【摘 要】
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利用神经网络拟合和时域积分弗克脱线型的方法,研究了空气,氮气及氩气三种气体的等离子体光谱,在电子温度,振动温度,及转动温度三个维度上探究了特征峰展宽因子,相对强度
【机 构】
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吉林大学原子与分子物理研究所,长春130012
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利用神经网络拟合和时域积分弗克脱线型的方法,研究了空气,氮气及氩气三种气体的等离子体光谱,在电子温度,振动温度,及转动温度三个维度上探究了特征峰展宽因子,相对强度等参数及对应物理性质。为深入探索等离子光谱中的隐藏信息提供了新的技术途径。特别地,针对文献中由于仪器采样率低以及冷原子吸收缺陷导致的谱峰信息缺失的情况1,2,我们使用的神经网络拟合方法能够非常好的逼近原有线型并还原出相对精确的光谱数据,为进一步处理光谱得到其他信息打下了基础；此外,我们使用了时域卷积获得弗克脱线型的方法,针对多展宽因素共同作用的情况更具普适性,并在理论上具有优化解析出多种不同线型展宽因子的潜力。
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