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  • 核磁共振谱图解析教程.ppt
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    2020-12-24 08:59:17

    在前手性化合物当中如: 两个乙基是化学等价的,而2与3两个亚甲基中CH2的两个氢是不等价的,由此化学位移不同,两个氢同碳偶合,又受邻位CH3的偶合若无谱线重叠,此CH2可以观察到十六条谱线。请看下面的谱图: 用NOESY方法对异构体的鉴别 在有机合成反应中会经常出现异构体 ,在异构体构型的鉴别中,NOE是一种非常有效的手段。NOE谱对有机化合物结构、构型、构象的鉴定能够提供重要信息. NOE谱可以采用一维方式或二维方式 ,我们通常都采用二维谱图的方式,因为二维谱方便快捷,可观察的信息全。 NOE主要用来确定两种质子在分子立体空间结构中是否距离相近。要求两种质子的空间距离小于5A. 从以上可以看出NOE和空间因素很有关系,和相隔的化学键数无关,所以在分析NOE谱图时候,一定要能画出结构的立体构型以便解析。下面是用NOE方法来鉴别异构体的简单例子。 a b c 1H-1H NOESY 解析:两个通过氢谱难以辨别此化合物是哪个 结构,但用过NOESY可以看到叔丁基只和a一个氢 有NOE相关信号,所以可以确定结构为 如果结构是 那么叔丁基应该与a`,b`两 个氢有NOE相关信号。 NOESY 通过羰基对苯环的拉电子作用可以区分1,1`和2,2`的化学位移;但通过3位置氢与1,1`氢有noe,而与2,2`氢没有noe,通过这一点也可以区分1,1`和2,2`的化学位移 * 建议重新画一下。 核磁共振(NMR)谱图解析 常用的核磁共振(NMR)实验 1H 13C 13C-DEPT135o ( CH CH3 , CH2 ) 13C-DEPT90o ( CH ) 1H -1H COSY (化学键上相邻氢原子的识别) 1H -1H TOCSY (结构片断的识别) 1H -1H NOESY (空间上相近的氢原子的识别) 1H - 13C (HSQC, HMQC) (碳氢一键相关) 1H - 13C HMBC (碳氢远程相关——碳氢原子二、三键偶合) 氢谱是最常见的谱图。 核磁共振氢谱能提供重要的结构信息: 化学位移 耦合常数及峰的裂分情况 峰面积——峰面积与氢的数目成正比,所以能定量的反应氢核的信息 1H 7.28 ppm 5.28 ppm 1.8 ppm 2.7~3.4 ppm; 2.1~3.3 ppm 化学位移 芳环与芳杂环的化学位移偶合常数(J) 结构类型 Jab数值(Hz) 结构类型 Jab数值(Hz) J(2-3)=5-6 J(3-4)=7-9 J(2-4)=1-2 J(3-5)=1-2 J(2-3)=1.7-2.0 J(3-4)=3.1-3.8 J(2-4)=0.4-1.0 J(2-5)=1-2 J(1-2)=2-3 J(1-2)=7-10 J(1-3)=0-3 J(4-5)=3-4 J(2-5)=1-2 J(2-4)=0 J(2-3)=4.7-5.5 J(3-4)=3.3-4.1 J(2-4)=1.0-1.5 J(2-5)=2.8-3.5 J(2-3)=2-3 J(3-4)=3-4 J(2-4)=1-2 J(2-5)=1.5-2.5 J(4-5)=4-6 J(2-5)=1-2 J(2-4)=0-1 J(4-6)=? 如何计算耦合常数 如何利用耦合常数来区分异构体 or A B C H H Φ Φ 0° 90 180° 3JHH 3J=A+BcosΦ+Ccos2Φ or A B A:H1和H2与Ha(Hb)构成的两面角相同,则3J1a(b)与3J2a(b)相同 B:H1和H2与Ha(Hb)构成的两面角不同,则3J1a(b)与3J2a(b)不同 活泼氢 与O、S、N相连的氢是活泼氢. 切记想看活泼氢一定选择氘代氯仿或DMSO做溶剂. 在DMSO中活泼氢的出峰位置要比CDCl3中偏低场些.活泼氢由于受氢键、浓度、温度等因素的影响,化学位移值会在一个范围内变化.有时分子内氢键的作用会使峰型变得尖锐.后面附注一些常见活

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    作者简介:85后一名分析化学工作者及科学爱好者,深爱着北京的老北京人,爱好运动,科学,旅行,本文作者的个人微信公众号《科学是什么东东》,欢迎关注!

