近红外光谱的原理及应用

分析了近红外光谱分析技术的原理和组成，介绍了近红外光谱分析技术的优越性，对该技术发展历程中出现的几种典型仪器进行了总结，指出近红外光谱分析技术的主要应用，着重论述了该技术在树脂吸附方面的应用．     

近红外光谱技术在中药鉴别及分析中的应用

中药鉴定在中药质量控制中具有重要的作用．近年来多种现代仪器分析方法被用于中药鉴定和质量控制．作为一种简单、快速．无损的检测手段，近红外光谱(NIRS)技术己成为中药材定性判别和定量分析的新兴方法．本文叙述了近红外光谱技术的原理和特点，介绍了近红外光谱定量分析和定性分析的原理，介绍了近红外光谱定性分析技术和定量分析技术常用到的几种分析方法．综述了近年来近红外光谱技术在中药鉴别和分析中的应用．     

高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用

高效近红外光谱分析技术对快速分析或实时检测是非常理想的技术手段，是大型石油化工，农业，制药，食品加工等工业生产所必须依靠的重要分析技术之一。本文重点阐述了高效近红外光谱技术在药物分析中的应用，并且简单介绍了该技术的特点和各种分析方法的原理。     

相关分析技术在谷物近红外光谱分析中的应用

利用信号分析理论中相关分析技术有分离和增强信息的特点，提出了解决近红外光谱信息量大、信息弱、谱峰重叠和数据处理量大等难题的一种新思路和新方法，以提取6种谷物近红外光谱中的淀粉组分信息为例，研究了相关分析技术在近红外光谱中的应用方法．研究证明，采用小波阈值法对经一阶求导处理的近红外光谱进行滤波处理，再利用相关分析技术提取和强化待测组分的光谱信息的方法是可以用于多组分物质中某一组分的定性和定量分析．     

近红外光谱样本集划分以及预处理的方法研究

近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy,NIR）是一种操作简单、效率高的绿色分析技术,现已广泛应用在各个方面。在对近红外光谱数据分析过程中数据处理的方法也变得极其重要,通过查阅国内外相关文献对现有的近红外光谱一些处理方法进行了分析和总结,综述了近几年近红外光谱中异常样本识别、样本集划分、光谱预处理在分析过程中的一些化学计量学方法,并对这些算法以及应用进行介绍,不仅为近红外光谱化学计量学的发展提供参考,还为后续对近红外光谱的广泛应用提供技术保障。     

近红外光谱技术在林业领域的应用

近红外光谱技术是一种快速、准确、无损、高通量、低成本的分析技术，广泛应用于林业领域。在木材性质检测方面，近红外光谱技术对于木材力学特征及化学成分含量等检测都有较高的准确性；在经济林产品品质分析方面，则主要用于反映林业产品的化学组分及含量、口感及硬度等直接和间接性状，对经济林产品品质及林木遗传育种的研究有较好应用前景；在林木分类鉴别应用方面，近红外光谱能够鉴别不同树种及种源，乃至反映树龄信息，在多物种模型中应用效果更好；近红外光谱还能够有效区分多物种的正常植物体与染病植物体，可在林木病虫害研究及生物检疫方面发挥作用。此外，近红外光谱还能应用于预测森林凋落物分解速率、预测土壤成分含量等。笔者分析了近红外光谱在林业科研和生产实际应用中的影响因素，包括样品状态、样本集特征等内在因素，以及预处理、波长选择、建模方式、硬件条件等外在因素对最终模型稳定性和准确度产生的影响。总结认为，近红外光谱技术引入林业研究后大大提高了林业样品检测效率，实现了绿色无损的高通量检测，对林地现场快速测量及林木遗传育种有极好的适应性，对促进林业产业的发展意义重大。     

近红外光谱技术在主要粮食作物品质研究中的应用

近红外光谱分析技术是一种能进行定量和定性分析与检测的现代技术,目前在主要粮食作物的遗传改良与育种过程中发挥着重要的作用.综述了近红外光谱分析技术在水稻、小麦、玉米等主要粮食作物及其相关农作物品质研究中的应用方面取得的新进展,并分析了近红外光谱分析技术在主要粮食作物品质研究中的应用前景,以期为广大农作物品质的遗传改良与新品种的培育提供参考与借鉴.     

