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用抗熒光干擾解耦算法提高藍(lán)藻原位檢測(cè)精度的方法與流程

文檔序號(hào):11690183閱讀:201來(lái)源:國(guó)知局
用抗熒光干擾解耦算法提高藍(lán)藻原位檢測(cè)精度的方法與流程
本發(fā)明屬于生物
技術(shù)領(lǐng)域
,涉及一種利用抗熒光干擾解耦算法提高藍(lán)藻原位檢測(cè)精度的方法。
背景技術(shù)
:淡水是人類賴以生存的資源,但水華已經(jīng)成為全球面臨的三大水生生態(tài)環(huán)境問(wèn)題之一,嚴(yán)重威脅著人類水資源的可持續(xù)利用。相關(guān)研究表明,水華的發(fā)生有大約81%是由藍(lán)藻所引起。我國(guó)是世界上藍(lán)藻水華爆發(fā)最嚴(yán)重、分布最廣泛且藍(lán)藻種類最多的國(guó)家之一,太湖、滇池、洞庭湖、巢湖等內(nèi)陸湖泊更是我國(guó)藍(lán)藻水華爆發(fā)的高頻地區(qū)。水華的爆發(fā)對(duì)人類有四大顯著危害:第一,因水體缺氧而導(dǎo)致水生動(dòng)物大量死亡,嚴(yán)重破壞水生生態(tài)環(huán)境;第二,藍(lán)藻產(chǎn)生大量藻毒素,通過(guò)食物鏈或者飲用水進(jìn)入人體,對(duì)公眾健康造成極大的威脅;第三,影響水質(zhì)以及水廠的運(yùn)行,造成供水危機(jī);第四,散發(fā)惡臭氣味,影響周邊的環(huán)境。因此,對(duì)藍(lán)藻水華的治理已成為水生生態(tài)環(huán)境的當(dāng)務(wù)之急。而藍(lán)藻生物量的監(jiān)測(cè)則成為藍(lán)藻水華治理過(guò)程中的重中之重,是水華治理與預(yù)警的基礎(chǔ)。藍(lán)藻(cyanophyta)是一種單細(xì)胞原核生物,屬于藍(lán)藻界(cyanobacteria),藍(lán)藻門(mén)(cyanophyta),分為色球藻綱(chroococcus)與藻殖段綱(hormogonia),其形態(tài)特征圖如圖1所示。其含有藻藍(lán)蛋白(phycocyanin,簡(jiǎn)稱為pc)(淡水藍(lán)藻含有的,海水藍(lán)藻含有藻紅蛋白)、葉綠素a(chlorophylla,簡(jiǎn)稱為chla)等色素(不含有葉綠素b(chlorophyllb,簡(jiǎn)稱為chlb)),適合生長(zhǎng)的水溫在25-35℃之間,光合利用率高,具有較寬的光捕獲特性,喜好或者耐強(qiáng)光,能捕獲利用特殊波長(zhǎng)的光以及在低光密度下也能較好生長(zhǎng),因而相比其它藻類,藍(lán)藻具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。藻藍(lán)蛋白(phycocyanin,pc)是藍(lán)藻藻膽體桿部最主要的組成部分,具有執(zhí)行吸收光能并且將光能傳遞到藻膽體核心部位的重要功能,是藍(lán)藻所特有的色素,可作為藍(lán)藻生物量檢測(cè)的標(biāo)志物質(zhì)。其熒光特性表現(xiàn)為λex=620nm,λem=650nm。葉綠素(chlorophyll)是一類與光合作用有關(guān)的最重要色素,其主要分為葉綠素a、b、c、d、f幾種。其中,葉綠素a(chla)廣泛存在于所有能進(jìn)行光合作用的生物體,包括綠色植物、原核的藍(lán)藻等。常作為水體中藻類植物量檢測(cè)的標(biāo)志物質(zhì),其熒光特性為λex=435nm,λem=679nm,但在用熒光法進(jìn)行檢測(cè)過(guò)程中,葉綠素a失活后會(huì)變?yōu)槊撴V葉綠素(pheophytin),兩者熒光特性相似,熒光法不易分別;葉綠素b則主要存在于綠藻等,也常作為特異性藻類標(biāo)志物,其熒光特性為λex=468nm,發(fā)射光波長(zhǎng)λem=670nm。目前針對(duì)藍(lán)藻的生物量監(jiān)測(cè)主要是以藍(lán)藻所特有的藻藍(lán)蛋白作為標(biāo)志來(lái)檢測(cè)藍(lán)藻密度,其技術(shù)主要有:(1)利用藻藍(lán)蛋白對(duì)特定波長(zhǎng)光的吸收特性進(jìn)行吸光度測(cè)量以確定藍(lán)藻生物量,我們稱之為吸光法;(2)利用藻藍(lán)蛋白在吸收光照受激后發(fā)射的特定波長(zhǎng)的熒光,根據(jù)檢測(cè)到的熒光強(qiáng)度來(lái)確定藍(lán)藻的生物量,我們稱之為熒光法;(3)將采集的樣品進(jìn)行一系列的處理之后,利用流式細(xì)胞儀進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù),測(cè)出樣品中的藍(lán)藻密度;(4)將采集的樣品進(jìn)行一系列的處理之后,提純?cè)逅{(lán)蛋白,再利用高效液相色譜法(hplc)進(jìn)行檢測(cè),獲得藻藍(lán)蛋白的濃度;(5)將采集的樣品簡(jiǎn)單處理后,直接在顯微鏡下用計(jì)數(shù)的方法進(jìn)行數(shù)藻。該方法是最為可靠、也是最為傳統(tǒng)的方法?;谝陨霞夹g(shù),目前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)商業(yè)化的水質(zhì)傳感器,多以吸光法或者熒光法為原理,制造出便攜式可野外使用的傳感器。但是此類方法對(duì)于特定波長(zhǎng)沒(méi)有進(jìn)行嚴(yán)格的篩選,所檢測(cè)的藻藍(lán)蛋白濃度結(jié)果受葉綠素干擾很大:通過(guò)葉綠素a、葉綠素b和藻藍(lán)蛋白這三種色素的熒光特性,即圖2,可以看出,在用熒光法對(duì)藻藍(lán)蛋白進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中,藻藍(lán)蛋白的熒光強(qiáng)度會(huì)受到葉綠素a與葉綠素b的影響。在某些情況下水體中兩種色素的含量均很大,從而導(dǎo)致檢測(cè)藻藍(lán)蛋白時(shí)產(chǎn)生很大的誤差,無(wú)法精確監(jiān)測(cè)藍(lán)藻生物量的變化趨勢(shì)。因此,其檢測(cè)結(jié)果并不能反映藍(lán)藻生物量的真正變化趨勢(shì)。而流式細(xì)胞儀法或者高效液相色譜法,對(duì)樣品的處理要求復(fù)雜繁瑣,且儀器需要一定的操作技術(shù)。更為關(guān)鍵的是,無(wú)法滿足實(shí)時(shí)、便攜式的野外檢測(cè)要求;顯微鏡計(jì)數(shù)法不僅耗費(fèi)大量的人力,有一定的技術(shù)要求,更同樣無(wú)法滿足實(shí)時(shí)、便攜式的檢測(cè)要求。因此,本領(lǐng)域迫切需要一種可以為野外便攜式實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)儀器提供理論基礎(chǔ)的、檢測(cè)過(guò)程中能夠最大程度減少葉綠素與藻藍(lán)蛋白之間的相互影響的、模型計(jì)算中可以避免葉綠素a與葉綠素b兩種主要色素對(duì)藻藍(lán)蛋白影響的更加精確的測(cè)量方法。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明的第一個(gè)目的是提供一種抗干擾檢測(cè)淡水中藍(lán)藻生物量的方法。本發(fā)明所提供的抗干擾檢測(cè)淡水中藍(lán)藻生物量的方法,可有效避免葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素之間的相互影響,所述方法依托熒光分析法,以藻藍(lán)蛋白作為檢測(cè)藍(lán)藻生物量的主要色素指標(biāo),利用實(shí)驗(yàn)室內(nèi)操作較為簡(jiǎn)單的熒光分光光度計(jì)即可實(shí)現(xiàn)測(cè)量。具體而言,所述方法可包括如下步驟:(a1)采用三波長(zhǎng)法對(duì)待測(cè)淡水水體進(jìn)行檢測(cè),所述三波長(zhǎng)法為分別用三組激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)的組合對(duì)待測(cè)淡水水體進(jìn)行熒光強(qiáng)度檢測(cè);所述三波長(zhǎng)法中激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)的三種組合具體為:針對(duì)藻藍(lán)蛋白:λex為589~599nm,λem為641~651nm,測(cè)得的熒光強(qiáng)度值記為c3;針對(duì)葉綠素a干擾:λex為437~447nm,λem為677~687nm,測(cè)得的熒光強(qiáng)度值記為c1;針對(duì)葉綠素b干擾:λex為459~469nm,λem為657~667nm,測(cè)得的熒光強(qiáng)度值記為c2;其中,λex為激發(fā)光波長(zhǎng),λem為發(fā)射光波長(zhǎng);三種激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)的確定可按照下述方法(即一種利用熒光法抗干擾檢測(cè)多種熒光色素時(shí)波長(zhǎng)的篩選方法)獲得;(a2)將步驟(a1)所得三種波長(zhǎng)組合下的熒光強(qiáng)度值用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行處理從而獲得淡水中藻藍(lán)蛋白的濃度,進(jìn)而根據(jù)藻藍(lán)蛋白的濃度與藍(lán)藻細(xì)胞密度的關(guān)系計(jì)算得到所測(cè)淡水中藍(lán)藻生物量;所述數(shù)學(xué)模型為本發(fā)明所建立的多元校正反饋式分段線性模型,其由根據(jù)朗伯-比爾定律建立的分段線性模型與總體模型組成(即熒光法檢測(cè)混合物質(zhì)過(guò)程中多元校正反饋式分段線性模型);所述總體模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性濃度范圍中建立的單段線性模型,即色素的熒光強(qiáng)度與濃度的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)為一段線性的模型;所述分段線性模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性濃度范圍內(nèi)部劃分若干個(gè)濃度段(如兩個(gè)濃度段),每個(gè)濃度段分別建立一個(gè)色素的熒光強(qiáng)度與濃度之間的線性模型,也即采用分段函數(shù)的方法,這樣做可以提高檢測(cè)精度。