中红外光谱和分层抽样法应用于野生菌的快速鉴别

应用傅里叶变换红外光谱技术结合分层抽样法对4种牛肝菌进行鉴别研究。分别测试了4种牛肝菌99个样品的FTIR光谱,结果表明其主要成分为蛋白质、多糖等物质。它们的光谱特征极其相似,难以从表观上直接对其鉴别,利用分层抽样法对它们原始光谱与一阶导数光谱进行相似度比较,给出的匹配结果表明,原始光谱的匹配结果反映了未知样品鉴别的正确率达到了98%,而一阶导数光谱匹配正确率达到了100%。因此,傅里叶变换红外光谱结合分层抽样可以快速、方便地对不同种野生蕈菌进行鉴别分类,为大型的蕈菌系统正确分类提供了一种潜在的方法。     

病害烟叶的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱法研究了正常烟叶和四种病害烟叶,结果显示,它们的红外光谱主要由蛋白质、脂类化合物及多糖的振动吸收谱带组成。烟叶光谱整体相似,仅在1800～750 cm-1范围,正常烟叶和病害烟叶的光谱峰位、峰形及吸收强度比有一定差异。为了提高光谱灵敏度,对光谱进行二阶导数相关性分析,五个样品的二阶导数光谱在1750～1500 cm-1和1200～950 cm-1范围内的相关系数差异明显,表明五种烟叶样品所含化学成分或各成分相对含量各不相同,即病害影响烟叶的化学成分。正常烟叶的吸收强度比A1025/     

二甲基硅油CH_3变形振动模式ATR二维红外光谱研究

在303 K~393 K的温度范围内,首先采用变温傅里叶变换衰减全反射红外光谱技术(ATR-FTIR),分别研究了二甲基硅油的一维红外光谱,二阶导数红外光谱,去卷积红外光谱和四阶导数红外光谱。实验发现:在1800 cm-1~600 cm-1的频率范围内,二甲基硅油主要存在着CH3伸缩振动模式(νSi-CH3)、CH3变形振动模式(δSi-CH3)、CH3摇摆振动模式(ρSi-CH3)、Si-O伸缩振动模式(νSi-O)和Si-C伸缩振动式(νSi-C)等5种红外吸收模式。以二甲基硅油的δSi-CH3为研究对象,进一步开展相关二维红外光谱的研究,考查温度对于二甲基硅油δSi-CH3红外吸收强度变化的影响。实验发现:二甲基硅油δSi-CH3在1253 cm-1和1258 cm-1频率处有红外吸收峰,而随着测定温度的升高,δSi-CH3红外吸收强度的变化快慢顺序为:1258 cm-1>1253 cm-1。本项研究拓展了ATR-FTIR技术在二甲基硅油热变性方面的研究范围。     

基于机器学习算法对苹果产地的判别分析

为实现苹果产地的判别分析,以阿克苏、静宁、灵宝和烟台的红富士苹果为研究对象,在800～1700 nm范围内采集苹果的高光谱数据,分别采用一阶导数(1-Der)、二阶导数(2-Der)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波变换(WT)、平滑变换(SG)、傅里叶变换(FT)对原始光谱数据进行预处理,建立线性...     

不同尺度的微分窗口下土壤有机质的一阶导数光谱响应特征分析

使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400～1000 nm内采集有机质含量不同的土壤反射光谱数据并作对数变换处理;之后在不同尺度的微分窗口下求取其一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波阈值去噪;从一阶导数光谱中提取特征参数表征有机质含量变化.结果表明,微分窗口尺度w=1 ～5时,土壤一阶导数光谱中含有大量噪声...     

