大家好，我是 Shelly Kelly
这节课会进行对硫化铁样品数据的演示
第一步，是 Athena 预处理
把 Athena 软件打开
Athena 的界面有若干个板块
到文件 (File) 这里来加载数据
作为第一步
我们找到
硫化铁的数据
啊数据在这里
这里是选择数据的列
这部分是原始数据展示区域
在右边的文档区域
你可以看到这里有好几列
以及每一列的名字
实际能量，目标能量，实时信号
I0, I1, I2
对于透射数据，是 I0 除以 I1
还要取自然对数
这样就可以画图了
点击画图 (plot) 按钮
就有图了
哦在后面的
看起来就是常见的透射谱谱图
点击 OK
第二个数据也会（以同样的数列选择）被自动加载进来
忘了看这个数据里面有没有参考谱图 (reference)
那重新加载一遍
打开
你可以在下面加载参考谱图 (reference channel)
打钩
然后选择 I1 除以 I2
大概是一个参考谱图了
一个铁单质 (Fe foil) 的参考谱图
来画下参考谱图
你还可以回到这里来画样品数据图
让我们再来一遍
点击 OK
这时候每个样品数据下都带着一个参考谱图
这两个数据（样品和参考）是关联着的
如果你对其中一个调整能量位置，剩下一个也会随之调整
再把另外一个数据加上
把这个 .001 数据加载进来
加载数据的形式继承了上次加载的形式
所以可以直接点 OK
那么就有了第二个数据
移除掉前两个（没有参考谱图的）数据
不需要它们
到 Group 这里
选择“移除打钩的数据”
（被选择的）数据消失
鼠标左击这个紫色的 E 键
显示以能量为横坐标的图
就能看到两张图叠在一起出现
可以根据这里的能量范围图像
这里是以 E0 的位置为参照
左上方这个 E0 的数值
相当于显示的是 E0 减去 20 eV 到 加上 80 eV 的范围
再点击紫色的 E 键
就能把两个数据谱图放大
让我们一起来看着四个数据
以能量为横坐标的形式
看起来谱图两两对齐得非常好
我们先暂时“假设”这两个数据没有对齐
你可以看到我故意在能量偏移 (energy shift) 这里加了 1 eV
改变的是蓝色高亮选择的数据
这个时候两组数据之间有点偏移了
我们可以到对齐功能窗口
在主窗口下面
这里有不同的功能窗口
选择对齐数据 (align data)
设置第一组的参考谱图数据为标准
点击第二组参考谱图数据（蓝色高亮）
现在展示的图是平滑一阶微分 μ(E) 的单质铁参考谱图
图可以通过这里的选项，选择以不同形式展示
现在是平滑后的μ(E)谱图
就看到我们一开始展示的图了
通常来说谱图对齐是通过一阶微分吸收边谱图
借助一阶微分谱图中多个峰来更好地对齐谱图
你可以使用自动对齐 (Auto align)
Athena 能自动对齐谱图了
或者通过这里的按键来手动调整能量移动数值
比如我让红色谱图向高能移动 5 eV
或是像低能移动 5 eV
或选择自动对齐
然后图谱就能很好地对齐了
第二组数据几乎没有太大的偏移
偏移从 1 eV 到 0.047 eV
数值小到已经低于（可以调整的）极限
回到主窗口 (main window)
可以看到能量移动的数值在浅蓝色底的地方出现
移动的数值是代表着参考谱图能量移动的数值
样品和参考谱图都移动了同样的数值
而第一组的数据均未移动
勾选上两个样品数据谱图
点击 E(nergy) 键
你可以看到两个图对齐了
接下来把两个图合并 (merge)
在界面上方，合并它们的 μ(E) 数据
就会出现一个新的合并后的样品数据和对应的参考谱图
这样你可以之后跟其他样品数据比较时再次对齐
这里展示了合并之后的图谱和很小的标准差
因为这两个数据非常接近