用所述數(shù)學(xué)模型處理步驟(a1)所得三種波長(zhǎng)組合下的熒光強(qiáng)度值時(shí),先用所述總體模型初步計(jì)算所述待測(cè)淡水水體中藻藍(lán)蛋白的濃度(記為“初步濃度”),再判斷該濃度(即“初步濃度”)所屬濃度范圍,調(diào)用所述分段線性模型中相應(yīng)濃度范圍(即前文所述“所屬濃度范圍”)內(nèi)的線性模型對(duì)淡水中藻藍(lán)蛋白的濃度進(jìn)行校正計(jì)算(具體可用所述相應(yīng)濃度范圍內(nèi)的分段線性參數(shù)對(duì)淡水中藻藍(lán)蛋白的濃度進(jìn)行校正計(jì)算)。本發(fā)明的第二個(gè)目的是提供一種抗干擾檢測(cè)淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白濃度的方法。本發(fā)明所提供的抗干擾檢測(cè)淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白濃度的方法,包括如下步驟:(b1)分別測(cè)定待測(cè)淡水水體中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三者各自的熒光強(qiáng)度值;三種色素用熒光法檢測(cè)時(shí)的波長(zhǎng)選擇如下:檢測(cè)葉綠素a:λex為437~447nm,λem為677~687nm;檢測(cè)葉綠素b:λex為459~469nm,λem為657~667nm;檢測(cè)藻藍(lán)蛋白:λex為589~599nm,λem為641~651nm;其中,λex為激發(fā)光波長(zhǎng),λem為發(fā)射光波長(zhǎng);測(cè)定過(guò)程中針對(duì)葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白分別采用的激發(fā)光波長(zhǎng)和發(fā)射光波長(zhǎng)具體按照下述方法(即一種利用熒光法檢測(cè)多種熒光色素時(shí)波長(zhǎng)的篩選方法)獲得;(b2)將步驟(b1)所得淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的熒光強(qiáng)度值用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行處理從而獲得淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的濃度;所述數(shù)學(xué)模型為本發(fā)明所建立的多元校正反饋式分段線性模型,其由根據(jù)朗伯-比爾定律建立的分段線性模型與總體模型組成(即熒光法檢測(cè)混合物質(zhì)過(guò)程中多元校正反饋式分段線性模型);所述總體模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性濃度范圍中建立的單段線性模型,即色素的熒光強(qiáng)度與濃度的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)為一段線性的模型;所述分段線性模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性濃度范圍內(nèi)部劃分若干個(gè)濃度段(如兩個(gè)濃度段),每個(gè)濃度段分別建立一個(gè)色素的熒光強(qiáng)度與濃度之間的線性模型,也即采用分段函數(shù)的方法,這樣做可以提高檢測(cè)精度。用所述數(shù)學(xué)模型處理步驟(b1)所得淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的熒光強(qiáng)度值時(shí),先用所述總體模型分別初步計(jì)算所述待測(cè)淡水水體中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的濃度(記為“初步濃度”),再判斷各所得濃度(即“初步濃度”)所屬濃度范圍,調(diào)用所述分段線性模型中相應(yīng)濃度范圍(即前文所述“所屬濃度范圍”)內(nèi)的線性模型對(duì)淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的濃度分別進(jìn)行校正計(jì)算(具體可用所述相應(yīng)濃度范圍內(nèi)的分段線性參數(shù)對(duì)淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的濃度分別進(jìn)行校正計(jì)算)。所述總體模型如下:所述分段線性模型的中的各分段參數(shù)如下:色素濃度段1(30-50μg/l)濃度段2(1-30μg/l)葉綠素a(a)39.995、19.167、0.0269、155.5145.153、20.587、0、16.84葉綠素b(b)8.0437、54.44、0.052、232.488.568、58.922、0、27.966藻藍(lán)蛋白(p)1.3942、1.8195、3.1216、-22.3281.4646、1.8897、2.6143、1.7021在本發(fā)明中,步驟(a1)和(b1)中,所述檢測(cè)過(guò)程中針對(duì)葉綠素a采用的激發(fā)光波長(zhǎng)具體為442nm、發(fā)射光波長(zhǎng)具體為682nm,針對(duì)葉綠素b采用的激發(fā)光波長(zhǎng)具體為464nm、發(fā)射光波長(zhǎng)具體為662nm,針對(duì)藻藍(lán)蛋白采用的激發(fā)光波長(zhǎng)具體為594nm、發(fā)射光波長(zhǎng)具體為646nm。本發(fā)明的第三個(gè)目的是提供一種利用熒光法檢測(cè)多種熒光色素時(shí)波長(zhǎng)的篩選方法。在單一色素體系中,由朗伯比爾定律,我們可以得到:熒光發(fā)射光光強(qiáng)為:if=η(i0-it)=ηi0(1-10-klu)其中,if為熒光發(fā)射光強(qiáng),η為物質(zhì)的熒光系數(shù),i0為入射光強(qiáng)度,it為透射光強(qiáng)度,k為物質(zhì)的摩爾吸收系數(shù),l為吸收介質(zhì)的厚度,u為物質(zhì)的濃度。上式可泰勒展開(kāi)為:而在稀溶液中,若滿足:klu≤0.05,則:if=ηi02.3klu。對(duì)于特定物質(zhì)與實(shí)際檢測(cè)條件,k、l、u是一定的,考慮到檢測(cè)中的誤差以及環(huán)境噪聲,可得其中c為相對(duì)熒光強(qiáng)度,k為物質(zhì)的熒光線性系數(shù)(k=η2.3kl),m為泰勒展開(kāi)公式中被省略的高次項(xiàng)以及儀器環(huán)境等噪聲的反映項(xiàng)。當(dāng)溶液濃度很小時(shí),則溶液所產(chǎn)生的熒光強(qiáng)度與溶液中該熒光物質(zhì)的濃度成正比,可以根據(jù)熒光強(qiáng)度的強(qiáng)弱計(jì)算被測(cè)水體中熒光物質(zhì)的含量。對(duì)于較高濃度的溶液,熒光強(qiáng)度與溶液濃度則不呈線性關(guān)系。在實(shí)際檢測(cè)中,熒光分光光度計(jì)檢測(cè)的為相對(duì)熒光強(qiáng)度,將上式轉(zhuǎn)換后得其線性關(guān)系表示為:u=hc+b式中,c為相對(duì)熒光強(qiáng)度,即if/i0;h為熒光線性系數(shù),u為待測(cè)物質(zhì)濃度,b為補(bǔ)償系數(shù)。h與b的確定需要根據(jù)不同梯度已知濃度的標(biāo)準(zhǔn)溶液與對(duì)應(yīng)的熒光強(qiáng)度值做線性回歸分析,獲得其工作曲線而得到。針對(duì)葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白三種色素的檢測(cè),結(jié)合多元線性回歸分析,可建立總體模型如下:u1=h11·c1+h12·c2+h13·c3+b1u2=h21·c1+h22·c2+h23·c3+b2u3=h31·c1+h32·c2+h33·c3+b3此時(shí),三種色素檢測(cè)系統(tǒng)的信號(hào)傳遞模型如圖3中a所示。其中,u1、u2、u3分別為葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白的濃度,c1、c2、c3分別為用三種色素的熒光特征波長(zhǎng)檢測(cè)混合色素時(shí)的熒光強(qiáng)度,hij為三種色素之間的干擾系數(shù)。