Со дня открытия «спектрального анализа» вокруг этого термина велось много споров. Сначала физический принцип спектрального анализа подразумевал метод идентификации элементарного состава пробы по наблюдаемому спектру, который возбуждался в каком-нибудь высокотемпературном источнике пламени, искре или дуге.

В дальнейшем под спектральным анализом стали понимать другие методы аналитического изучения и возбуждения спектров:

  • методы комбинационного рассеяния,
  • методы поглощения и люминесценции.

В конце концов, были открыты рентгеновские и гамма спектры. Поэтому правильно, говоря о спектральном анализе, подразумевать совокупность всех существующих методов. Однако чаще явление идентификации по спектрам используют, понимая эмиссионные методы.

Способы классификации

Еще один вариант классификации – это разделение на молекулярные (определение молекулярного состава пробы) и элементарные (определение атомарного состава) исследования спектров.

Молекулярный метод основан на изучении спектров поглощения, комбинационного рассеяния и люминесценции; атомарный состав определяется по спектрам возбуждения в горячих источниках (молекулы в основном разрушаются) либо по данным рентгеноспектральных исследований. Но такая классификация не может быть строгой, потому что иногда оба эти метода совпадают.

Классификация методов спектрального анализа

Отталкиваясь от задач, которые решаются вышеописанными методами, изучение по спектрам делят на методы, применяемые для исследования сплавов, газов, руд и минералов, готовых изделий, чистых металлов и т.д. Каждый изучаемый объект обладает своими характерными особенностями и стандартами. Два основных направления анализа спектров:

  1. Качественный
  2. Количественный

Что изучается при их проведении, рассмотрим далее.

Диаграмма методов спектрального анализа

Качественный спектральный анализ

Качественный анализ служит для того, чтобы определить из каких элементов состоит анализируемый образец. Необходимо получить спектр пробы, возбужденный в каком-либо источнике, и по обнаруженным спектральным линиям определить каким элементам они принадлежат. Так станет понятно, из чего состоит образец. Сложность качественного анализа – это большое количество спектральных линий на аналитической спектрограмме, расшифровка и идентификация которых слишком трудоемка и не точна.

Количественный спектральный анализ

Метод количественного спектрального анализа основан на том, что интенсивность аналитической линии увеличивается с возрастанием содержания определяемого элемента в пробе. Эта зависимость строится на основе множества факторов, которые сложно численно рассчитать. Поэтому теоретически установить связь между интенсивностью линии и концентрацией элемента практически невозможно.

Поэтому проводятся относительные измерения интенсивностей одной и той же спектральной линии при изменении концентрации определяемого элемента. Так, при неизменности условий возбуждения и регистрации спектров, измеряемая энергия излучения пропорциональна интенсивности. Измерение этой энергии (либо зависящей от нее величины) дает нужную нам эмпирическую связь между измеряемой величиной и концентрацией элемента в пробе.