    作者的本职工作为分析化学,因此,在这一专题中,我决定回归本源,使用python编程,以及matplotlib模块绘制全二维气相色谱分析的空间分布图,效果如下:(在讲解中会进行视角变换)

    这里也给大家留出一些发挥的空间,我在本专题中不再放出全部代码,观众朋友可以通过前几讲的学习心得和网上查阅的一些教程,根据自己的发挥和理解来绘图。

    在绘图之前,首先,我们需要了解的是:何为全二维气相色谱?

    气相色谱仪,做分析化学的业内人士早已不陌生,这是一种针对易挥发,低沸点组分的常用分析仪器,主要结构如下:

    如图所示,在常规的气相色谱仪中,只有一根色谱柱,根据所选择的极性,通过柱温箱升温,以分离沸点不同化合物,并根据其特性用不同的检测器分析。

    而近些年衍生出的全二维气相色谱(GC X GC),是把分离机理不同,且互相独立的两根色谱柱,以串联方式结合,两根色谱柱之间由调制器连接,这里所说的调制器起捕集、聚焦、再传送的作用。

    经第一根色谱柱分离后的每一个色谱峰,都经调制器以极短的时间保留,再以脉冲的方式送到第二根色谱柱进一步分离,如图所示:

    传统的气相色谱发展到(GC X GC)时代,便极大拓展了其分辨率和柱容量:

    总峰容量=GC1峰容量*GC2峰容量

    总分辨率=sqrt(GC1分辨率^2+GC2分辨率^2)

    同时,由于串联的2根色谱柱极性不同,样品更容易分开,其总分析时间反而优于1维气相色谱。

    通常来说:

    第一根色谱柱为常规色谱柱,采用常规程序升温;

    第二根色谱柱较短,用以实现快速分离,通常分离时间为2~10s,近似为恒温条件。

    当两根色谱柱处于同一柱温箱时,组分在一维色谱柱的瞬时流出温度即为二维色谱柱的分离温度。

    目前全二维气相色谱分析主要应用于香精香料,石油化工,环境污染物监测等科研及检测领域。

    由于两个色谱柱保留时间意义不同,通过分析软件进行处理,其概念图如下:

    在第一根色谱柱流出的混合组份,单个色谱峰在第二根色谱柱上近一步分离,因此平面坐标系x,y分别为1维保留时间和2维保留时间(min),而z轴为组分的信号强度或质谱相对强度,由不同的信号强度的密集点,可在3D图中观测到类似于山峰形状的强度密度,这也是全二维气相的显著优势:二维点阵的不同极性,不同族化合物的分离特性,见下图:

    若脱离开全二维气相分析的自带软件,应用python-matplotlib进行绘图时,我们需要知道什么呢?

    一维保留时间,二维保留时间以及其中每个组分的强度

    主要混合组份的一维保留时间已知,假设为0.6min

    我们需要知道二维保留时间和其每个组分的强度分析,可以用ASCII码表示,即在txt中输入如下:(举例)

    即第一个在一维色谱柱中出峰的组分,在二维色谱柱中细分的保留时间和各个组分的强度关系,左边列为二维保留时间,右边列为对应组分信号强度

    这样第一个组分在x,y,z三坐标轴的位置我们已经知晓,即0.6;txt左边列;txt右边列

    部分程序代码如下:

    主要步骤解析为#后面的部分

    #绘制3d视图

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    #获取txt文本中的内容

    data1 = np.loadtxt('test1.txt')

    #绘制第一条3D折线图,并添加小标签名称,线宽及颜色

    x1为一维保留时间,data1[:,0],data1[:,1]分别为txt中第一列和第二列数据,这里我们以假设的5个一维保留时间和相应的二维保留时间及组分做示例

    ax.plot(x1,data1[:,0],data1[:,1],label="2D-Chromatogram 1",linewidth=3,color='b',markersize=12,alpha=0.5)

