FTIR 红外光谱

保留透过率与波数,整段光谱和局部细节来自同一份数据。

合成示例 · 非实验数据

FTIR 红外光谱放大图样 ↗
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① 源码与 CSV 解压到同一文件夹。

② 请 AI 运行 render_existing.py,得到 PNG、SVG 和 PDF;再核对并换成你的数据。

源码和 CSV 解压到同一文件夹即可重画。图件和提示词可分别下载。

你也可以用自己的话说。

查看请求
请读取绘图包里的 README 和 metadata.json,按说明在项目独立环境中运行包内已有源码,重画这份演示数据。不要重新生成或改写演示 CSV。收到我的文件后,先核对列名、单位、归一化基准与测试条件,再在副本中适配。逐圈容量、库伦效率与容量保持率用散点,不加连线;连续电压和光谱用无点实线,数据坐标四周保留框线。全电池保持率需明确参考圈、参考容量和相同工况,缺项先补齐;Li‖Cu 不强加保持率。不要继承演示条件、补造数据或静默覆盖旧图;回复只给结果位置和必要的下一步。

第一次用?先安装桌面软件 →

输入与使用边界

data.csv

输入格式、单位和条件见 README 与 metadata.json。示例是合成数据,不能用于论文实验结果。

Original additive Gaussian absorbances converted through T=100*10^(-A), 715–925 cm^-1; baseline 92%. Generic bands only; no chemical assignment, concentration or copied paper peak.

示例的模型与依据

按声明的教学模型生成。参数为自设,引用支持公式或测试方法,不是从论文复制的实测数字。

计算关系

  • A(x)=-log10(0.92)+(0.09+0.012*index)*G(x;825+2.5*index,9)+(0.048-0.005*index)*G(x;758,6)+0.014*G(x;880,12)
  • T_percent=100*10^(-A); A=-log10(T_percent/100)

使用边界

  • Generic bands only; no compound identification, instrument response or measured concentration.

模型来源

相关资源

来源与引用

原创合成示例,数据与本版源码包含在绘图包内;未使用论文数据或原图

VoltPeer. FTIR 红外光谱. Synthetic teaching delivery, version 1.6.0; data generator 1.6.
BIB ↓ RIS ↓

VoltPeer maintainers · v1.6.0 · MIT

文件、校验与检查状态

文件和格式已检查;模型测试范围见适配说明。格式检查不代表科学审核。

assets/showcase/ftir/alignment.json  e1be367eb6d59b1d01d2384c1eedb23af33cd4a8e0e3a2c03662daea72db1e99
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assets/showcase/ftir/figure.svg  aadbdba509d524ac0513353f2a1dc666ea9fde661b5c8993bdd43714ac67efc2
assets/showcase/ftir/metadata.json  5d7e4962ff00446992dec6c0851652872da85a4996875496304a55f76f054b94
assets/showcase/ftir/render-report.json  2e68e8f5eb6646ea347a56e4b300fd721ecdc19b34f396554f4b78781c5189f6
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assets/citations/ftir.ris  8e47f8d14326df6811b7ed12ad57681c0644b49c6c7d493bf38ab948dcca2650
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