在現(xiàn)代控制理論中,相對(duì)增益的定義如下:在控制框圖中,令某一通道μj→yi在其它系統(tǒng)均為開(kāi)環(huán)時(shí)的放大系數(shù)與該通道在其它系統(tǒng)均為閉環(huán)時(shí)的放大系數(shù)之比為λij,稱為相對(duì)增益。相對(duì)增益λij是μj相對(duì)于過(guò)程中其它調(diào)節(jié)量對(duì)該被控量yi而言的增益(μj→yi)。結(jié)合本發(fā)明中三種色素的檢測(cè)模型,相對(duì)增益的意義為:(1)0.8<λij<1.2:其它通道對(duì)該通道的耦合弱,也即色素i與色素j之間影響關(guān)系大;(2)λij≈1:本通道通道調(diào)節(jié)作用最強(qiáng),色素i與j完全相互影響;(3)0.3<λij<0.7或λij>1.5:其它通道對(duì)該通道的耦合強(qiáng),也即色素i與色素j的影響比較弱,受其他色素的影響比較強(qiáng)。相對(duì)增益矩陣定義如下:由相對(duì)增益元素λij構(gòu)成的矩陣,即:而在理想的三種色素之間無(wú)干擾的溶液中,相對(duì)增益矩陣應(yīng)為:因此,我們進(jìn)行抗干擾的目標(biāo)就是尋找一種方法使得:相對(duì)增益矩陣有兩種求法:其一為直接微分法,此法較為復(fù)雜,本發(fā)明不作論述;其二為相對(duì)增益矩陣算法,我們用此法來(lái)求解。三種色素的檢測(cè)模型可進(jìn)行數(shù)學(xué)變換為:c1=k11·u1+k12·u2+k13·u3c2=k21·u1+k22·u2+k23·u3c3=k31·u1+k32·u2+k33·u3此時(shí)的信號(hào)傳遞模型見(jiàn)圖3中b所示。依據(jù)控制理論中解耦控制的相關(guān)結(jié)果,可以推導(dǎo)相對(duì)增益矩陣的值為:其中,因此,我們依據(jù)轉(zhuǎn)換后的檢測(cè)模型,對(duì)三種色素的標(biāo)準(zhǔn)濃度進(jìn)行不同波長(zhǎng)組合的熒光光譜檢測(cè),得到不同的p陣。而后利用以上的理論推導(dǎo),計(jì)算出相對(duì)增益矩陣,篩選出相對(duì)增益矩陣中正對(duì)角線三個(gè)元素最接近于1的組合,即為檢測(cè)這三種色素時(shí),另外兩種色素對(duì)檢測(cè)色素的影響最小的波長(zhǎng)組合。由此,可以篩選出利用熒光法檢測(cè)葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白三種色素時(shí)最科學(xué)合理的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)。所述“利用熒光法檢測(cè)多種熒光色素時(shí)波長(zhǎng)的篩選方法”,其流程圖如圖4所示,具體可包括如下步驟:(a)利用每種待測(cè)熒光色素的標(biāo)準(zhǔn)品建立熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù),為:以每種待測(cè)熒光色素的固有激發(fā)光波長(zhǎng)為中心,以2nm的梯度向兩側(cè)進(jìn)行若干次步移,得到若干個(gè)激發(fā)光波長(zhǎng);而后以步移的激發(fā)光波長(zhǎng)激發(fā),在熒光分光光度計(jì)上掃描發(fā)射光譜,掃描的步長(zhǎng)為1nm。每種待測(cè)色素固有一種特定的波長(zhǎng)組合范圍段(譬如,葉綠素a在436nm左右激發(fā),在688nm左右檢測(cè),因此,可稱之為“436-688方法組”;同理葉綠素b為“464-664方法組”;藻藍(lán)蛋白為“630-650方法組”),然后在每一種方法組中分別對(duì)所有待測(cè)色素以步移的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)進(jìn)行熒光強(qiáng)度的測(cè)量,這樣得到待測(cè)熒光色素的三維熒光數(shù)據(jù)庫(kù),三個(gè)維度分別是激發(fā)光波長(zhǎng)、發(fā)射光波長(zhǎng)與熒光強(qiáng)度,如此即得所述熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù)。也即,每種色素在配制不同濃度梯度后都用三種方法組進(jìn)行檢測(cè),而每種方法組內(nèi)部又可以有不同的激發(fā)光與發(fā)射光的組合。數(shù)據(jù)庫(kù)的格式可如表1所示。(b)將步驟(a)所得的熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù)依次進(jìn)行如下b1)和b2)的處理,從而確定檢測(cè)每種熒光素時(shí)采用的激發(fā)光波長(zhǎng)和發(fā)射光波長(zhǎng);b1)對(duì)所述熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理,為:剔除異常值與平滑處理;所述剔除異常值可采用肖維勒方法;所述平滑處理可采用高斯窗法(具體可利用matlab中的“smooths”函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)平滑處理)。在所述平滑處理后還可包括去空白處理的步驟。b2)根據(jù)耦合控制理論中的相對(duì)增益矩陣?yán)碚搶?duì)經(jīng)步驟b1)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理,如下:由每一個(gè)方法組中(具體如下文中所述的“436-688方法組”、“464-664方法組”、“630-650方法組”)內(nèi)部進(jìn)行激發(fā)光與發(fā)射光波長(zhǎng)的不同組合,而后三個(gè)方法組之間進(jìn)行不同的組合,兩次組合后實(shí)際共有6個(gè)波長(zhǎng)(3個(gè)激發(fā)光波長(zhǎng),3個(gè)發(fā)射光波長(zhǎng)),我們稱之為一種“方法”。在程序中進(jìn)行遍歷組合,獲得每一種“方法”,并提取由步驟(a)中所得到的p陣。依據(jù)上述公式求得相對(duì)增益矩陣λ,這樣每種“方法”下都有一個(gè)相對(duì)增益矩陣。而后對(duì)所得的大量相對(duì)增益矩陣進(jìn)行篩選,篩選其中最接近于對(duì)角陣的組合,此組合即為所需的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng),也即三種色素之間熒光干擾最小的波長(zhǎng)組合(具體如圖4所示)。其中,所述熒光色素為能夠自發(fā)熒光的物質(zhì);可以為天然色素,也可以是作為標(biāo)記的附加色素。具體的,在本發(fā)明中,所述多種熒光色素為葉綠素a、葉綠素b和藻藍(lán)蛋白這三種色素。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述標(biāo)準(zhǔn)品檢測(cè)需要全部溶解在含15%(體積百分含量)乙醇的磷酸鹽緩沖液(pbs溶液)中,以保證混合后三種色素的熒光特性損失最小。根據(jù)三種色素基于熒光分光光度計(jì)建立的所述熒光特性數(shù)據(jù)庫(kù),在matlab環(huán)境中編寫(xiě)程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,運(yùn)行“藍(lán)藻色素濃度檢測(cè)軟件(軟件著作權(quán)登記號(hào)為2016sr238544)”篩選出本發(fā)明需要的最佳波長(zhǎng)組合(三種色素之間的相互干擾最小)(程序流程圖如圖5所示)。本發(fā)明所開(kāi)發(fā)的軟件以及界面見(jiàn)圖6。所開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)處理軟件名稱為“藍(lán)藻色素濃度檢測(cè)軟件(軟件著作權(quán)登記號(hào)為2016sr238544)”,開(kāi)發(fā)基于matlab環(huán)境,使用時(shí)并不受限于matlab環(huán)境,只需在windowsxp(及以上版本)系統(tǒng)下運(yùn)行,且需要安裝mglinstaller插件。所述的一種利用熒光法檢測(cè)多種熒光色素時(shí)波長(zhǎng)的篩選方法,不僅可用于葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的抗干擾波長(zhǎng)組合的篩選,還可以擴(kuò)展至其他多種色素,都可以通過(guò)本方法來(lái)解決。本發(fā)明的第四個(gè)目的是提供熒光法檢測(cè)藍(lán)藻生物量過(guò)程中多元校正反饋式分段線性模型的建立方法。朗伯比爾定律公式近似成線性函數(shù),是省略了高次項(xiàng),而這種省略方式必然帶來(lái)誤差。且根據(jù)物質(zhì)濃度的不同,線性關(guān)系中的kij與bi會(huì)有不同,為了保證模型擬合的誤差盡量小,本發(fā)明針對(duì)不同的物質(zhì)濃度劃分為不同的線性段,分別使用相應(yīng)的模型進(jìn)行擬合。所述總體模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性濃度范圍中建立的單段線性模型,即色素的熒光強(qiáng)度與濃度的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)為一段線性的模型;所述分段模型為在葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三種色素?zé)晒鈾z測(cè)的線性范圍內(nèi)部再次劃分為若干個(gè)濃度段(如兩個(gè)濃度段),每個(gè)濃度段采用一個(gè)色素的熒光強(qiáng)度與濃度之間的線性模型,也即采用分段函數(shù)的方法。