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DIY Raman – 1064
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模块化拉曼系统.
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模块化拉曼系统.
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产品介绍
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技术参数
产品视频
产品特性：
- 高质量、高精度的部件满足您对原型机的全部需求
- 套件完全根据您的需求来定制
- 拉曼探头可配置外部触发器，灵活多变的光纤采样方式
- 获得用于激光稳定的CleanLaze专利技术(专利号：US 7,245,369 B2)
应用：
- 生物医学分析系统：开发性能 模型
- 医学制造：原料开发、识别与验证
- 拉曼显微镜：研究微量样品
- 地质和矿物：材料生产和鉴定
- 自定义性能：可行性研究和原型开发
- 研发工作：为研发验证或特殊用途进行完全定制
软件:
B&W Tek 提供 BWSpec® 软件和软件开发工具包（SDK） 便于用户开发拉曼方案。
BWSpec®
BWSpec®是一款光谱数据采集软件，它适用于所有B＆W Tek 仪器。这个软件包含多种测量和计算功能，用户可以通过简单的操作来实现多种复杂功能；BWSpec®提供多种数据格式，并且用户能够手动优化采集参数，例如调整积分时间和激光功率。此外还可以自动扣除暗噪声，手动/自动校正基线。
软件开发工具包（SDK）
SDK允许用户通过其自己的定制接口同步控制 B&W Tek光谱仪及激光器进行简单的输出采集，校准。SDK适用于32位和64位windows操作系统，可用于USB通信的光谱仪。
模块还包含数据处理算法和化学计量模型（模型来自于BWIQ软件），用于控制整个系统。数据处理算法能包括拟合、寻峰、平滑和预测引擎，提供完整的光谱系统解决方案。
发现合适你的模块化拉曼系统
我们预备了一套搭载1064nm激光器的DIY套件，套件中的每个部件都是由我们工程师精心挑选的高品质部件，每个套件都可以帮您更卓效及准确地实现目标。
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DIY Raman - 785
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OEM拉曼
应用指南
/APPLICATION GUIDE
用于拉曼定量分析的光谱预处理
2022-02-17
拉曼光谱学因其可以无损测量、快速分析以及可以同时进行定性和定量分析的能力，已经成为制药和化学工业过程分析中日益普遍的技术。光谱预处理算法通常应用在定量光谱数据分析中，是为了在加强光谱特征的同时尽可能地减少与所讨论分析物无关的变异性。对于没有化学计量学专业背景的普通人来说，理解预处理步骤可能性以及知道如何正确应用它们可能就会令人怯步。本文的目的是通过实际应用的例子来讨论与拉曼光谱有关的主要预处理方案，并复习B&W Tek 和Metrohm 软件中可用的算法，以便读者能够自如地应用它们来建立拉曼定量的模型。
相关性 vs 多元算法用于材料鉴别
2022-02-10
拉曼光谱学为制药行业的质量控制、质量保证和生产可追溯性引入了全新有价值的分析能力。这对该行业目前实行的原料鉴定及验证带来了巨大的改变，通常在仓库中就可完成测试，而不需要将样品送到实验室。小型化和模块化的拉曼设备性能有了明显的提高，在多数情况下，能够得到与大型台式仪器和显微镜相同品质的数据。
使用拉曼光谱对碳材料进行分析
2022-02-10
拉曼光谱是表征碳纳米材料的有效手段之一，因为它在测试时具有快速、选择性和非破坏性等特性。通常而言，碳材料的拉曼光谱相对简单，但也可以根据峰的位置、形状和相对强度揭示大量有关内部微晶结构的信息。基于石墨烯材料的拉曼光谱可以通过三个主要峰来表征：G 带、D带和 2D 带。
拉曼光谱法定量分析乙醇中的尿素
2022-02-10
尿素被广泛用作氮素释放的肥料，并且90%以上的尿素产量被用于农业。众所周知，尿素还能与脂肪酸形成复合物，这些复合物已被用于复杂混合物的分离和纯化过程。在这篇应用说明中，我们会介绍用拉曼光谱法对乙醇中的尿素浓度进行量化，并展示如何用这种方法来确定尿素在与硬脂酸的固体包合物中的百分比。
低频拉曼光谱学
2022-02-10
拉曼光谱学是一种有利的分析工具，可以根据分子的旋转和振动模式来测量分子结构和确定材料的化学成分。B&W Tek 的 BAC102 系列 E 级探头可以实现低至 65cm-1的低频，为更宽的测量范围提供了一个经济的解决方案。
优化拉曼测量：激光激发（为您的应用选择合适的激光波长）
2022-02-10
如何为特定的应用选择激光激发波长呢？有许多不同的激发波长可选，目前被广泛使用的三种是 532nm、785nm 和 1064nm。785nm 的激发系统比较受欢迎，因为它在信号强度、对荧光干扰的敏感性、成本和整体性能方面提供了比较好的平衡，可用来快速采集大多数有机材料的拉曼光谱。而当样品在其他波长下有荧光干扰时，使用 1064nm 较长的激光波长更佳。
快速分析食用油成分
2022-02-10
食用油不仅是营养的主要来源，也是食品工业重要的基础材料。与动物脂肪相比，植物油中单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的含量较高，因此其重要性与日俱增。在本应用说明中，使用拉曼光谱仪结合化学计量学软件分析了橄榄油、山茶油、花生油、葵花籽油和菜籽油的主要成分。
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