近红外光谱分析在农产品方面的应用与展望

分析了近红外光谱技术的发展进程,着重介绍了近几年近红外光谱分析技术在农产品品质分析,加工生产过程中的在线质量控制以及与神经 网络结合,采用模式分类原理进行物质鉴别方面的应用,并分析了该技术的发展趋势及应用前景。     

近红外光谱技术在食用油种类鉴别及 脂肪酸含量检测中的应用

应用近红外光谱分析技术分别建立了快速鉴别食用植物油种类的定性分析模型以及测定食用植物油主要脂肪酸含量的定量分析模型.实验根据19份食用植物油样品的近红外光谱,结合系统聚类方法建立了纯橄榄-芝麻-花生油定性识别模型,识别率和预测率可达100%.根据59个食用植物油样品的近红外光谱,结合模型优化方法建立了食用植物油中棕榈酸、硬脂酸、油酸3种主要脂肪酸含量的近红外定量分析模型,且模型指标较好.实验表明近红外光谱分析技术在食用植物油品质快速检测领域有很好的应用前景.     

现代近红外光谱技术

对现代近红外光谱的测量原理、分析技术特点、常用的化学计量学方法和近红外光谱法在各领域中的应用等几个方面进行了介绍。近红外光谱分析具有操作简便、快速、及时、非破坏、无污染、适合在线分析等特点，具有广阔的应用前景。     

近红外付里叶变换表面增强喇曼散射技术的有效性研究

近红外激发的付里叶变换喇曼光谱是近年来发展起来的一项新技术，它吸引了人们对其应用研究的兴趣．本文将该技术与表面增强技术相结合形成的付里叶变换表面增强喇曼散射（ＮＩＲＳＥＲＳ）技术应用于高荧光量子产额分子的喇曼研究中，获得了其高质量的ＮＩＲＳＥＲＳ谱．本文的目的是淬灭荧光，进一步提高喇曼灵敏度，获得研究具有强荧光干扰的生物药物分子的ＳＥＲＳ方法     

改进的小波收缩技术在近红外光谱信号消噪中的应用及软件设计

提出了基于小波变换的近红外光谱信号消噪处理方法，采用一种基于非线性闽值决策的小波去噪法，通过对具体数据的处理，表明该法可以有效地去除近红外光谱信号中的噪音，为准确的进行近红外光谱的分析创造了条件。同时，为实现小波消噪技术，进行了软件设计，采用VB、MATLAB等软件混合编程，使得程序简单、界面友好。     

近红外光谱分析技术在烟草化学分析上的应用研究

应用傅立叶变换近红外漫反射光义,对具有代表性的300个烟草样品建立了近红外光谱与总糖、还原糖、尼古丁、总氮4种主要成分含量间的关系模型,经分析样品检验模型,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均相对误差均小于5％,近红外光谱分析技术可初步用于烟草常规化学成分的快速定量分析。     

近红外光谱法在燕麦和苦荞膳食纤维含量分析中的应用

应用近红外光谱漫反射技术,采用偏最小二乘法和留一全交叉验证方法对燕麦和苦荞样品中膳食纤维的含量进行预测.对光谱波长和信号预处理方法进行了优化.剔除异常值后得到实验值和本方法预测值的相关系数达到0.9272.结果表明,采用近红外光谱漫反射方法能够对燕麦、苦荞其它食品中膳食纤维含量进行快速定量或半定量分析.     

猪肉新鲜度无损检测技术现状及发展方向

随着科学技术的不断发展,猪肉新鲜度无损检测技术不断向快速、无损、实时的方向发展.本文主要研究猪肉新鲜度无损检测方法的发展现状,包括近红外光谱检测技术、人工嗅觉和人工味觉检测技术、计算机视觉检测技术等检测技术,并着重讨论计算机视觉技术在猪肉新鲜度无损检测中的应用.最后,针对猪肉新鲜度无损检测现阶段存在的问题提出了多信息融合检测技术及其应用.     