如果把三个样品数据在 k 空间中展示
可以看到 k 空间的数据质量很好
到 k 值大的区间数据质量依然很好
如果把展示 k 空间数据的范围变长
一直到 k = 18
数据基本上没有噪音
很干净的数据
来看下 k 空间里面的窗函数 (window)
现在傅里叶变换是 k 从 3 到 15.3
窗函数以内的数据是被用来做傅里叶变换
这么设定之后
点击紫色 R 键
可以看到 R 空间长什么样
看起来数据是由两部分信号组成
第一层和第二层
把 R 空间的展示数据范围延长到 10
这里只有很少的信号
可以看在 R 值较大的区域只有由噪音带来的一丁点信号
这个数据几乎没有噪音
所以 k 空间的数据可以用到 k = 15
再来看下数据
思考下 k 最小值应该怎么取
通常 k 最小值取 3 较为合理
可以通过作图 (plot indicator) 来看 k = 3 在吸收边那里
如果想看到 k = 3 Å-1 在吸收边哪里
可以在这里输入，然后再点击黄色 E 键
就可以看到大致在竖线这个地方
有若干种方法来改变红线所示的背景方程(background)
背景方程贯穿整个吸收边区域
调整到正确的背景略微棘手
所以希望 kmin 选择在超过吸收边后的区域
这个区间内信号变动不大
(k = 3) 是个比较好的点
在我其他的讲课中介绍过
如何改变 E0 值来改变样条函数 (spline function)
这个出现在吸收边的背景曲线
另一种改变曲率的方法是
可以改变样条函数的范围
函数的曲率由 Rbkg 决定
Rbkg 影响背景函数允许有多少曲率
还有函数范围，用 k 来衡量
这里 k 从 0 到 17
一起来看下两个参数
显示 R 空间的数据谱图
现在 Rbkg = 1
代表着背景想要尽量消除掉傅里叶变换中 R 低于 1 的信号
这里
我们可以人为地把 Rbkg 变为 2
这样会消除掉部分真实存在的样品信号
先复制一份实验数据
鼠标右键点击样品数据
选择“复制当前数据”选项
这样我们就有了两份（一样的）数据
这个把 Rbkg 定为 1，另一个为 2
来对比两者
现在背景函数有很强的震荡
以至于很难看到样品数据
因为（背景函数）震荡太强
（我来看看）能不能把图放大点方便查看
把 Rbkg 改成 1.5
Rbkg = 1.5 时会看到有比之前 (Rbkg = 1) 时更多震荡
到 k 空间观察两个图像
两个数据在 k 值低的区域差别较大
在 k 值高于 5 的时候图像基本一样
但哪怕 k 到 8 时仍然会有一点点不同
低频震荡在图像中会（因 Rbkg 不同）有所不同
再到 R 空间来观察谱图
可以看到第二个数据消除掉了这里的信号
跟原本数据比较起来（消除得）有点多了
如果把 Rbkg 调整到 2
之前讲到在能量范围里面不好观察
但可在 R 空间中看到
第一层的信号由于 Rbkg = 2 大幅度降低
再到 k 空间来
（第二个数据）只留下来高频信号
我们移除了来自第一层硫的信号
通常来说 Rbkg = 1.0 是个不错的开端
那先这么设置着
这时候两个数据完全一致
现在来看改变函数范围会对背景函数造成什么影响
把上限从 17 改为 15
点击紫色 k 键
可以看到第二个数据在 k =15 Å-1 之后没有震荡了
还可以看到在 k 值低的区域会有一点在吸收边附近的差别
这个差别在以 k 权重为 1 时能更明显地展示出来
（差别）显而易见
在 k 值大于 3 时，两者数据相似
所以傅里叶变换从 kmin = 3 开始是合适的
回到能量为横坐标的显示来看下背景函数是什么样
这个是样条函数范围较小的图
这个是有着更长的样条函数范围
