近红外光谱在快速检测棉制品中含棉量的应用

以两组棉制品为研究对象，利用遗传算法提取有效近红外光谱信息，采用偏最小二乘法（partial least squares，简称PLS）建立了棉制品中舍棉量的近红外定量的校正模型，讨论了遗传算法提取有用信息的具体应用方法．结果表明：棉制样品的近红外光谱经过遗传算法提取有用信息（波长优选）后，通过一定数据预处理方法，运用PLS建立的定量校正模型，可以大大降低数据运算量，为近红外光谱分析技术应用于棉制品中舍棉量的预测，提供了理论依据和实用方法．     

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．     

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。     

多尺度分解和主成分法在近红外光谱分析中的应用

改进近红外光谱分析的传统方法，采取光谱信息二次提取，在利用数学模型进行定量分析之前，先采用小波多尺度分解和主成分分析两种方法对光谱进行两次信息提取，用特征向量表征原光谱，大量缩减建立数学模型的数据量，并建立可靠实用的数学模型。在进行近红外光谱特征提取之前还进行样品聚类分析和光谱去噪处理，避免样品选择和环境因素的影响，为信息提取提供可靠的基础。研究中提出用特征向量表示近红外光谱的方法并在模型应用中验证该向量的有效性。     

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.     

不同产地中药材的近红外光谱初步研究

运用基线校正和方差技术处理了不同产地的相同种类中药材的近红外光谱，基线校正有效地扣除了基线漂移对近红外光谱信号的影响，方差技术确定了近红外光谱的富信息区域与贫泛信息区域，通过方差的变化率可以初步确定富信息区域中的强信息区间。     

小波变换在血糖浓度检测中的应用

利用小波变换的时频局部变换特性对近红外光谱数据进行滤噪处理,能有效地从信号中提取有用信息,从而提高信号的信噪比,提高模型的预测精度和稳健性．将该方法应用于近红外血糖浓度测量的基础研究中,实验结果表明,校正模型的预测标准偏差(RMSEP)分别减少了53%和58%,这对于血糖浓度测量的研究具有一定的现实意义．     

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。     

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．     

拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用

应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好.     

红外光谱ATR技术对鲜品山药主要成分的快速无损分析

采用红外光谱ATR技术,建立了一种对鲜品山药快速无损分析的方法。比较了ATR技术、溴化钾压片法及常规透射法3种方法的红外光谱谱图,并用ATR技术对不同厚度及种类的山药试样分别进行实验。结果表明, ATR技术测试结果与溴化钾压片法一致,较常规透射方法更为准确,厚度等外部因素对测试结果基本无影响。本实验建立了一种制样简单、操作快捷且信息全面的分析鲜品山药的新方法,可以为中药材的质量控制和快速鉴定提供参考。     

紫外-可见分光光度法的新技术——导数光度法

导数光度法是一种比较先进的光学分析技术.它具有分辨率高、抗干扰性及选择性好等优点,可以解决普通分光光度法难以解决的问题.在混合物的多组分测定中,能快速、准确地测定其中一种或几种组分,在定性分析和定量分析中得到了广泛的应用.文中简述了导数光度法的测量原理和特点,综述了它在微量分析、多组分同时测定、环境监测分析和石油分析中的近期应用概况.     

近红外光谱结合偏最小二乘法测定福多斯坦成分含量

采用近红外漫反射光谱分析技术和偏最小二乘法对福多斯坦药物的有效成分进行定量分析测定,采集48个不同比例的福多斯坦样品近红外漫反射光谱,用一阶导数的光谱预处理方法,结合偏最小二乘法建立福多斯坦的定量分析模型.结果显示:交互验证均方根误差为0.003 57,相关系数R为0.994 77,预测均方根误差为0.003 89,平均回收率为99.63%(n=8),结果表明,用近红外光谱分析技术联合偏最小二乘法对福多斯坦进行定量分析结果准确可靠,方法简便快速.     

伽马能谱系统的改装及应用

对ＧＲＳＡＳ－８０油田岩样伽马能谱分析系统进行了改装，改装后命名为ＧＰＹ－１，在新系统下进行了伽马能谱解析工作，并用效率法求解天然放射性核素活度，采用标准计量法给出某口井的测量结果。实际应用表明，经过改装后的系统的许多指标已接近国外同类仪器指标，并自行设计出解析软件。     

模拟退火与紫外光谱法用于维生素多组分分析

模拟退火（SA）系寻找全局最优并能跨越局部最优的随机优化算法,它源于对高温物质的退火过程几近平衡的统计力学模拟,SA算法及随机抽样,通用模拟退火（GSA）法可用于多元校正。本文结合紫外先请将SA与GSA用于维生素多组分分析,获得良好效果。     

联合独立成分分析和典型相关分析盲分析fMRI数据

为了自动识别功能信号成分,通过对灰质数据和脑脊液数据独立成分的空间相关性进行典型相关分析,有效地解决了独立成分的排序问题.提出的方法不需要任何先验信息,能够稳健地识别与实验设计相关的功能信号成分,实现了对fMRI数据的盲分析.通过对临床真实fMRI数据的分析,阐明了提出方法的有效性及可靠性.     

基于GIS的统计信息分析初探

叙述了GIS在统计行业的应用现状,提出了基于GIS的统计信息分析是GIS空间分析方法与传统统计分析方法的融合,可分为传统统计信息分析、统计信息的可视化分析、基本空间分析以及空间建模4种方法体系。     

变压器油中溶解气体光声光谱检测最小二乘回归定量分析

文中针对目前通过求解多元方程反演计算气体各组分浓度时,会引入吸收系数、池常数等参数误差的缺点,分析了光声光谱检测原理,提出了一种基于最小二乘回归的光声光谱定量分析方法,并建立了定量分析模型;应用该方法反演气体浓度时,可以避免这些参数引入的误差。以变压器油中溶解气体中重要特征气体CH4和C2H2进行实验分析,验证了所建立的定量分析模型的正确性。