肺癌组织红外光谱的统计分析

使用统计的方法,应用傅里叶变换红外光谱法对肺癌及癌旁正常组织粉末样品的红外光谱进行了统计分析.结果表明,肺癌组织和癌旁正常组织的红外光谱有显著的差异性:3306cm-1处的N-H峰在肺癌组织中向低频移动了约3cm-1;1167cm-1处的C-OH伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数移动约6cm-1;1080cm-l处的PO-2对称伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数移动约4cm-1.体现了在肺癌组织中细胞形态和组织结构发生的变化,说明傅里叶变换红外光谱法可以用于对良、恶性肺部组织鉴别诊断.     

FTIR结合主成分分析对杜鹃花植物鉴别分类研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析对杜鹃花科植物不同属及亚属鉴别分类.测试了杜鹃花科植物1个属3个亚属4类植物28个叶子样品的红外光谱.结果显示4类杜鹃花植物红外光谱表现出微小差异.结合主成分分析统计方法对28个叶子样品的光谱进行统计分析,发现基于傅里叶变换红外光谱的主成分分析排序图能够正确对样品分类.研究揭示FTIR光谱结合主成分分析方法可以用来鉴别分类植物.     

衰减全反射傅里叶变换红外光谱法结合模式识别分析橄榄油中掺杂大豆油的研究

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(FTIR-ATR)结合模式识别的方法建立橄榄油的快速鉴别模型。实验中测定不同品牌的纯橄榄油样本与纯大豆油样本以及橄榄油中掺入大豆油的混合油样本的FTIR-ATR光谱。将625~4000 cm-1波段的光谱数据作为鉴别研究对象,应用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理,再结合Fisher判别分析和多层感知器神经网络两种模式识别的方法对纯橄榄油、纯大豆油以及三种掺杂有大豆油的橄榄油样本进行鉴别。结果表明:对原始数据所采用的预处理方法中,经小波去噪后的数据的鉴别效果最佳。PCA结合Fisher判别分析建立的判别模型,原始判别的准确率达到100%,交叉验证的准确率达到97.1%;多层感知器神经网络鉴别模型训练集分类准确率为100%,测试集分类准确率为100%。因此,FTIR-ATR光谱技术结合模式识别方法可以实现对纯橄榄油、纯大豆油以及三种掺杂有大豆油的橄榄油样本的鉴别,而且具有操作简便、快速、可靠等优点。     

基于可见-近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究

提出了一种结合主成分分析和人工神经网络技术的可见-红外光谱家蚕蚕种快速鉴别新方法.主成分分析法用于家蚕蚕种品种的聚类分析及主成分的提取.从主成分1和2对所有建模样本的得分图可以看出,主成分分析法对不同种类家蚕蚕种具有较好的聚类作用,可以定性分析家蚕蚕种品种.提取了6个能解释原始光谱的大部分信息的主成分,作为BP神经网络的输入,建立了三层BP人工神经网络模型.选取了4个典型的家蚕蚕种品种,共120个样本,其中随机选取了100样本用来建立神经网络品种鉴别模型,对未知的20个样本进行预测,结果表明,品种识别准确率达到100%.说明该方法具有很好的分类和鉴别作用,为家蚕蚕种的品种鉴别提供了一种新的途径.     

基于光谱融合的油漆分类方法比较

为了实现对油漆物证的快速、无损以及准确分类,实验收集了犯罪现场常见的5个油漆品牌共计50个油漆样本的红外原始光谱数据和导数光谱数据,结合光谱融合技术,建立了基于KNN、SVM以及逐步判别分析的油漆分类模型.实验结果表明:3种分类模型对于融合光谱的识别率要高于单一光谱;KNN以及SVM分类模型对于其中的3种油漆样本识别率高,但对其余2种样本的分类效果并不好,而逐步判别分析模型对5种油漆样本的各种光谱数据识别率均高于KNN和SVM模型,其中采用逐步判别分析中的Smallest F ratio判别模型对一阶导数光谱和三阶导数光谱融合数据的训练集和测试集实现了完全识别.本文方法的检验效率高,定性能力强,满足公安机关对于相关物证的快速检验要求,为刑事技术人员快速识别油漆物证提供了一种有效的手段.     