    #为了表示组分出峰点,我们可以在每条折线图下方绘制投影点直线,表示出峰密集程度,并打印输出一维和二维保留时间,这里笔者不放出代码,请自行思考吧~

    #最后要多加入一行plt.legend() ,以创建小标签名称和参数

    plt.legend()

    plt.show()

    OK,大功告成,通过改变视角和查看打印信息进行分析:

    该图为以假设的5个一维保留时间和相应的二维保留时间及组分做示例

    首先打印一维及二维保留时间。

    切换视角,我们看到一维保留时间视图,由五条不同颜色组成的组分分布就是我们常见的一维色谱图。

    切换视角,我们可以看到每一个二维色谱图及二维保留时间,即每一个一维色谱峰出峰后的组分再分离。

    再次切换视角,我们可以通过组分出峰点的密集程度,进行二维点阵的不同极性不同族组分的特征分析(示例不明显,实际的色谱图,组分出峰点密集程度会明显得多)。

    讲到这里,本期的内容就告一段落了,脚本编辑是开放式设计,可以进行很多改造,让程序段更完善。对于应用在分析化学领域,也是笔者一种新的尝试和探索,欢迎各位分析化学界的同仁提出宝贵意见和建议~

    本文作者的个人微信公众号《科学是什么东东》,欢迎关注!

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  • 核磁共振氢 解析图谱的步骤

    千次阅读 2020-12-24 08:59:16
    核磁共振技术发展较早,20世纪70年代以前,主要是核磁共振氢的研究和应用。70年代以后,随着傅里叶变换波仪的诞生,13C—NMR的研究迅速开展。由于1H—NMR的灵敏度高,而且积累的研究资料丰富,因此在结构解析...

    核磁共振技术发展较早,20世纪70年代以前,主要是核磁共振氢谱的研究和应用。70年代以后,随着傅里叶变换波谱仪的诞生,13C—NMR的研究迅速开展。由于1H—NMR的灵敏度高,而且积累的研究资料丰富,因此在结构解析方面1H—NMR的重要性仍强于13C—NMR。

    解析图谱的步骤

    1.先观察图谱是否符合要求;①四甲基硅烷的信号是否正常;②杂音大不大;③基线是否平;④积分曲线中没有吸收信号的地方是否平整。如果有问题,解析时要引起注意,最好重新测试图谱。

    2.区分杂质峰、溶剂峰、旋转边峰(spinning side bands)、13C卫星峰(13C satellite peaks)

    (1)杂质峰:杂质含量相对样品比例很小,因此杂质峰的峰面积很小,且杂质峰与样品峰之间没有简单整数比的关系,容易区别。

    (2)溶剂峰:氘代试剂不可能达到100%的同位素纯度(大部分试剂的氘代率为99-99.8%),因此谱图中往往呈现相应的溶剂峰,如CDCL3中的溶剂峰的δ值约为7.27 ppm处。

    (3)旋转边峰:在测试样品时,样品管在1H-NMR仪中快速旋转,当仪器调节未达到良好工作状态时,会出现旋转边带,即以强谱线为中心,呈现出一对对称的弱峰,称为旋转边峰。

    (4)13C卫星峰:13C具有磁距,可以与1H偶合产生裂分,称之为13C卫星峰,但由13C的天然丰度只为1.1%,只有氢的强峰才能观察到,一般不会对氢的谱图造成干扰。