在實(shí)施例的條件下(主要包括儀器參數(shù)設(shè)置,溶劑選擇,激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)的選擇等。如果不是實(shí)施例條件,則需要根據(jù)總段模型重新進(jìn)行分段,分段的節(jié)點(diǎn)視曲線情況而定,在斜率變化較大的地方即可)。三種色素的總段模型為:基礎(chǔ)檢測(cè)模型為:用表格表示其參數(shù)為:色素濃度段1(30-50μg/l)濃度段2(1-30μg/l)葉綠素a(a)39.995、19.167、0.0269、155.5145.153、20.587、0、16.84葉綠素b(b)8.0437、54.44、0.052、232.488.568、58.922、0、27.966藻藍(lán)蛋白(p)1.3942、1.8195、3.1216、-22.3281.4646、1.8897、2.6143、1.7021在具體的檢測(cè)中,本發(fā)明的方法以matlab為數(shù)據(jù)處理環(huán)境,對(duì)以上三種色素的檢測(cè)模型進(jìn)行不同的組合,取三個(gè)方法中兩種濃度的不同kij與bi組合成不同的參數(shù)陣(也即總體模型中的k11、k12、k13、k21、k22、k23、k31、k32、k33、b1、b2、b3)進(jìn)行運(yùn)算,最終計(jì)算出葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白的準(zhǔn)確濃度。基礎(chǔ)檢測(cè)模型是用本發(fā)明中的波長(zhǎng)篩選方法篩選的波長(zhǎng)后,再度對(duì)標(biāo)準(zhǔn)色素進(jìn)行檢測(cè),使得混合色素中三者的濃度矩陣(u1、u2、u3)分別為(u1,0,0)、(0,u2,0)、(0,0,u3)(u1、u2、u3分別為葉綠素a濃度,葉綠素b濃度,藻藍(lán)蛋白濃度),然后得到基本的k陣中的參數(shù)值。然后不同濃度段的參數(shù)組合形成新的方程組,也就產(chǎn)生了不同的p陣,以代入計(jì)算。相關(guān)的程序流程圖見(jiàn)圖7。依據(jù)本發(fā)明的所述以上方法所建立的多元校正反饋式分段線性檢測(cè)模型,可以將色素種類擴(kuò)展至多種色素(大于三種),或者其它混合熒光色素的檢測(cè),從而為利用熒光法進(jìn)行混合熒光色素的精確檢測(cè)提供方法依據(jù)。在上述三種方法的所有步驟中,在所述測(cè)定淡水中葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白三者各自的熒光強(qiáng)度值之前,還可包括對(duì)水樣(即所述淡水)進(jìn)行預(yù)處理的步驟;所述預(yù)處理具體可包括兩輪除雜,第一輪除雜為對(duì)所述水樣進(jìn)行沉降處理,第二輪除雜為對(duì)所述水樣進(jìn)行過(guò)濾處理。所述沉降具體可為利用重力進(jìn)行靜置沉降,以沉降樣品中的雜質(zhì)和大型顆粒物;所述過(guò)濾具體可為采用孔徑為50μm(大約為200目)的濾膜進(jìn)行過(guò)濾,以有效去除細(xì)小顆粒雜質(zhì)以及浮游動(dòng)物。發(fā)明人發(fā)現(xiàn),盡管本方法的優(yōu)點(diǎn)之一是不用進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理,但若是只進(jìn)行簡(jiǎn)單的以上處理,得到的結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確。在本發(fā)明中,所采用的檢測(cè)儀器可為熒光分光光度計(jì),或者自行設(shè)計(jì)的熒光傳感器。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述藍(lán)藻具體為銅綠微囊藻(microcystisaeruginosa)。利用本發(fā)明的方法,可以根據(jù)檢測(cè)藻藍(lán)蛋白時(shí)不同葉綠素a、葉綠素b對(duì)藻藍(lán)蛋白的影響大小,篩選出一種檢測(cè)藻藍(lán)蛋白的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)的組合,使干擾達(dá)到最小,同時(shí)將干擾考慮到檢測(cè)模型中,完全解除三者之間的相互干擾,從而能夠區(qū)別藍(lán)藻與其它真核藻類,更加精確地監(jiān)測(cè)藍(lán)藻生物量的變化趨勢(shì)。本發(fā)明方法至少有如下優(yōu)點(diǎn):(1)本發(fā)明基于熒光法,操作簡(jiǎn)單,若檢測(cè)儀器選擇熒光分光光度計(jì)則樣品簡(jiǎn)單過(guò)濾后可直接測(cè)量,避免了色素提純以及其它復(fù)雜的操作;若應(yīng)用于便攜式傳感器,則可直接在水體中原位檢測(cè),這為便攜式藍(lán)藻傳感器的制作提供理論基礎(chǔ);(2)能夠更加靈敏、準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)藍(lán)藻生物量的變化趨勢(shì),為藍(lán)藻水華的預(yù)警提供方法依據(jù);(3)以藻藍(lán)蛋白作為藍(lán)藻生物量的檢測(cè)標(biāo)志,具有高度的特異性,且比用葉綠素a更加精確穩(wěn)定;(4)在檢測(cè)藻藍(lán)蛋白的過(guò)程中,可以從波長(zhǎng)選擇上保證另外兩種主要特征色素葉綠素a與葉綠素b對(duì)其的影響最小,又可以從算法模型上完全避免這兩種色素對(duì)藻藍(lán)蛋白檢測(cè)的熒光干擾,雙重保障保證了監(jiān)測(cè)結(jié)果的精確性。附圖說(shuō)明圖1為藍(lán)藻的形態(tài)特征圖。圖2為葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白的熒光特征。a為激發(fā)光譜;b為發(fā)射光譜。圖3為利用熒光法對(duì)三種色素檢測(cè)過(guò)程中的控制框圖。圖4為波長(zhǎng)篩選方法操作流程圖。其中ni即為三種方法組中不同激發(fā)光與發(fā)射光組合下形成的一種方法,用這種方法去檢測(cè)每一種色素的每一種濃度,都會(huì)得到一個(gè)熒光強(qiáng)度值。圖5為波長(zhǎng)篩選方法的軟件程序流程圖。圖6為數(shù)據(jù)處理軟件及其界面圖。圖7為模型建立的程序流程圖,為分段模型在計(jì)算時(shí)根據(jù)濃度選取不同參數(shù)的算法流程。圖8為葉綠素a在色素濃度低或者非特征譜段內(nèi)檢測(cè)導(dǎo)致檢測(cè)的相對(duì)熒光強(qiáng)度很低時(shí)我們得到的原始數(shù)據(jù)圖譜。圖9為圖8所示的chla的波譜圖經(jīng)過(guò)剔除異常值與平滑處理后的圖譜。圖10為波長(zhǎng)篩選過(guò)程中的參數(shù)圖。圖11為模型建立的軟件界面圖。圖12為本發(fā)明方法、最強(qiáng)波長(zhǎng)模型、標(biāo)準(zhǔn)曲線模型三方法對(duì)混合標(biāo)準(zhǔn)品色素檢測(cè)比較結(jié)果圖。圖13為色素之間干擾最小的最佳波長(zhǎng)允許范圍的測(cè)定結(jié)果圖。圖14為n元素缺乏條件下用三種方法檢測(cè)藍(lán)藻與綠藻混合培養(yǎng)中藍(lán)藻生物量的變化。圖15為不同營(yíng)養(yǎng)條件下銅綠微囊藻與小球藻混合培養(yǎng)的藻類數(shù)量總量的變化趨勢(shì)三種方法表征。a為對(duì)照法;b為本發(fā)明方法;c為普通熒光法。圖16為不同營(yíng)養(yǎng)條件下銅綠微囊藻與小球藻混合培養(yǎng)的綠藻數(shù)量的變化趨勢(shì)三種方法表征。a為對(duì)照法(g表示綠藻);b為本發(fā)明方法;c為普通熒光法。圖17為不同營(yíng)養(yǎng)條件下銅綠微囊藻與小球藻混合培養(yǎng)的藍(lán)藻數(shù)量的變化趨勢(shì)三種方法表征。a為對(duì)照法(b代表藍(lán)藻);b為本發(fā)明方法;c為普通熒光法。圖18為不同營(yíng)養(yǎng)條件下銅綠微囊藻與小球藻混合培養(yǎng)在不同生長(zhǎng)周期的生長(zhǎng)狀況圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合具體的實(shí)施例,進(jìn)一步闡述本發(fā)明,注意本文所有實(shí)施例是示例性的,僅用于解釋本發(fā)明,不理解為對(duì)本發(fā)明的限制。下述實(shí)施例中的實(shí)驗(yàn)均設(shè)置三次重復(fù),結(jié)果取平均值,例如實(shí)施例中的定量實(shí)驗(yàn),均設(shè)置三次重復(fù),結(jié)果取平均值。本發(fā)明中的重量體積百分比中的單位是本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟悉的。除另有交待,以下實(shí)施例中涉及的未特別交待技術(shù)手段為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知的常規(guī)手段;未特別交待的材料、試劑和細(xì)胞等也均為可商業(yè)獲得的。