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中原大學 電子工程學系 莊家翔所指導 賴鵬宇的 厚度相依性硒化錫在石墨烯上的拉曼與光致發光之光譜與電性傳輸研究 （2021），提出拉曼光譜分析儀關鍵因素是什麼，來自於硒化錫、拉曼光譜。
而第二篇論文國立中興大學 材料科學與工程學系所 劉恒睿所指導 許舒皓的 化學改質對熱壓製程之碳/碳複合材料的影響 （2021），提出因為有 碳/碳複合材料、切短碳纖維、瀝青、氧化石墨、熱壓燒結製程、碳纖維改質的重點而找出了 拉曼光譜分析儀的解答。
最後網站運用新科技對毒品犯罪防制之探討則補充：關鍵字：毒品、數位學習平台、虛擬實境、擴增實境、拉曼光譜分析儀. * 國立臺灣師範大學健康促進與衛生教育學系特聘教授兼教育學院副院長。
拉曼光譜在紡織品纖維成分快速分析中的應用
為了解決拉曼光譜分析儀 的問題，作者吳淑煥 這樣論述：
本書系統介紹了拉曼光譜分析理論、拉曼光譜分析儀器、拉曼光譜化學計量方法，並重點解析了拉曼光譜技術在紡織品纖維成分快速篩查中的應用研究。為便於讀者理解和應用，附錄列舉了拉曼光譜分析中常見的預處理及建模方法的源代碼等相關參考資料。本書可供從事紡織品檢測領域的拉曼光譜分析技術研究的科技工作者、分析測試者，以及相關專業大專院校學生參考閱讀。吳淑煥，廣州纖維產品檢測研究院院長，從事纖維產品質量檢測及其管理工作多年，有豐富、深厚的技術背景，擔任中國產業用紡織品行業協會常務理事。 第1章 引言 11.1 拉曼光譜技術的發展歷程 21.1.1 拉曼光譜儀器的發展 51.1.2 化學計量學與
拉曼光譜 71.1.3 應用領域的發展 91.1.4 我國拉曼光譜分析技術和儀器的發展和研究現狀 201.2 拉曼光譜技術的研究展望 221.2.1 拉曼增強技術 221.2.2 拉曼儀器發展新方向 231.2.3 拉曼光譜快速檢測的應用 24參考文獻 24第2章 拉曼光譜分析基礎 322.1 拉曼光譜產生機理 322.1.1 拉曼效應 322.1.2 拉曼散射的選擇定則 382.1.3 拉曼峰散射光強 382.1.4 振動頻率和轉動頻率 402.1.5 拉曼的噪聲和降噪方法 412.2 拉曼光譜的特點 442.3 常用拉曼光譜分析技術 462.3.1 傅里葉變換拉曼光譜技術 462.3.2
顯微共焦拉曼光譜技術 472.3.3 表面增強拉曼光譜技術 482.3.4 激光共振拉曼光譜技術 502.4 拉曼光譜分析流程 532.4.1 定量分析方法 532.4.2 模型傳遞方法 54參考文獻 56第3章 拉曼光譜的預處理方法 623.1 概述 623.2 熒光背景扣除方法 633.2.1 Savitzky-Golay方法 643.2.2 全自動背景扣除算法 653.2.3 自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法 673.3 Fourier 變換方法 693.3.1 Fourier變換的基本性質 713.3.2 離散Fourier變換及光譜多重性效應 713.3.3 FFT及其在光譜中的應用
733.4 小波變換方法 753.5 拉曼光譜波長區間的選擇 773.5.1 CARS方法 773.5.2 Random Frog方法 80參考文獻 83第4章 拉曼光譜的定性與定量分析 864.1 概述 864.2 拉曼光譜定性分析方法（模式識別法） 874.2.1 模式空間的幾種距離與相似性度量 874.2.2 特征抽取方法 904.2.3 模式識別的數據預處理方法 914.2.4 有監督的模式識別方法：判別分析法 924.2.5 無監督的模式識別方法：聚類分析法 1014.2.6 投影的模式識別方法 1084.3 拉曼光譜定量分析方法（多元校正） 1124.3.1 主成分與偏最小二乘法
