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出版者:Wiley-Liss

作者:Jeffrey C. Hoch

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:1996-09

价格:USD 153.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471039006

丛书系列:

图书标签:

NMR
核磁共振
数据处理
谱图解析
化学分析
实验技术
科学计算
数据分析
仪器分析
化学研究
NMR

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具体描述

NMR DATA PROCESSING

Jeffrey C. Hoch and Alan S. Stern

Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is a powerful nondestructive technique for exploring the structure of matter. In recent years, NMR instrumentation has become increasingly sophisticated, and the software used to acquire and process NMR data continues to expand in scope and complexity. This software has always been difficult to understand, and, until now, it seemed likely to remain that way.

NMR Data Processing examines and explains the techniques used to process, present, and analyze NMR data. It provides a complete account of the fundamentals of spectrum analysis and establishes a framework for applying those fundamentals to real NMR data. It also details, in clear and concise language, the basic principles underlying the complex software needed to analyze the data.

Two chapters are devoted to the fundamentals and applications of discrete Fourier transform (DFT) in NMR, which was crucial to the development of modern NMR spectroscopy. A large part of the book focuses on increasingly important non-DFT methods, which obtain higher sensitivity and resolution. Other topics covered include:

* Data formats

* Processing for multidimensional experiments

* Parametric modeling of NMR signals

* Standard techniques-apodization, zero-filling, the Hilbert transform

* Artifacts-aliasing, leakage, solvent signals

* Advanced processing techniques-LP, MaxEnt, Bayesian analysis

Jeffrey C. Hoch and Alan S. Stern conclude their in-depth look at this rapidly growing field by exploring methods for analyzing processed data, including visualization, quantification, and error analysis. Readers are provided with a solid foundation for developing new methods of their own.

NMR Data Processing is an important tool for students learning basic principles for the first time, technicians troubleshooting data processing problems, and professional researchers developing new techniques. It will help all NMR users acquire a true grasp of the methods behind the process, avoid the pitfalls of misapplication and misinterpretation, and exploit the full power of NMR software.