未詳細(xì)描述的各種過(guò)程和方法是本領(lǐng)域中公知的常規(guī)方法,所用試劑的來(lái)源、商品名以及有必要列出其組成成分者,均在首次出現(xiàn)時(shí)標(biāo)明,其后所用相同試劑如無(wú)特殊說(shuō)明,均以首次標(biāo)明的內(nèi)容相同。本發(fā)明實(shí)施例中的實(shí)驗(yàn)條件如下:1、儀器以及檢測(cè)時(shí)的參數(shù)設(shè)置:儀器:熒光分光光度計(jì)(tecon-infinite-m200pro,奧地利);儀器參數(shù):read:numberofflashes,25;read-settletime,0ms;mode:top;z-position:manual,20000um;gain:manual,110;integration:time,20μs。2、溶液制備:bg11培養(yǎng)液具體配方如下(每升淡水中含無(wú)機(jī)鹽質(zhì)量):nano31.5g,k2hpo440mg,mgso4·7h2o75mg,cacl2·2h2o36mg,檸檬酸6mg,檸檬酸鐵5.26mg,edtana21mg,na2co320mg,h3bo32.86mg,mncl2·4h2o1.86mg,znso4·7h2o0.22mg,na2moo4·2h2o0.39mg,cuso4·5h2o0.08mg,co(no3)2·6h2o0.05mg;pbs緩沖液:稱取nacl8g,kcl0.2g,na2hpo4·12h2o3.63g,kh2po40.24g,溶于900ml雙蒸水中,用鹽酸調(diào)ph值至7.4,加水定容至1l,常溫保存?zhèn)溆茫?5%乙醇pbs溶液:取150ml乙醇至容量瓶中,加水定容至1l,密封常溫保存?zhèn)溆?。本發(fā)明的所有實(shí)施例都用15%乙醇的pbs溶液作為稀釋溶劑,因?yàn)槿~綠素a與葉綠素b僅溶于有機(jī)溶劑,而藻藍(lán)蛋白僅溶于水且pbs溶液可以保障藻藍(lán)蛋白的最大活性,而水與乙醇可以無(wú)限互溶,因此選用15%乙醇所謂本發(fā)明所有實(shí)施例的溶劑。3、三種色素標(biāo)準(zhǔn)品:葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白標(biāo)準(zhǔn)品均從sigma試劑公司購(gòu)買。型號(hào)分別為:sigma-c5753-1mg、sigma-c5878-1mg、sigma-52468-1mg-f。將葉綠素a配置為10mg/l的丙酮溶液,葉綠素b配置為10mg/l的乙醇溶液,藻藍(lán)蛋白配置成10mg/l的pbs溶液,將這三種溶液分支置于-20℃下冷藏,隨用隨取。實(shí)施例所用銅綠微囊藻(microcystisaeruginosa)(藍(lán)藻的一種)和普通小球藻(chlorellavulgaris,fachb-8)(綠藻的一種),均來(lái)自中國(guó)科學(xué)院水生生物研究所淡水藻種庫(kù)(fachb)。銅綠微囊藻是常見(jiàn)的水華藻種,普通小球藻是分布非常廣泛的綠藻,其主要含有葉綠素a、葉綠素b兩種色素。兩種藻的生態(tài)位相近。藻種的選擇依據(jù)藻種在生態(tài)環(huán)境的作用以及可比較性等原則。下述實(shí)施例中所用到的數(shù)據(jù)處理軟件名稱為“藍(lán)藻色素濃度檢測(cè)軟件(軟件著作權(quán)登記號(hào)為2016sr238544)”,開(kāi)發(fā)基于matlab環(huán)境,使用時(shí)并不受限于matlab環(huán)境,只需在windowsxp(及以上版本)系統(tǒng)下運(yùn)行,且需要安裝mglinstaller插件。實(shí)施例1、三種色素的熒光特征分析取葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白的母液,分別配置為2mg/l、1mg/l、0.5mg/l、0.25mg/l、0.125mg/l、0.075mg/l的溶液,稀釋溶劑選擇15%的pbs乙醇溶液。分別取200μl溶液于96孔板,調(diào)節(jié)好熒光分光光度計(jì)的相關(guān)參數(shù),掃描激發(fā)光譜與發(fā)射光譜。而后根據(jù)不同濃度梯度的波譜數(shù)值,取單位物質(zhì)的熒光光譜的系列平均值,得到的結(jié)果見(jiàn)圖2。由三種色素的激發(fā)光譜與發(fā)射光譜可以得出三種色素的熒光特征:葉綠素a:激發(fā)光峰值為434nm,發(fā)射光峰值為679nm;葉綠素b:激發(fā)光峰值為468nm,發(fā)射光峰值為668nm;藻藍(lán)蛋白:激發(fā)光峰值為620nm,發(fā)射光峰值為648nm。由圖2也可以看出,在以熒光強(qiáng)度為特征檢測(cè)某種色素的濃度時(shí),不可避免會(huì)出現(xiàn)波譜的重疊現(xiàn)象。因此,在用熒光法檢測(cè)混合色素濃度時(shí),若其發(fā)射光譜與激發(fā)光譜的波譜形狀存在重疊現(xiàn)象,則會(huì)存在顯著的檢測(cè)干擾。實(shí)施例2、利用熒光法進(jìn)行三種色素耦合檢測(cè)分析的波長(zhǎng)篩選依據(jù)實(shí)施例1,可以看出葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白這三種色素的檢測(cè)之間存在明顯的干擾,本實(shí)施例的目的是通過(guò)篩選不同的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng),使彼此之間干擾的程度最小。波長(zhǎng)篩選方法的操作流程圖如圖4所示。數(shù)據(jù)處理程序的流程圖見(jiàn)圖5。第一步,針對(duì)每種色素建立熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù),見(jiàn)表1-表3。表1葉綠素a不同激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)下熒光特性數(shù)據(jù)庫(kù)表2藻藍(lán)蛋白不同激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)下熒光特性數(shù)據(jù)庫(kù)表3葉綠素b不同激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)下熒光特性數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立過(guò)程中,以每種待測(cè)熒光色素的固有激發(fā)光波長(zhǎng)為中心,以2nm的梯度向兩側(cè)進(jìn)行若干次步移(當(dāng)然也可以先5nm作為一個(gè)步長(zhǎng),然后縮小范圍后再以2nm一個(gè)步長(zhǎng)來(lái)做),得到若干個(gè)激發(fā)光波長(zhǎng);而后以步移的激發(fā)光波長(zhǎng)激發(fā),在熒光分光光度計(jì)上掃描發(fā)射光譜,掃描的步長(zhǎng)為1nm。每種待測(cè)色素固有一種特定的波長(zhǎng)組合范圍段(譬如,葉綠素a在436nm左右激發(fā),在688nm左右檢測(cè),因此,可稱之為“436-688方法組”;同理葉綠素b為“464-664方法組”;藻藍(lán)蛋白為“630-650方法組”),然后在每一種方法組中分別對(duì)所有待測(cè)色素以步移的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)進(jìn)行熒光強(qiáng)度的測(cè)量,這樣得到三種色素的三維數(shù)據(jù)庫(kù),三個(gè)維度分別是激發(fā)光波長(zhǎng),發(fā)射光波長(zhǎng)與熒光強(qiáng)度,如此即得所述熒光特征數(shù)據(jù)庫(kù)。也即,每種色素在配制不同濃度梯度后都用三種方法組進(jìn)行檢測(cè),而每種方法組內(nèi)部又可以有不同的激發(fā)光與發(fā)射光的組合。第二步,將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按照如下進(jìn)行預(yù)處理:在色素濃度低或者非特征譜段內(nèi)檢測(cè)導(dǎo)致檢測(cè)的相對(duì)熒光強(qiáng)度很低時(shí)我們得到的原始數(shù)據(jù)如圖8所示,這些數(shù)據(jù)表現(xiàn)為兩個(gè)特點(diǎn):第一,測(cè)量數(shù)據(jù)在采集與傳輸過(guò)程中,由于環(huán)境干擾或人為因素有可能造成個(gè)別數(shù)據(jù)不切實(shí)際,這些值是為異常值;第二,無(wú)論是人工觀測(cè)數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),都不可避免疊加上“噪聲”干擾(反映在曲線上如圖8所示的一些“毛刺”、“尖峰”)。因此,為了恢復(fù)數(shù)據(jù)的客觀真實(shí)性與提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除異常值與平滑處理。在色素?zé)晒馓匦缘木€性范圍檢測(cè),平行測(cè)三組數(shù)據(jù),以及在數(shù)據(jù)庫(kù)的批次實(shí)驗(yàn)中,我們前后測(cè)試了多次。對(duì)于同一個(gè)指標(biāo)每次得到的結(jié)果都呈現(xiàn)正態(tài)分布,故而可以使用肖維勒方法剔除異常值:在n次測(cè)量結(jié)果中,如果誤差可能出現(xiàn)的次數(shù)少于半次,就予以剔除。