    3.根据积分曲线,观察各信号的相对高度,计算样品化合物分子式中的氢原子数目。可利用可靠的甲基信号或孤立的次甲基信号为标准计算各信号峰的质子数目。

    4.先解析图中CH3O、CH3N、 、CH3C=O、CH3C=C、CH3-C等孤立的甲基质子信号,然后再解析偶合的甲基质子信号。

    5.解析羧基、醛基、分子内氢键等低磁场的质子信号。

    6.解析芳香核上的质子信号。

    7.比较滴加重水前后测定的图谱,观察有无信号峰消失的现象,了解分子结构中所连活泼氢官能团。

    8.根据图谱提供信号峰数目、化学位移和偶合常数,解析一级类型图谱。

    9.解析高级类型图谱峰信号,如黄酮类化合物B环仅4,-位取代时,呈现AA,BB,系统峰信号,二氢黄酮则呈现ABX系统峰信号。

    10. 如果一维1H-NMR难以解析分子结构,可考虑测试二维核磁共振谱配合解析结构。

    11. 组合可能的结构式,根据图谱的解析,组合几种可能的结构式。

    12. 对推出的结构进行指认,即每个官能团上的氢在图谱中都应有相应的归属信号。

    四. 核磁共振碳谱(13C—NMR)

    解析图谱的步骤

    1.鉴别谱图中的非真实信号峰

    (1)溶剂峰:虽然碳谱不受溶剂中氢的干扰,但为兼顾氢谱的测定及磁场需要,仍常采用氘代试剂作为溶剂,氘代试剂中的碳原子均有相应的峰。

    (2)杂质峰:杂质含量相对于样品少得多,其峰面积极小,与样品化合物中的碳呈现的峰不成比例。

    (3)测试条件的影响:测试条件会对所测谱图有较大影响。如脉冲倾斜角较大而脉冲间隔不够长时,往往导致季碳不出峰;扫描宽度不够大时,扫描宽度以外的谱线会折叠到图谱中来;等等,均造成解析图谱的困难。

    2.不饱和度的计算

    根据分子式计算的不饱和度,推测图谱烯碳的情况。

    3.分子对称性的分析

    若谱线数目等于分子式中碳原子数目,说明分子结构无对称性;若谱线数目小于分子式中碳原子数目,说明分子结构有一定的对称性。此外,化合物中碳原子数目较多时,有些核的化学环境相似,可能δ值产生重叠现象,应予以注意。

    4.碳原子δ值的分区

    碳原子大致可分为三个区

    (1)高δ值区δ>165ppm,属于羰基和叠烯区:①分子结构中,如存在叠峰,除叠烯中有高δ值信号峰外,叠烯两端碳在双键区域还应有信号峰,两种峰同时存在才说明叠烯存在;②δ>200 ppm的信号,只能属于醛、酮类化合物;③160-180ppm的信号峰,则归属于酸、酯、酸酐等类化合物的羰基。

    (2)中δ值区δ90-160ppm(一般情况δ为100-150ppm)烯、芳环、除叠烯中央碳原子外的其他SP2杂化碳原子、碳氮三键碳原子都在这个区域出峰。(3)低δ值区δ<100ppm,主要脂肪链碳原子区:①不与氧、氮、氟等杂原子相连的饱和的δ值小于55ppm;②炔碳原子δ值在 70-100ppm,这是不饱和碳原子的特例。

    5.碳原子级数的确定

    由低核磁共振或APT(attached proton test)、DEPT(distortionless enhancement by polarization transfer)等技术可确定碳原子的级数,由此可计算化合物中与碳原子相连的氢原子数。若此数目小于分子式中的氢原子数,二者之差值为化合物中活泼氢的原子数。

    6.推导可能的结构式

    先推导出结构单元,并进一步组合成若干可能的结构式。

    7.对碳谱的指认

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  • [转载]图像傅立叶变换及相位

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    因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱,就是图像梯度的分布,当然频谱上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系,即使在 不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱上我们看到的明暗不一的亮点,实际上...

    1、为什么要进行 傅里叶变换,其物理意义是什么?

    立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都

    可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频

    率、振幅和相位。

    和傅立叶变换算法对应的是反傅立

    叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理,这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

    因此,可以说,傅立叶变换将原来

    难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号(信号的频谱),可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信

    号转换成时域信号。

    从现代数学的眼光来看,傅里叶变

    换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连

    续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

    在数学领域,尽管最初傅立叶分析

    是作为热过程的解析分析的工具,但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解,都能够表示为正弦函数的线性组合的形式,而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单

    的函数类:1. 傅立叶变换是线性算子,若 赋予适当的范数,它还是酉算子;2. 傅立

    叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的

    代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从 而提供了计算卷积的一种简单手段;5.