回歸法 1124.3.2 人工神經網絡 115參考文獻 117第5章 拉曼光譜法快速定性定量分析紡織品纖維成分 1205.1 概述 1205.2 紡織品纖維成分定性定量分析的傳統方法 1215.2.1 纖維成分定性鑒定標准 1215.2.2 纖維成分定量分析標准 1265.3 紡織品纖維成分定性定量分析的新方法——拉曼光譜法 1305.4 紡織品纖維成分快速篩查案例 1325.4.1 床上用品纖維成分快速篩查的意義 1325.4.2 床上用品假冒偽劣特征 1355.4.3 國內外床上用品纖維成分檢驗鑒定技術現狀分析 1465.4.4 床上用品纖維成分檢驗鑒定方法有效性評價 1505.4.5 基
於拉曼光譜的床上用品纖維成分現場檢驗鑒定新方法研究 1595.5 研究成果服務工作 1935.5.1 研究成果服務工作的應用范圍 1935.5.2 研究成果服務工作案例 1945.5.3 研究成果服務工作的應用前景 196參考文獻 197附錄A 光譜預處理算法代碼 199A.1 air-PLS 199A.2 Mean-Centering 201附錄 B 建模算法代碼 203B.1 Partial Least Squares 203B.2 Partial Least Squares-Linear Discriminant Analysis 205附錄C 模型評價算法代碼 208C.1 Leave
-One-Out Cross Validation 208C.2 Double Cross Validation 212附錄D 異常值剔除算法代碼 215D.1 Outlier Detection 215附錄 E 變量選擇算法代碼 218E.1 Uninformative Variable Elimination 218E.2 Iteratively Retain Informative Variables 219E.3 Interval Random Frog 227 拉曼光譜分析是20世紀20年代逐步發展起來的一項分析技術。激光器技術的提高、傅里葉變換技術的發展及化學計
量學的引入，大大地降低了提取物質相關信息的難度，使拉曼光譜分析技術的應用范圍得到了拓寬，拉曼光譜分析進入了一個全新的時代。
厚度相依性硒化錫在石墨烯上的拉曼與光致發光之光譜與電性傳輸研究
為了解決拉曼光譜分析儀 的問題，作者賴鵬宇 這樣論述：
近年來二維材料的奈米結構化不斷的在進步，對於二維材料的應用也更加的廣泛，其中最令研究人員最感興趣的便是二維材料在低溫下的電性表現，為了能夠將二維材料應用至元件當中，硒化錫原子層級薄膜最近發現是熱電優異的特性，易製作成大面積且奈米等級的薄膜。在實驗中我們證明了硒化錫在石墨烯/二氧化矽/矽利用化學氣相沉積法可以沉積出大面積且均勻的薄膜。利用光學顯微鏡以及原子力顯微鏡分析材料表面特徵，透過拉曼光譜分析儀可以判斷所生長的硒化錫之膜厚。利用光致發光系統成功量測出多層硒化錫之PL值能隙為3.1 eV左右。最後透過從5K~350K的電性量測分析發現硒化錫有著跟其他二維材料類似的半導體特性傳輸的表現，這說明
了硒化錫在未來有機會成為低溫量子感測材料元件。
化學改質對熱壓製程之碳/碳複合材料的影響
為了解決拉曼光譜分析儀 的問題，作者許舒皓 這樣論述：
碳纖維強化碳(CFRC)是一種複合材料，因為碳纖維有著高硬度、強度、重量輕、耐化學性質以及耐高溫和低的熱膨脹等特性，使得近年來此材料的使用影響各領域的應用與發展。然而也因為其特性使得碳纖維的廢料在後續處理時不易於一般原料。在碳/碳複合材料的製作上，常面臨到的問題為碳纖維與其他碳基材料如石墨等，混合時容易產生均勻性不佳與孔隙過大等現象。而為了減少此些因素對機械性質的影響，目前常見的做法為利用後續的處理如化學氣相或液相浸滲法來填補孔隙以增強機械性質，而這樣的製程通常也耗時費工。因此本計畫嘗試使用目前較為罕見使用的熱壓製程系統，並使用回收廢料的短切碳纖維經石墨化加工，接續混合瀝青及石墨，期許透過生
產試體過程中，能利用添加流動性較佳的瀝青在與溫度、壓力參數的輔助下，能對碳纖維與石墨造成更進一步的連結，進而開發出高機械強度、高抗熱衝擊性、低熱膨脹係數且具產能穩定的碳/碳複合材料。然而在此複合材料中，除了瀝青具有反應性及結合性，碳纖維及石墨都有著結合性不強的問題，因此本實驗進行石墨粉氧化及碳纖維官能化接枝及表面改質，使得石墨、碳纖維具有反應性，且利用表面粗糙化來改善其界面結合性問題。