肖維勒方法實(shí)質(zhì)上規(guī)定了置信概率為1-1/2n,根據(jù)這個(gè)概率,可以計(jì)算肖維勒系數(shù),如下表4所示。表4肖維勒系數(shù)n3456789101112ωn1.381.531.651.731.801.861.921.962.002.03n13141520304050100200500ωn2.072.102.132.242.392.492.582.813.023.20當(dāng)然,要求不嚴(yán)格時(shí),可以按照下列公式計(jì)算:ωn=1+0.4ln(n)若某測(cè)量值與平均值之差的絕對(duì)值大于標(biāo)準(zhǔn)值與肖維勒系數(shù)之積,則該測(cè)量值就被剔除。對(duì)于下一步的平滑處理,我們采用高斯窗法進(jìn)行平滑濾波處理,利用matlab中的“smooths”函數(shù)即可實(shí)現(xiàn)。對(duì)于圖8中chla的波譜圖,我們經(jīng)過(guò)處理得到如圖9所示:對(duì)每次特定波長(zhǎng)下掃描的激發(fā)光譜或者發(fā)射光譜,先將所獲得的9組數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,而后進(jìn)行去空白處理(即將每組樣品的熒光強(qiáng)度減去空白溶劑的熒光強(qiáng)度)。第三步,根據(jù)耦合控制理論中的相對(duì)增益矩陣?yán)碚搶?duì)經(jīng)步驟b1)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理,如下:由每一個(gè)方法組中(具體如下文中所述的“436-688方法組”、“464-664方法組”、“630-650方法組”)內(nèi)部進(jìn)行激發(fā)光與發(fā)射光波長(zhǎng)的不同組合,而后三個(gè)方法組之間進(jìn)行不同的組合,兩次組合后實(shí)際共有6個(gè)波長(zhǎng)(3個(gè)激發(fā)光波長(zhǎng),3個(gè)發(fā)射光波長(zhǎng)),我們稱之為一種“方法”。在程序中進(jìn)行遍歷組合,獲得每一種“方法”,并提取由步驟(a)中所得到的p陣。依據(jù)上述公式求得相對(duì)增益矩陣λ,這樣每種“方法”下都有一個(gè)相對(duì)增益矩陣。而后對(duì)所得的大量相對(duì)增益矩陣進(jìn)行篩選,篩選其中最接近于對(duì)角陣的組合,此組合即為所需的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng),也即三種色素之間熒光干擾最小的波長(zhǎng)組合(如圖4所示)。最終結(jié)果見(jiàn)表5。表5熒光法測(cè)定三種色素彼此干擾最小的波長(zhǎng)組合結(jié)果熒光色素激發(fā)光波長(zhǎng)(nm)發(fā)射光波長(zhǎng)(nm)葉綠素a442682葉綠素b464662藻藍(lán)蛋白594646注意在本實(shí)施例中,為防止數(shù)據(jù)量過(guò)大而導(dǎo)致運(yùn)算困難,應(yīng)合理預(yù)先判斷且注意數(shù)據(jù)運(yùn)行次數(shù)。運(yùn)行結(jié)果的篩選見(jiàn)圖10。實(shí)施例3、波長(zhǎng)篩選實(shí)現(xiàn)三種色素干擾分離的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)依據(jù)本發(fā)明提出的檢測(cè)模型的建立方法,將分光光度計(jì)的激發(fā)光波長(zhǎng)與發(fā)射光波長(zhǎng)分別調(diào)節(jié)為實(shí)施例2中所得出的波長(zhǎng)組合(表2)。將三種色素分別稀釋為:2mg/l、1mg/l、0.5mg/l、0.25mg/l、0.125mg/l、0.075mg/l、0.0375mg/l、0.01875mg/l八個(gè)梯度的濃度,檢測(cè)在各自熒光條件下的熒光強(qiáng)度。依據(jù)最小二乘法擬合8個(gè)濃度梯度的線性關(guān)系,求出三種色素特定波長(zhǎng)組合下的kij與bi。得到三種色素檢測(cè)的總模型為:整理后的結(jié)果為:據(jù)此對(duì)檢測(cè)溶液色素中的濃度,可以初步得出結(jié)果,根據(jù)這個(gè)結(jié)果的范圍,再帶入本發(fā)明方法建立的多元校正反饋式分段式線性檢測(cè)模型(圖7),得到結(jié)果如下:這里,本發(fā)明不羅列寫(xiě)出不同情況下的檢測(cè)模型,依據(jù)上述的基礎(chǔ)公式模型,可以實(shí)現(xiàn)不同的組合,由matlab進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)處理過(guò)程的流程圖見(jiàn)圖7。模型建立的軟件界面圖見(jiàn)圖11。接下來(lái)配置不同混合程度的混合溶液,分別利用三種方法進(jìn)行檢測(cè):本發(fā)明的方法,指以本發(fā)明的波長(zhǎng)篩選理論篩選的波長(zhǎng)進(jìn)行檢測(cè),且以多元校正反饋式分段線性模型進(jìn)行計(jì)算得出待測(cè)混合色素的濃度;最強(qiáng)波長(zhǎng)模型,指未用本發(fā)明所述的波長(zhǎng)篩選理論,直接以三種色素的熒光特征中的激發(fā)光譜與發(fā)射光譜的峰值作為檢測(cè)時(shí)的波長(zhǎng)組合,同樣以多元校正反饋式分段線性模型進(jìn)行計(jì)算;標(biāo)準(zhǔn)曲線模型,指未用本發(fā)明所述的波長(zhǎng)篩選理論,直接以三種色素的熒光特征中的激發(fā)波譜與發(fā)射波譜的峰值作為檢測(cè)時(shí)的波長(zhǎng)組合,且用熒光法常用的標(biāo)準(zhǔn)曲線模型進(jìn)行計(jì)算。配置20組以上三種色素的不同混合比,且其比例接近于自然水體或者水華發(fā)生時(shí)的比例,結(jié)果以準(zhǔn)確率、精密度、回收率三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行比較,并進(jìn)行單因素方差分析的統(tǒng)計(jì)方法判斷檢測(cè)值與理論值的差異性。得到的最終結(jié)果見(jiàn)圖12:由圖12可以發(fā)現(xiàn),將本發(fā)明的模型或者以最強(qiáng)光波長(zhǎng)建立的模型與標(biāo)準(zhǔn)曲線模型比較,可得本發(fā)明建立模型的方法能提高檢測(cè)三種混合色素的準(zhǔn)確率;將本發(fā)明的模型與以最強(qiáng)光波長(zhǎng)建立的模型比較可以發(fā)現(xiàn),本發(fā)明所述的耦合檢測(cè)波長(zhǎng)篩選理論的方法在混合色素檢測(cè)的過(guò)程中,彼此之間的干擾更小,檢測(cè)的準(zhǔn)確率更高。因此,本發(fā)明所提出的耦合檢測(cè)波長(zhǎng)篩選的方法的正確性也得到了驗(yàn)證。本發(fā)明的這個(gè)實(shí)施例還將檢測(cè)結(jié)果與理論結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,顯示檢測(cè)結(jié)果與理論結(jié)果并沒(méi)有明顯差異。實(shí)施例4、色素之間干擾最小的最佳波長(zhǎng)允許范圍的測(cè)定根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例2,得到檢測(cè)三種色素時(shí)解除在最佳波長(zhǎng)組合。但是依據(jù)儀器與環(huán)境的不同,本發(fā)明的方法需要獲悉在最佳波長(zhǎng)組合附近的浮動(dòng)范圍。以5nm為步長(zhǎng),以10nm作為一個(gè)小范圍。方案如下表6所示:表6波長(zhǎng)范圍設(shè)定方案熒光色素激發(fā)光波長(zhǎng)(nm)發(fā)射光波長(zhǎng)(nm)葉綠素a432、437、442、447、452672、677、682、687、692葉綠素b454、459、464、469、474652、657、662、667、672藻藍(lán)蛋白584、589、594、599、604640、646、651、656依照實(shí)施例2與實(shí)施例3中的方法,采用表6中波長(zhǎng)的不同組合檢測(cè)三種色素的濃度。為了求取精密度與回收率,每種組合方法下同樣設(shè)置8個(gè)濃度梯度,以前6個(gè)作為模型建立的數(shù)據(jù),剩下2個(gè)作為檢測(cè)指標(biāo)的驗(yàn)證與回收。同一樣品檢測(cè)5次以作為精密度的驗(yàn)證。編程實(shí)現(xiàn)以上不同的組合,并計(jì)算相應(yīng)的結(jié)果。最終得到結(jié)果見(jiàn)圖13。由圖13可以證明在最佳波長(zhǎng)組合范圍內(nèi)上下5nm范圍,結(jié)果是比較好的。傳感器制作時(shí)應(yīng)盡量選擇這個(gè)范圍內(nèi)的,而僅在熒光分光光度計(jì)上時(shí),最好使用本發(fā)明得出的最佳波長(zhǎng)組合,見(jiàn)表5。實(shí)施例5、活體藻驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)用銅綠微囊藻與小球藻兩種藻種(因?yàn)閮煞N藻類的生態(tài)位比較接近),通過(guò)控制bg11培養(yǎng)基中n元素的含量來(lái)控制混合藻中藍(lán)藻生物量的變化,并用傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)曲線法與本發(fā)明方法做對(duì)比,驗(yàn)證本發(fā)明方法(參照實(shí)施例2和3操作)的優(yōu)越性。