    离散形式的傅立叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以 通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;4. 著

    名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT))。

    正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。

    2、图像傅立叶变换的物理意义

    像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于

    地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的

    谱。从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将

    图像从频率域转换到空间域。换句话说,傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为

    灰度分布函数

    傅立叶变换以

    前,图像(未压缩的位图)是由对在连续空间(现实空间)上的采样得到一系列点的集合,我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点,则图像可由z=f(x,y)来

    表示。由于空间是三维的,图像是二维的,因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示,这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。

    为什么要提梯度?因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图,当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系,即使在

    不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点,实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(可以这

    么理解,图像中的低频部分指低梯度的点,高频部分相反)。一般来讲,梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。这样通过观察傅立叶变换后的频谱图,也叫功率

    图,我们首先就可以看出,图像的能量分布,如果频谱图中暗的点数更多,那么实际图像是比较柔和的(因为各点与邻域差异都不大,梯度相对较小),反之,如果

    频谱图中亮的点数多,那么实际图像一定是尖锐的,边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后,可以看出图像的频率分布是以原点为圆心,对称

    分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外,还有一个好处,它可以分离出有周期性规律的干扰信号,比如正弦干扰,一副带有正弦干扰,移

    频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心,对称分布的亮点集合,这个集合就是干扰噪音产生的,这时可以很直观的通过在该位置放置带阻

    滤波器消除干扰

    另外我还想 说明以下几点:

    1、图像经过二维傅立叶变换后,其变换系数矩阵表明:

    若变换矩阵Fn原点设在中心,其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近(图中阴影区)。若所用的二维傅立叶变换矩阵Fn的原点设在左上角,那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由

    二维傅立叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。

    2 、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频,最亮,平移之后中间部分是

    低频,最亮,亮度大说明低频的能量大(幅角比较大)

    图像傅里叶变换及相位谱的反变换

    这几天在做数字图像处理的作业,一个挺简单的题目:将一幅图像变换成傅里叶变换,显示幅度谱和相位谱,再利用相位谱进行反变换。

    正变换倒是挺快的,无非就是fft2,fftshift,显示的时候也好办,运用了im2uint8(mat2gray(log(1+double(f_magnitude1)))),这是为显示而采用的对数变换,mat2gray将值限定在范围[0,1]内,im2uint8将值限定在范围[0,255]内。基本完工。

    但是反变换一时把我给难到了,忘记研究公式了,于是直接把

    angle()后的值拿来ifft2,结果可想而知了,与变换前一相的黑白相间的块。呜呜……把书拿来死命研究了下,才发现自己好笨哦。只要这样:

    f_phase=angle(image_fft_shift);%相位谱

    f_phase2=i*f_phase;

    f_phase4=1.*(exp(f_phase2));

    image_ifft=real(ifft2(ifftshift(f_phase4)));

    OK了,完全按公式,看来太久没写程序了。利用相位谱得到的图像就是原图像的结构纹理图呢。

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  • (4)最后将(M,N, 10*log10(Y(m,n) 画成二维图就是语谱图了 现在我已经取出所有数据的10 *log10(Y(m,n)),是 double型的,帧长20ms,帧的个数为269,接下来怎么画每一帧的灰度呢?然后将灰度坐标调换,按时间排...
  • Python不用解析式实现二维数组的二重积分
  • 为了建立一种滇产绿茶、红茶及普洱熟茶的红外光谱鉴定方法,通过采集三类茶的红外光谱及二维相关红外光谱并进行三级红外光谱(傅里叶变换红外光谱结合二阶导数红外光谱及二维相关红外光谱)解析。红外光谱对比分析...
  • 考虑信号: x[n]的DFT频谱: x[n]的DCT: 可以看出,DCT主要能量比DFT更集中在低频,这样,就可以舍弃较高频段,实现信号的压缩。 DCT的能量压缩特性 其他可分离图像变换 余弦变换性质 序列的余弦函数是傅里叶函数...
  • 神经网络()--GNNs

    千次阅读 2021-01-25 16:42:20
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空空如也

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二维谱图解析