光纤近红外漫反射光谱技术在前胡族植物分类中的应用探讨

探讨了近红外光谱技术在前胡族植物分类中的可能性。用系统聚类分析获得的分类结果与传统的植物学分类比较一致,谱明本方法应用于前胡植物中三亚族的分类是基本可行的。     

光纤近红外漫反射光谱技术在前胡族植物分类中的应用探讨

探讨了近红外光谱技术在前胡族植物分类中的可能性。用系统聚类分析获得的分类结果与传统的植物学分类比较一致 ,说明本方法应用于前胡族植物中三亚族的分类是基本可行的。     

近红外光谱法测定烷烃分子的拓扑指数

利用近红外光谱法测定了烷烃分子的分子连接指数 ,并探讨了混合烃分子连接指数与单烃分子连接指数之间的关系。结果表明 :单烷烃分子连接指数具有可测性 ,而混合烃分子连接指数与单烃的分子连接指数之间存在线性加和的关系     

基于近红外光谱分析技术的芝麻灰分含量的快速无损检测

利用近红外谷物分析仪对芝麻整粒进行光谱扫描,分别建立了白芝麻和黑芝麻灰分含量快速检测近红外分析模型,井对光学处理和数学处理过程中不同因素对模型的影响进行了探讨.模型内部验证和外部检验结果表明:去散射方式采用去散射处理,数学处理技术采用“3,4,4,1”(即每间隔4个光谱点进行三阶导数处理和一次平滑处理,不进行二次平滑处理)得到的方程为白芝麻灰分的最佳定标模型,其1-VR值为0.8203,SECV值为0.1837.去散射方式采用标准正常化结合散射处理,数学处理技术采用“2,2,2,1”(即每间隔2个光谱点进行二阶导数处理和一次平滑处理,不进行二次平滑处理)得到的方程为黑芝麻灰分的最佳定标模型,其1-VR值为0.7347,SECV值为0.2334.本文验证了近红外光谱技术快速检测芝麻灰分含量的可行性,表明该分析技术可以应用于芝麻品质的快速评价.     

数据预处理方法对油页岩含油率近红外光谱分析的影响

为提高利用近红外光谱(NIRS)分析技术进行油页岩含油率的原位检测时的建模精度,需要采用适当的方法进行数据预处理。本研究利用实际和合成油页岩样品,结合光谱和矩阵2类数据预处理方法,研究不同方法及其组合对油页岩光谱数据一致性、样品含油率偏最小二乘法(PLS)的模型精度的影响。结果表明:在11种光谱数据预处理方法中,一阶导数、正则化、中心化以及适当的组合(如平滑、消噪和消基线后分别加中心化)等光谱预处理方法,可提高相同样品光谱数据间的一致性;在11种光谱预处理和3种矩阵处理的组合方法中,3种数据预处理组合方法(中心化、一阶导数2种光谱预处理+中心化矩阵预处理、一阶导数光谱预处理+正则化矩阵预处理)可提高合成样品含油率PLS模型的精度。     

近红外光谱技术测定小麦过氧化氢酶的研究

过氧化氢酶是衡量小麦籽粒新鲜度的重要指标.将近红外光谱技术与化学计量方法结合起来,建立小麦样品过氧化氢酶的定标方程,并对方程进行了验证、优化得到小麦过氧化氢酶的最佳定标模型,其1-VR值为0.688,RSQ值为0.947,SEC值为3.363,SECV值为7.303,SEP值为3.361.通过外部验证,表明该方法可以对不同新鲜度的小麦进行快速筛查.     

NIR和ATR-FTIR光谱技术在萝卜农残检测中的应用

研究了近红外(NIR)光谱技术和衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术在萝卜农药残留检测中的应用。为了从不同角度分析,分别使用偏最小二乘(PLS)法和BP神经网络建立了数学模型。经最小—最大归一化方法优化后的NIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.289,RMSEP=0.335,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.436,RMSEP=0.610。矢量归一化方法优化后的ATR-FTIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.168,RMSEP=0.127,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.100,RMSEP=0.106。结果表明:ATR-FTIR的农药残留检测精度高于NIR光谱技术,ATR-FTIR光谱技术在农药残留检测方面有实际应用潜能和优势。     

基于变量纯度的波长选择方法在近红外光谱分析中的应用

提出了一种基于光谱纯度值的变量选择方法。对光谱中各变量计算其纯度值后,按降序将相应变量排列,采用PLS交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对3组分混合物体系及烟草样品的近红外光谱进行变量选择,并与全谱变量建模的结果进行了比较。结果表明本实验给出的波长变量优选方法是一种比较有效和实用的变量筛选方法,通过变量筛选,可极大地减少光谱信息重叠,从而提高定量校正模型的预测精度和建模效率。     

智能煤质在线分析系统研究

文章介绍了近红外光谱分析技术和神经网络模式识别原理,并利用虚拟仪器技术设计了一个煤质分析系统。该系统对煤质的水分、灰分和热值进行了初步预测试验,试验结果表明用该方法识别准确率接近90%,为煤质的在线分级打下了良好的基础。     

光谱测量

数字微镜多目标成像光谱仪;光谱仪试管座;多通道近红外光谱仪;多通道近红外光谱仪;