Ce mémoire présente une nouvelle méthode d'analyse des courbes de voltampérométrie cyclique. Cette méthode utilise deux algorithmes distincts afin de permettre la caractérisation automatique et précise des pics gaussiens d'oxydoréduction qui sont liés à la concentration des molécules en solution. En premier lieu, des améliorations significatives sont apportées à un algorithme de suppression de la courbe de fond qui fonctionne par approximation polynomiale itérative. Avec les améliorations proposées, l'algorithme isole les pics d'oxydoréduction à partir des mesures de voltampérométrie cyclique automatiquement. La variation de l'amplitude des pics en fonction de la concentration est alors mieux conservée et les erreurs d'estimation sont diminuées par rapport à l'algorithme initial. Ensuite, le développement d'un algorithme qui permet de caractériser des pics gaussiens basé sur l'algorithme de deuxième ordre MUSIC est présenté. Cet algorithme est adapté de manière à caractériser avec une haute précision le nombre, la position, la largeur et l'amplitude des pics d'oxydoréduction. Finalement, les performances de cet algorithme sont comparées à celles d'autres algorithmes similaires à l'aide de courbes simulées et expérimentales. L'algorithme proposé permet une meilleure caractérisation des pics sans chevauchement ainsi que des pics déformés. Il permet aussi de diminuer la fréquence des fausses détections et d'obtenir une haute précision de la mesure de position, et ce même lorsque les signaux sont bruités. / This master's thesis describes a new method for analyzing cyclic voltammetry curves for an efficient peak detection and automatic baseline substraction. This method uses two distinct algorithms for a precise characterization of Gaussian redox peaks which are correlated with molecules' concentration in a solution. First, significant improvements are made to an existing algorithm that uses iterative polynomial approximations to suppress the baseline automatically from the voltammetric curves. With these enhancements, the algorithm extracts redox peaks from cyclic voltammetry measurements automatically and allows a better representation of the variation of peak's amplitude according to concentration. In addition, the approximation errors are reduced compared to the initial algorithm. Then, the development of an algorithm for characterizing Gaussian peaks based on the MUSIC second-order algorithm is presented. This algorithm is adapted to characterize the number, position, width and amplitude of redox peaks with high accuracy. Finally, the performances of this algorithm are compared with those of other similar algorithms using simulated and experimental curves. The suggested algorithm leads to a better characterization of non-overlapping peaks as well as distorted peaks. It also reduces the frequency of false detections and allows the precise measurement of peaks' positions in noisy signals.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/30266 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Mathault, Jessy |
| Contributors | Grenier, Dominic, Miled, Amine |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 1 ressource en ligne (xxi, 183 pages), application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp |
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