探秘物质世界的精妙语言：从原子核的共鸣到结构解析的深度之旅《NMR Data Processing》并非一本简单的操作手册，而是一次深入探索原子核磁共振（NMR）技术背后原理与数据处理精髓的旅程。它旨在为那些对物质结构、分子动态以及化学反应机制充满好奇的研究者、学生和技术人员提供一个坚实而全面的认知框架。本书不拘泥于软件界面的罗列，而是着重于揭示NMR信号如何产生、如何被捕获、以及最终如何被转化为具有深刻科学洞察力的信息。 NMR：揭示微观世界的“指纹” 我们生活的世界由无穷无尽的原子构成，而这些原子通过化学键相互连接，形成千变万化的分子。了解这些分子的精确三维结构、原子间的相互作用以及它们如何随着时间演化，是化学、生物学、材料科学乃至医学等众多学科的核心问题。NMR技术，因其无损、高分辨率的特点，成为了研究这些微观世界“指纹”的最强大工具之一。本书将从NMR现象的物理基础出发，深入浅出地讲解原子核为何会在磁场中产生共鸣。我们将探讨自旋、核磁矩、拉莫尔频率等基本概念，并解释施加射频脉冲如何激励原子核进入高能态。理解这一过程是掌握后续数据处理的关键。读者将了解到，NMR信号的采集并非一蹴而就，而是涉及到精密的脉冲序列设计、采样策略以及对噪声的有效抑制。从原始数据到有意义的频谱：处理的艺术与科学 NMR实验产生的是一系列随时间衰减的自由感应衰减（FID）信号。这些原始数据，未经处理，对于分析者而言如同乱码。《NMR Data Processing》的核心价值在于，它将引领读者穿越从FID到最终频谱的转化过程。首先，我们将详细阐述傅里叶变换（FT）在NMR数据处理中的核心作用。读者将理解，FT如何将 FID 信号从时域转换到频域，从而得到我们熟悉的、以化学位移为坐标轴的NMR谱图。这一过程看似简单，但背后涉及复杂的数学原理和精细的算法实现。本书将尽可能地简化数学推导，侧重于解释FT的物理意义以及在NMR处理中的具体应用，例如理解谱峰的形成、展宽以及频率的精确测量。在FT的基础上，本书将进一步探讨各种数据处理技术，以优化NMR谱图的质量和信息量。这包括：基线校正（Baseline Correction）：原始谱图常常带有不平坦的基线，这会干扰谱峰的识别和积分。我们将介绍几种常用的基线校正算法，并分析它们各自的优缺点，帮助读者选择最适合特定谱图的校正方法。噪声抑制（Noise Reduction）： NMR信号往往信噪比不高，尤其是在低浓度样品或长采集时间的实验中。本书将讨论多种降噪技术，如平滑算法、滤波方法等，并强调在降噪的同时应尽量避免损失重要的谱峰信息。谱峰拟合（Peak Fitting）：精确地确定谱峰的化学位移、强度和半高全宽（FWHM）对于定量分析和结构解析至关重要。我们将深入讲解不同谱峰形状（如高斯、洛伦兹、混合模型）的拟合方法，并讨论如何处理重叠谱峰的分解问题。相校正（Phase Correction）：采集到的FID信号可能存在相位畸变，导致谱峰呈现不对称甚至出现负强度。本书将详细介绍零阶和一阶相校正的原理和实现，帮助读者获得标准的、对称的谱峰。线宽优化（Linewidth Optimization）：谱峰的线宽与分子的运动状态、弛豫时间以及实验条件密切相关。我们将探讨如何通过数据处理来优化线宽，从而提高谱峰的分辨率，便于识别精细结构。高级处理技术：解锁更深层次的信息随着NMR技术的不断发展，二维NMR（2D NMR）等更高级的技术应运而生，它们能够提供关于分子内、分子间相互作用的丰富信息。《NMR Data Processing》不会回避这些挑战，而是会为读者揭示处理二维NMR数据的奥秘。我们将介绍：二维NMR谱图的处理：处理二维NMR谱图比一维谱图更为复杂，涉及到二维傅里叶变换、零填充、apodization 等技术。本书将详细讲解这些过程，并着重于如何通过处理优化二维谱图的信噪比和分辨率，以便清晰地识别交叉峰。 COSY, HSQC, HMBC 等序列的处理：针对这些常用的二维NMR实验，我们将分别介绍其数据采集特点以及对应的处理策略。读者将学习如何通过处理来准确解读COSY谱中的耦合信息，HSQC谱中的直接质子-异核自旋耦合，以及HMBC谱中的长程耦合信息，这些信息对于绘制分子骨架、确定官能团位置至关重要。弛豫时间测量与处理： NMR信号的衰减与原子核的弛豫过程密切相关，而弛豫时间又能反映分子的动态行为和微环境。本书将介绍如何通过设计特殊的脉冲序列（如T1/T2弛豫测量序列）并进行相应的数据处理，来获取可靠的弛豫时间数据，并解释这些数据在理解分子运动、相变等方面的应用。量子化学计算在NMR数据处理中的辅助作用：现代NMR研究常常需要借助量子化学计算来预测化学位移、耦合常数等参数，以辅助谱图解析。本书将探讨如何将计算结果与实验数据进行比对和优化，从而提高结构解析的准确性。实用建议与案例分析：理论与实践的完美结合理论知识的掌握固然重要，但将其转化为实际操作能力更是本书的宗旨。《NMR Data Processing》将穿插大量的实际操作建议和具体案例分析。我们将讨论：不同NMR软件的处理流程和技巧：虽然本书侧重于原理，但也会适当地介绍当前主流NMR数据处理软件（如 TopSpin, NMRPipe, Mnova等）中的常见处理模块和操作流程，帮助读者将所学知识应用于实际软件操作。常见谱图解析的难点与应对：读者在进行NMR数据处理时，常常会遇到各种问题，例如谱峰重叠严重、信号微弱、出现假谱峰等。本书将结合实际案例，分析这些问题的成因，并提供有效的解决方案。特定应用场景下的处理策略：无论是小分子结构鉴定、蛋白质解析、多聚物分析还是代谢组学研究，对NMR数据的处理需求都有所不同。本书将针对这些不同的应用场景，提供有针对性的数据处理策略和建议。《NMR Data Processing》是一本为渴望深入理解NMR技术、精通数据处理、并最终能从NMR谱图中提取丰富科学信息的科研工作者和学生量身打造的参考书。它将帮助您克服数据处理的迷雾，真正掌握NMR这一强大的工具，从而在探索物质世界的奥秘之路上，行得更远，看得更深。通过本书的学习，您将不再满足于仅仅看到一堆谱峰，而是能像一位侦探一样，从这些精妙的信号中抽丝剥茧，揭示隐藏在原子核共鸣背后的复杂真相。