ISSN:
1572-8943
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Chemistry and Pharmacology
Description / Table of Contents:
Zusammenfassung Ständige Versuche zur Identifizierung kompatibler und nichtkompatibler Gemische haben die Notwendigkeit mit sich gebracht, sich überlappende Kurven oder Peaks in thermischen Kurvenverläufen zu trennen. Eine Möglichkeit dafür bietet die Registrierung difierenzieller Kurven. Diese können mit den meisten modernen Geräten aufgenommen werden, ihre Brauchbarkeit wird aber oft durch den Geräuschpegel im System limitiert. Der Geräuschpegel kann durch digitale Filterung und durch Fourier-Transformation der Daten herabgesetzt werden. Beide Methoden wurden unter Verwendung identischer Datenserien geprüft. Die FT-Methode scheint bessere Möglichkeiten zu bieten, geeignete Differentialkurven aus starkes Rauschen aufweisenden Kurvenverläufen zu erhalten.
Abstract:
Резюме Продолжающиеся попы тки идентифицироват ь совмещающиеся и несо вмещающиеся смеси показали необх одимость разделения в термическом анализе накладывающихся дру г на друга кривых или пико в. Одним из способов ре шения этой задачи является дифф еренцирование таких кривых. Хотя так ая возможность имеет ся в самых современных термиче ских аналитических систе мах, однако полезност ь ее ограничивается нали чием больших шумов. Методами, которые мог ут помочь значительн о уменьшить шум, являются математ ическая фильтрация и фурье-пр еобразование данных. Оба метода были использованы дл я данных с одинаковым уровнем ш ума. Метод фурье-преоб разования обладает большими во зможностями для получения требуе мых производных крив ых.
Notes:
Abstract Continued efforts to identify compatible or incompatible blends have demonstrated a need to separate overlapping curves or peaks in a thermal trace. One way to do this is by using the derivatives of these curves. While the function is available on most modern thermal analysis units, its usefulness is often limited by noise in the system. Two techniques which can help to greatly reduce noise are digital filtering and Fourier transformation of the data. Both approaches have been used on identical sets of noisy data. The FT method appears to offer greater potential for producing useful derivatives from noisy composite curves.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF01913558
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