红外光谱法分析生产中回收高纯SiCl4中有机杂质

探索了遵义钛厂海绵钛生产中回收高纯四氯化硅新工艺中有机杂质的红外色谱分析方法.针对四氯化硅极易水解的特点,设计了一套密封取样装置,自制密封红外玻璃样品池,采用FT-IR FTS4000红外光谱仪,在4000～1000 cm~(-1)波段内对高纯四氯化硅样品测量得到红外光谱,通过与美国Merck公司标准品四氯化硅(99.9999%)红外光谱图对比,发现在2257 cm~(-1)未出现吸收带,可断定样品中不含有三氯氢硅.针对光谱图中3700～3500 cm~(-1)之间-OH的吸收带,选用与四氯化硅极性相似的化学物质CCl_4做基体溶液,用三苯基硅醇标准加入法实现了-OH基团的定量分析,相关系数r为0.9963,摩尔吸光系数ε=108 L·mol~(-1)·cm~(-1).     

Room-Temperature Gas Sensing Properties of Nanocrystalline-Structured Indium-Substituted Copper Ferrite Thin Film

Nanocrystalline indium-substituted copper ferrite thin film has been prepared by a chemical coprecipitation method and characterized by x-ray diffraction (XRD) analysis, scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy, ultraviolet–visible (UV–Vis) spectroscopy, and gas sensing measurements. XRD and SEM analyses revealed heterogeneous particle formation with cubic structure. Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy revealed normal behavior for ferrite materials. The bandgap of the material was found to lie in the range of 1.54 eV, implying semiconducting nature. Gas sensor analysis revealed excellent sensing behavior at room temperature. The material showed fast detection response for liquefied petroleum gas (LPG) at low concentration, with enhanced sensitivity at increased LPG concentration. The thin-film sensor showed repeatability nature with reproducibility of ～ 96%.     

中红外光谱法对肉苁蓉的定性和半定量分析

本文尝试将中红外光谱(MIR)应用于肉苁蓉药材的质量评价和分析中.首先比较肉苁蓉药材粉末样品及其3种主要活性成分提取物,包括本乙醇总苷(PeGs)、甘露醇(Man)和多糖的红外光谱图差异,得出3种提取物的特征红外吸收峰,确定药材样品各特征峰的强弱与PeGs和Man含量高低的关系.然后用Spectrum v5.02软件计算得出不同波段内药材图谱与两种提取物图谱的红外相似系数,通过SPSS11.0软件分析发现,药材PeGs的含量(y)和1800~1200cm-1范围内的红外相似系数(x)呈极显著相关(R2=0.9927),回归方程:y=19.846x+0.0623.同样,药材Man的含量(y)与1100~600cm-1波数范围的红外相似系数(x)呈极显著相关(R2=0.9705),回归方程:y=13.855x-0.1714.因此,M IR可作为肉苁蓉药材质量定性和半定量分析的快速有效方法,直观评价药材质量.     

氨化Ga2O3/Mg薄膜制备簇状GaN纳米线

通过在1050°C时氨化Ga2O3/Mg薄膜制备出簇状GaN纳米线。用X射线衍射(XRD),傅里叶红外吸收光谱(FTIR)扫描电子显微镜(SEM)和高分辨电子显微镜(HRTEM)对样品进行测试分析。结果表明,GaN纳米线为六万纤锌矿结构单晶相并且成族生长,直径在200～500nm米左右,其长度可达5～10μm。几乎所有纳米线的直径均有逐渐缩小的趋势。对Mg膜的作用进行了初步的分析。     