本實(shí)施例中對(duì)照方法為流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)法。藻的培養(yǎng)條件如下:300ml培養(yǎng)瓶,藻液容積為200ml;溫度為25±1℃;光照時(shí)間l:d=12h:12h,光照強(qiáng)度為3300±200lux;每天搖晃一次,并交換位置以保證每個(gè)接受到相同的光照;培養(yǎng)周期為15天。由已知研究結(jié)果可推測(cè),n元素缺乏下,藍(lán)藻的競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)降低,其生長(zhǎng)能力會(huì)弱于綠藻。結(jié)果如圖14所示:對(duì)照方法在7月4日-7月18日共15天的藍(lán)藻密度(×105cells/ml)分別為:8.40、10.12、5.60、4.58、0.10、0.02、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00;標(biāo)準(zhǔn)曲線法在7月4日-7月18日共15天的藍(lán)藻密度(×105cells/ml)分別為:8.40、16.47、22.61、31.47、42.73、51.27、54.38、55.90、53.68、46.81、43.923、35.84、34.467、32.76、27.06;本發(fā)明方法在7月4日-7月18日共15天的藍(lán)藻密度(×105cells/ml)分別為:8.88、9.74、5.16、4.27、0.81、0.10、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0。顯然可見(jiàn),藍(lán)藻在生長(zhǎng)環(huán)境不利的情況下5天就被“競(jìng)爭(zhēng)掉”了。而用傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)曲線法得出的結(jié)論與事實(shí)情況相差甚遠(yuǎn),其原因在于:后續(xù)綠藻的生長(zhǎng)導(dǎo)致葉綠素濃度上升,從而對(duì)藻藍(lán)蛋白的檢測(cè)造成很大干擾。間接證明了本發(fā)明方法可以實(shí)現(xiàn)解除水體中其它藻類對(duì)藍(lán)藻生物量檢測(cè)的影響,實(shí)現(xiàn)精確檢測(cè)的目的。實(shí)施例6、模擬水華發(fā)生過(guò)程的藍(lán)藻動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)用銅綠微囊藻與小球藻兩種藻種,通過(guò)控制bg11培養(yǎng)基中不同的n、p兩種元素之比實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻與綠藻不同的生長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)來(lái)達(dá)到水華發(fā)生模擬監(jiān)測(cè)的過(guò)程。實(shí)驗(yàn)分為兩組,每組三個(gè)平行樣品。實(shí)驗(yàn)用的bg11培養(yǎng)基。a組中nano3加入量為正常bg11培養(yǎng)基的1/10,此為n缺乏組,命名為“n-”。b組中k2hpo4加入量為正常bg11培養(yǎng)基的1/10,此為p缺乏組,命名為“p-”。藻的培養(yǎng)條件如下:300ml培養(yǎng)瓶,藻液容積為200ml;溫度為25±1℃;光照時(shí)間l:d=12h:12h,光照強(qiáng)度為3300±200lux;每天搖晃一次,并交換位置以保證每個(gè)接受到相同的光照;培養(yǎng)周期為15天。通過(guò)流式細(xì)胞儀(bdfacscalibur)每天對(duì)藻液進(jìn)行計(jì)數(shù),銅綠微囊藻起始濃度為8.4×105cells/ml;小球藻起始濃度為7.65×105cells/ml。由相關(guān)研究得知,n元素缺乏時(shí),藍(lán)藻的競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)變?nèi)?,此時(shí)綠藻的生長(zhǎng)會(huì)略強(qiáng)些;p元素缺乏時(shí),藍(lán)藻會(huì)比綠藻有優(yōu)勢(shì)。在兩種培養(yǎng)條件下,本實(shí)施例中用本發(fā)明所述的方法、普遍使用的熒光分析法、流式細(xì)胞儀(bdfacscalibur)計(jì)數(shù)的方法分別進(jìn)行藍(lán)藻與綠藻生長(zhǎng)趨勢(shì)變化的監(jiān)測(cè),以流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)法作為對(duì)照,比較本發(fā)明所述方法與普遍使用的熒光分析方法。每次檢測(cè)中每個(gè)平行樣測(cè)量三次取平均值。得到結(jié)果如下:(1)對(duì)培養(yǎng)瓶中藻類總量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)圖15為7月4日-7月18日共15天,培養(yǎng)瓶中混合藻類總量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)曲線,可以看出:對(duì)照方法在7月4日-7月18日共15天的藻密度(×105cells/ml)分別為:“n-”:16.05、32.37、49.20、70.40、132.52、205.04、229.20、240.18、246.75、213.78、196.72、162.51、130.80、108.51、87.32;“p-”:16.05、20.86、46.09、81.40、111.17、178.96、217.99、282.10、426.08、474.12、551.03、732.34、736.32、718.40、668.53;本發(fā)明所述方法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的葉綠素a濃度(μg/l)分別為:“n-”:11.20、23.26、75.62、149.70、205.55、305.35、396.75、506.41、524.59、528.45、587.05、470.17、410.24、350.67、300.29;“p-”:11.20、22.04、70.12、154.74、190.00、260.00、361.33、506.45、663.15、789.26、942.37、1106.22、1108.35、1094.34、995.33;普通熒光法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的葉綠素a熒光強(qiáng)度分別為:“n-”:4400.35、1110.56、3242.61、6251.36、10000.42、13055.34、16435.61、20995.33、21734.00、21828.11、24139.78、19404.78、18545.00、16345.00、13887.00;“p-”:500.24、1035.00、3022.49、6476.80、11000.34、13000.47、15014.11、21092.78、27627.11、32761.11、39027.44、45918.89、48348.35、48245.44、45987.23。在本實(shí)施例中,本發(fā)明重點(diǎn)關(guān)注三種方法對(duì)藻類數(shù)量總量變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的表征,因各種方法對(duì)藻類密度的計(jì)算方法不同,因此這里根據(jù)每種方法的原始指標(biāo),僅僅比較其變化趨勢(shì)??梢钥闯觯诘厝狈εc磷元素缺乏兩種培養(yǎng)條件下,混合藻總量的生長(zhǎng)狀況表現(xiàn)出差異。通過(guò)三種方法實(shí)現(xiàn)對(duì)藻類總量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè),可以看出:最初幾天,兩種條件下混合藻的生長(zhǎng)狀況類似,在7月7日-7月10日四天的時(shí)間內(nèi),氮元素缺乏下的混合藻的生長(zhǎng)狀況優(yōu)于磷元素缺乏的條件,而后藻類的生長(zhǎng)受到限制,導(dǎo)致磷缺乏條件下,混合藻的生長(zhǎng)狀況更好。比較三種方法所表征的混合藻類生長(zhǎng)趨勢(shì)的變化可以看出,本發(fā)明的方法所監(jiān)測(cè)的藻類數(shù)量的變化趨勢(shì)更接近于對(duì)照組(流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)法)。因此,本發(fā)明所述的對(duì)藻類的監(jiān)測(cè)方法比普通的熒光分析法對(duì)藻類的監(jiān)測(cè)更加靈敏、精確。