那我们知道用作傅里叶变换的 k 空间数据大致介于 3 到 15
还讲到了 Rbkg 值
以及 E0
还有两个没讲到是边前 (pre-edge) 和归一化 (normalization)
现在来讲讲
再展示下合并后的数据
这次取消背景展示，勾选上边前和边后
把能量范围变得更宽一些，方便查看
关掉指示显示
再展示能量区间的数据
边前范围是介于这两个小黄点之间
边前以绿线展示
边后以紫线展示
归一化范围在吸收边以上的 150 eV 到 1000 eV
没有全部展示出来
归一化级数代表紫色的边后能有一点点弯
现在是 3，如果改成 2 边后变成直线
我目测感觉选 2 的时候边后更合适一些
那先定为 2
边前和边后在 E0 的位置之间的差别被叫做跳高 (edge step)
跳高在归一化时就把原始数据除以这个值
这个值跟 EXAFS 强度成正比
会影响衰减因子 (S02) 和最终的配位数拟合
要留意这个边前和边后的数值，确保合理
还有一个想讲的
是反傅里叶变换
可调整的参数在这里
一起来看下
在 R 空间
选择 R 空间 1 到 2 之间的数据进行反傅里叶变换
然后把实验数据和反傅里叶数据放在一起观察
可以看到看到反傅里叶变化中的窗函数
也可以看到由 R 空间中来自硫的信号
我们也可以对 R 空间另一层信号做反傅里叶变换
从 2 到 3
点击 kq 键
（反傅里叶变换）显示的是高频信号
尤其是在这个区间内信号有拍频
这个信号来自于更高层数邻近原子
之后会证实是铁的信号
如果以 k 的二次方权重展示
能凸显在 k 值高的区间信号
可以看到铁的信号主要影响着 k 值大的区间
而 k 值小的区间主要被硫影响
从 1 到 2
再看一次
可以看到基本上硫的信号占据了 k 值小的区间，然后衰减
而另一个信号开始影响
如果对整个 R 空间 (1-3) 信号做反傅里叶变换
那么反傅里叶变换的数据跟 k 空间数据几乎完全一致
（反傅里叶变换）基本上包括了所有的频率
这就是反傅里叶变换了
我们也可以从中辨别第二层信号是来自氧还是硫
通过 k 不同的权重来辨别的一个小技巧
之前提过铁的信号强度在 k 值高的区间
让 R 空间以 k 一次方权重形式展示
可以看到第一个峰的强度大约在 0.4
第二个峰大约在 0.25 或 0.2
差不多第一个峰的一半
如果以 k 二次方权重展示
可以看到第二层信号相比于第一层有所增加
这是因为我们在放大 k 值高区间的信号
而第二层信号相比于第一层，主要集中在 k 值高的区间
如果是 k 的三次方
两个峰强度接近一致
第二层信号在增加
我们可以复制多份谱图来对比
先复制一份
复制好了展示它们
使用任一权重展示
这个用 k 一次方，二次方，三次方
在 R 空间中展示
有时候要多按两次才能显示正确
k 的三次方谱图强度太高
我们根据第一层信号再来归一化
把鼠标光标放到第一层
第一个数据乘以 25
第二个乘以 5
在 R 空间中展示
Oops，第一个数据是乘 25
第二个是乘 5，第三个乘 1
在 R 空间中展示
第一个数据还不够归一化第一个峰强度
乘 30
还不够，那就乘 40
开始接近了，试下 38
第二个试试乘 6
6.3
好了
这样差不多可以看出来 （也许还不够清楚）
对第一层信号归一化后，第二层信号在增加
还可以在 R 空间傅里叶变换实部观察谱图
放大下
可以看到蓝色信号比较弱
到红色，绿色信号在增长
这部分的信号随着 k 次方增加而增强
在 k 值大的区域信号相比于 k 值小的区域受到 k 次方选择影响更大
要展示的就这些了
决定了在第二层的信号来自于更重的原子（相比于第一层）
第一层是硫，第二层很可能是铁
下节我会演示如何对这个数据建模
谢谢