聚类分析法的塑料饮料瓶光谱分析

为了对塑料饮料瓶物证进行检验分析,利用傅里叶变换红外光谱仪、X射线荧光光谱仪和厚度仪,对57个塑料饮料瓶样品进行抽查检验,并结合聚类分析方法进行了分析处理。首先,红外光谱法可对塑料饮料瓶样品的主要成分进行检验,根据样品成分的不同,可分为聚乙烯（PE）和聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）两大类;其次,通过X射线荧光光谱法对样品中的主要填料碳酸钙进行测定,根据Ca元素的含量可以对样品进行区分;最后,利用测厚仪可对塑料饮料瓶样品的厚度进行测定。根据样品的颜色、规格、成分、Ca元素的含量以及样品的厚度,结合聚类分析法可以将样品进行区分,实验结果表明该方法简便快速、结果准确可靠、且无损检材,可用于检验区分塑料饮料瓶。     

Segmentation of range image based on Kohonen neural network

This paper presents an unsupervised range image segmentation based on Kohonen neural network. At first, the derivative and partial derivative of each point are calculated and the normal in each points is gotten. With the character vectors including normal and range value, self-organization map is introduced to cluster. The normal analysis is used to eliminate over-segmentation and the last result is gotten. This method avoid selecting original seeds and uses fewer samples, moreover computes rapidly. The experiment shows the better performance.     

氧化热处理对VO2薄膜特性的影响研究

采用直流磁控溅射法,结合氧化法热处理在硅基底上制备VO2薄膜,通过SEM、XRD、XPS、FTIR红外透射率等测试,从多角度分析了氧化热处理对VO2薄膜截面结构、晶相成分、成分价态、红外透射率相变特性的影响。实验分析表明,采用直流磁控溅射与氧化热处理相结合的方法,可获得主要成分为具有明显择优取向单斜金红石结构VO2(011)晶体的氧化钒薄膜,氧化热处理有利于VO2晶粒生长并增加薄膜致密性,同时其红外透射率具有明显相变特性,相变温度为60.5 ℃,3~5 m、8~12 m波段的红外透射率对比值达到99.5%,实现了对红外波段辐射的开关功能,适合应用于红外探测器的激光防护研究,同时可为深入研究对薄膜的氧化热处理提供参考依据。     

牛顿插值多项式-导数光谱无损检测车用保险杠

为了提高检验鉴定效率、降低检验鉴定成本，实现对案件现场车用保险杠碎片的快速无损检测，采用了基于红外指纹光谱结合牛顿插值多项式、光谱求导和判别分析的车用保险杠鉴别方法。采集并获取奥迪等6种品牌共计40个不同型号的车用保险杠样本的红外光谱，选择牛顿多项式插值、光谱求导等方法建立了判别模型。结果表明，基于指纹区波段建立的判别模型总体准确率(80.0%)高于全波段模型(77.5%)，指纹区光谱结合4次牛顿插值多项式处理后的判别准确率可到85%，经1阶导数处理后判别准确率可达100%，以判别函数DF₁和DF₂作为判别轴构建判别分类模型，6种品牌的样本均实现了100%的准确区分；红外指纹光谱结合4次牛顿插值多项式、1阶导数和判别分析可实现车用保险杠品牌快速、无损鉴别，且模型检测精度高。该方法具有普适性和一定的借鉴意义。     

基于Kohonen神经网络的深度图像分割方法

提出一种基于Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络无监督的深度图像分割方法。首先计算了深度图像各点的导数,进而得到各点的法向,以法向和深度值作为每一点的特征矢量,引入自组织神经网络进行初始的聚类;为消除初始聚类产生的过分割现象,采取相邻表面片法向分析的方法进行再分割,得到最终的分割结果。本方法避免了通常的区域分割方法初始种子不易选取的弱点,聚类所用样本少,速度快。实验结果表现了算法良好的性能。     

NIR快速检测茶叶中茶多酚含量模型研究

茶叶中包含多种成分,其中茶多酚作为茶叶的主要代表成分之一,茶叶的品质与茶多酚含量有着密不可分的关系。所以利用近红外光谱法对茶多酚含量的检测在茶叶行业中具有更实用的价值。本文采用近红外光法结合偏最小二乘法在1800~2500nm建立了最佳的茶多酚含量分析模型,相关系数为0.9841,均方根误差为0.0668.