(2)對(duì)培養(yǎng)瓶中綠藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)圖16為7月4日-7月18日共15天,培養(yǎng)瓶中綠藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)曲線,可以看出:對(duì)照方法在7月4日-7月18日共15天的綠藻密度(×105cells/ml)分別為:“n-”:7.65、22.25、43.6、65.82、132.42、205.02、229.2、240.18、246.75、213.78、196.72、162.51、130.8、108.51、87.32;“p-”:7.65、11.47、32.70、70.17、102.29、173.89、217.99、282.10、426.08、474.12、551.03、732.34、736.32、718.40、668.53;本發(fā)明所述方法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的葉綠素b濃度(μg/l)分別為:“n-”:0.75、2.12、5.35、7.66、12.50、19.35、21.63、22.67、23.29、20.18、18.57、15.34、12.35、10.24、8.24;“p-”:0.75、1.12、3.20、6.86、10.00、17.00、21.31、27.58、41.66、46.35、53.87、71.60、71.99、70.23、65.36;普通熒光法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的葉綠素b熒光強(qiáng)度分別為:“n-”:164.40、351.89、867.06、1644.41、2800.00、3700.00、4702.00、5730.67、5923.00、5772.67、6179.89、4988.22、4600.00、4598.00、4398.00;“p-”:125.65、282.89、817.15、1758.04、2800.00、3700.00、4379.67、6020.33、8192.44、9549.67、11304.56、13245.78、15245.00、14987.70、12487.00。在本實(shí)施例中,本發(fā)明重點(diǎn)關(guān)注三種方法對(duì)綠藻變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的表征,因各種方法對(duì)藻類密度的計(jì)算方法不同,因此這里根據(jù)每種方法的原始指標(biāo),僅僅比較其變化趨勢(shì)。可以看出,在氮元素缺乏與磷元素缺乏兩種培養(yǎng)條件下,綠藻的生長(zhǎng)狀況表現(xiàn)出差異。通過(guò)三種方法實(shí)現(xiàn)對(duì)綠藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè),可以看出:從7月4日-7月10日7天的時(shí)間內(nèi),氮元素缺乏下的綠藻的生長(zhǎng)狀況優(yōu)于磷元素缺乏的條件下,而后其生長(zhǎng)受到限制,導(dǎo)致磷元素缺乏條件下,綠藻的生長(zhǎng)狀況更好。比較三種方法所表征的綠藻生長(zhǎng)趨勢(shì)的變化可以看出,本發(fā)明的方法所監(jiān)測(cè)的藻類數(shù)量的變化趨勢(shì)更接近于對(duì)照組(流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)法),普通熒光法對(duì)兩種條件下的生長(zhǎng)狀況的檢測(cè)甚至出現(xiàn)偏差。因此,本發(fā)明所述的對(duì)藻類的監(jiān)測(cè)方法比普通的熒光分析法對(duì)藻類的監(jiān)測(cè)更加靈敏、精確。(3)對(duì)培養(yǎng)瓶中藍(lán)藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)圖17為7月4日-7月18日共15天,培養(yǎng)瓶中藍(lán)藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)曲線,可以看出:對(duì)照方法在7月4日-7月18日共15天的藍(lán)藻密度(×105cells/ml)分別為:“n-”:8.40、10.12、5.60、4.58、0.10、0.02、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00;“p-”:8.40、9.38、13.39、11.23、8.89、5.08、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00;本發(fā)明所述方法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的藻藍(lán)蛋白濃度(μg/l)分別為:“n-”:26.47、29.03、15.36、12.73、2.40、0.30、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00;“p-”:26.47、29.56、42.19、35.39、28.00、16.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00、0.00;普通熒光法在7月4日-7月18日共15天檢測(cè)的藻藍(lán)蛋白熒光強(qiáng)度分別為:“n-”:58.98、115.67、158.75、221.00、300.00、360.00、381.83、392.44、376.89、328.67、308.44、251.67、242.00、230.00、190.00;“p-”:61.36、113.67、212.94、316.35、390.00、415.00、447.22、581.33、581.33、783.89、894.44、1008.56、1231.34、1198.00、1102.00。圖18為不同營(yíng)養(yǎng)條件下銅綠微囊藻與小球藻混合培養(yǎng)在不同生長(zhǎng)周期的生長(zhǎng)狀況圖。在本實(shí)施例中,本發(fā)明重點(diǎn)關(guān)注三種方法對(duì)藍(lán)藻數(shù)量變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的表征,因各種方法對(duì)藻類密度的計(jì)算方法不同,因此這里根據(jù)每種方法的原始指標(biāo),僅僅比較其變化趨勢(shì)??梢钥闯?,在氮元素缺乏與磷元素缺乏兩種培養(yǎng)條件下,藍(lán)藻的生長(zhǎng)狀況表現(xiàn)出差異。通過(guò)三種方法實(shí)現(xiàn)對(duì)藍(lán)藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè),可以看出:從7月4日-7月10日7天的時(shí)間內(nèi),氮元素缺乏下的藍(lán)藻的生長(zhǎng)狀況明顯不如磷元素缺乏的條件,且其在7月8日藍(lán)藻全部死亡,而磷元素缺乏條件下的藍(lán)藻在7月10日全部死亡。比較三種方法所表征的藍(lán)藻類生長(zhǎng)趨勢(shì)的變化可以看出,本發(fā)明的方法所監(jiān)測(cè)的藻類數(shù)量的變化趨勢(shì)更接近于對(duì)照組(流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)法),普通熒光法對(duì)兩種條件下的生長(zhǎng)狀況的檢測(cè)明顯偏離,其所表征的趨勢(shì)在7月10日后仍存在是因?yàn)楸O(jiān)測(cè)過(guò)程中受葉綠素的影響嚴(yán)重。因此,本發(fā)明所述的對(duì)藍(lán)藻數(shù)量變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)方法比普通的熒光分析法更加靈敏、精確。依據(jù)本實(shí)施例的相關(guān)結(jié)果,可以得出:當(dāng)前市場(chǎng)上的藻類傳感器大多未考慮色素之間相互干擾進(jìn)行葉綠素與藻藍(lán)蛋白的檢測(cè),其變化趨勢(shì)與實(shí)際變化趨勢(shì)差別比較大。例如,因受葉綠素的影響,檢測(cè)藻藍(lán)蛋白時(shí),即使其濃度已經(jīng)下降,但隨著葉綠素濃度的急劇升高,藻藍(lán)蛋白的熒光強(qiáng)度檢測(cè)值依然呈上升態(tài)勢(shì)(比較最后一組可以看出)。而本發(fā)明方法算出的葉綠素a、葉綠素b與藻藍(lán)蛋白濃度的變化情況與實(shí)際藻類數(shù)量變化情況基本一致,從而證明了本發(fā)明方法算出的三種色素濃度能夠作為檢測(cè)藻類數(shù)量實(shí)際變化的標(biāo)志。本發(fā)明方法可以解除三種色素之間的耦合干擾,最大程度上利用熒光法精確檢測(cè)葉綠素a、葉綠素b、藻藍(lán)蛋白的濃度。通過(guò)表征這三種色素濃度的變化,能夠有效監(jiān)測(cè)淡水中藍(lán)藻以及其它藻類的變化情況。從而為藍(lán)藻的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警機(jī)制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),為藍(lán)藻傳感器的研發(fā)提供理論依據(jù)。盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解:在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下可以對(duì)這些實(shí)施例進(jìn)行多種變化、修改、替換和變型,本發(fā)明的范圍由權(quán)利要求及其等同物限定。當(dāng)前第1頁(yè)12
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