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研究生： 吳昇鴻
Sheng-Hong Wu
論文名稱： LabVIEW程式架構氣相層析譜峰模式辨識法對薰衣草精油之比對
指導教授： 林震煌
Lin, Cheng-Huang
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 化學系
Department of Chemistry
論文出版年： 2011
畢業學年度： 99
語文別： 中文
論文頁數： 87
中文關鍵詞： 氣相層析質譜儀 、主成份分析法 、群集分析
英文關鍵詞： GC/MS, PCA, LabVIEW
論文種類： 學術論文
相關次數： 點閱：227  下載：15 
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    • 本實驗利用氣相層析質譜法（GC/MS），得到十六種市售薰衣草香精油層析圖譜，以常見的統計軟體SPSS（Statistical Product and Service Solutions）依照精油成份進行分類。先將層析圖譜中幾個重要成份的譜峰面積取出，分別為1,8桉油醇（1,8-cineol）、沈香醇（linalool）、樟腦（camphor）、龍腦（borneol）、4-松油烯醇（terpinen-4-ol）、α-松油醇（α-terpineol）、乙酸沉香酯（linalyl acetate）、乙酸薰衣草酯（lavandulyl acetate）。將得到的面積利用主成份分析法（Principal Comonents Analysis, PCA）以及群集分析法（Cluster Analysis）進行統計分類，結果各品牌精油有明顯分群，而越是聚集成一群的樣品代表樣品間的相似度越接近，且主成份分析法得到的分群結果與群集分析法得到的分群結果幾乎完全一樣，發現聚集在同群裡的香精油其價格和商譽皆優於分散群外的精油，表示這兩個方法可依照成份比例的不同確實分類各品牌的香精油。
    接著利用LabVIEW（Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench）開發出具有圖譜比對功能的程式，兩圖譜輸入後可得到一數值，此為彼此的相似度，將結果與主成份分析法以及群集分析法做比對，發現被前兩個分析法分在同一群內的樣品彼此相似度高，位於群外和群內的樣品彼此間相似度低，高價格樣品彼此相似度高，高價格與低價格彼此相似度低，這樣的結果和主成份分析法以及群集分析法非常相近。

    中文摘要 i Abstract iii 目錄 v 圖目錄 viii 表目錄 xi 第一章 緒論 1 1-1 研究目的 1 1-2 研究介紹 1 1-3 分析物簡介 2 1-3-1 薰衣草的歷史 2 1-3-2 薰衣草的介紹 3 1-3-3 薰衣草精油主成份 8 第二章 分析方法及原理 10 2-1 氣相層析質譜法 10 2-1-1 氣相層析質譜儀 10 2-1-2 氣相層析儀 10 2-1-3 介面 14 2-1-4 質譜儀 15 2-1-5 資料處理 19 2-1-6 質譜儀校正 20 2-2 多變量統計分析 22 2-2-1 主成份分析法（Principal Comonents Analysis, PCA） 23 2-2-2 群集分析法（Cluster Analysis） 25 第三章 儀器、軟體、藥品與實驗方法 28 3-1 氣相層析質譜儀 28 3-2 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）簡介 28 3-3 SPSS中操作主成份分析法 30 3-3-1 操作步驟 30 3-4 SPSS中操作群集分析法 37 3-4-1 操作步驟 37 3-5 LabVIEW（Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench）簡介 41 3-6 LabVIEW程式開發 43 3-6-1 LabVIEW操作介面示意圖 50 3-7 儀器及週邊設備列表 51 3-8 藥品列表 52 第四章 結果與討論 53 4-1 最佳化氣相層析質譜儀分離條件 54 4-2 市售薰衣草精油之檢測與分離 56 4-2-1 氣相層析質譜儀分離條件 56 4-2-2 薰衣草精油層析圖譜 57 4-3 以主成份分析法對市售薰衣草精油做統計分類 65 4-3-1 主成份分析法輸出資料數據解析 65 4-4 群集分析法資料對市售薰衣草精油做統計分類 73 4-4-1 群聚分析法輸出資料數據解析 74 4-5 以自行開發的LabVIEW程式對市售薰衣草精油做分類 78 第五章 結論 81 第六章 參考文獻 83

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