Near-infrared absorption imaging and processing technologies based on gold nanorods

Noble metal nanoparticles with localized surface plasmon resonance (LSPR) properties are widely used as optical sensors in biochemical detection and medical diagnosis. In this paper, we propose an effective determination method to measure the LSPR absorption intensity of gold nanorods (GNRs). A near-infrared (NIR) imaging system is established, and an NIR absorption image of the multiple samples of the colloidal GNRs is captured. Then, the LSPR absorption intensities of these samples are obtained by calculating the average grayscale of the target areas based on the NIR image processing technology. By using this method, the LSPR absorption intensities of the multiple samples are determined all at once, and their accuracy is as high as that obtained by using spectrophotometry. These results suggest that this method is an efficient multi-channel determination technique with high-throughput sensing applications.     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

Determination of soluble solid content and acidity of loquats based on FT-NIR spectroscopy

The near infrared (NIR) spectroscopy technique has been applied in many fields because of its advantages of simple preparation, fast response, and non-destructiveness. We investigated the potential of NIR spectroscopy in diffuse reflectance mode for determining the soluble solid content (SSC) and acidity (pH) of intact loquats. Two cultivars of loquats (Dahongpao and Jiajiaozhong) harvested from two orchards (Tangxi and Chun’an, Zhejiang, China) were used for the measurement of NIR spectra between 800 and 2500 nm. A total of 400 loquats (100 samples of each cultivar from each orchard) were used in this study. Relationships between NIR spectra and SSC and acidity of loquats were evaluated using partial least square (PLS) method. Spectra preprocessing options included the first and second derivatives, multiple scatter correction (MSC), and the standard normal variate (SNV). Three separate spectral windows identified as full NIR (800~2500 nm), short NIR (800~1100 nm), and long NIR (1100~2500 nm) were studied in factorial combination with the preprocessing options. The models gave relatively good predictions of the SSC of loquats, with root mean square error of prediction (RMSEP) values of 1.21, 1.00, 0.965, and 1.16 °Brix for Tangxi-Dahongpao, Tangxi-Jiajiaozhong, Chun’an-Dahongpao, and Chun’an-Jiajiaozhong, respectively. The acidity prediction was not satisfactory, with the RMSEP of 0.382, 0.194, 0.388, and 0.361 for the above four loquats, respectively. The results indicate that NIR diffuse reflectance spectroscopy can be used to predict the SSC and acidity of loquat fruit.     

基于近红外光谱的棉纤维素纤维降解机理研究

近红外光谱技术已经有效应用于表征原材料和经过后整理的纺织产品．基于相对简单的近红外光易识别的化学基团（如：C—H，O—H和N—H），该技术已发展成为聚合物产品最重要的表征方法之一．通过近红外光谱分析定量化表征历史纺织品“Curtain Dress”中的棉纤维素纤维降解程度，研究同一棉纺织产品中引起诸如颜色等不同外观变化的纤维结构形态和大分子结构变化机理．利用Brimrose Luminar 5030近红外分析仪测试获得了“Curtain Dress”包括上身和裙子的8处不同程度褪色区域的近红外光谱，根据近红外光谱吸收峰识别了棉纤维素纤维的典型官能团C—H、C—O和0一H等．并通过主元分析法（PCA,Principle component analysis）分析了不同褪色区域的功能基团振动变化．研究发现第一和第二主成分的因子综合得分F很好地解释了分子中各组成键原子高达99．09％的振动变化程度，有效地反映了在褪色过程中纤维结构与形态变化机理．     

低温等离子体促进水稻种子生长效应及NIR光谱分析

使用亚大气压下介质阻挡放电低温等离子体,对水稻糙米种子进行处理,不同气体、功率、处理时间下观测低温等离子体对糙米生长活力的影响;采用近红外光谱技术对处理后的糙米进行初步的理化性质分析.结果显示:空气等离子体放电对糙米生长活力的促进要优于氮气等离子体放电,空气实验组的最佳处理条件为(360W,5min),而氮气实验组的最佳处理条件为(360W,10min).另外,近红外光谱的主成分分析结果显示空气实验组(360W,5min)和氮气实验组(360W,10min)的糙米光谱与对照组光谱均存在明显差异.低温等离子体对水稻糙米种子的生长活力具有促进作用,能利用近红外光谱技术对作用效果进行初步评估.