用近红外光谱检测人体组织氧含量

为防止病人因组织缺氧而产生各种临床并发症 ,需要检测病人的组织氧。红外组织氧含量检测技术是一种新的无损检测技术 ,相对于脉搏氧饱和度检测 ,可以检测局部人体组织的氧合状况。用自行设计的近红外组织氧含量检测仪 ,进行了前臂阻断实验、婴儿脑氧实验和肌氧实验。检测中考虑了近红外传感器与人体的耦合 ,合理选择了光源与检测器的距离以及检测器的数目。用该仪器测量结果与生理变化相符。结果表明 :近红外方法可以实时无损地检测人体组织的氧合状况     

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.     

近红外光谱分析技术在烟叶产地鉴别中的应用

为研究近红外光谱分析技术在鉴别烟叶产地中的可行性,以云南8个不同产地的880个烟叶样品为基础,通过TQ analyst分析软件的定性分析方法建立预测各烟叶产地的近红外模型,并应用该模型对100个烟叶样品进行了实际产地预测.结果显示,上述方法建立的预测模型对云南烟叶产地的鉴别准确率达90%.研究表明,应用近红外光谱分析方...     

近红外光谱法定量分析亚麻油中的主要组分

用厚度为 1cm的玻璃比色皿作为吸收池 ,测定了亚麻油的近红外光谱 ,利用 70 0 0～ 6 0 0 0cm-1范围内的透波率 ,建立了主成分回归分析模型和BP人工神经网络模型 ,用二模型预测了亚麻油中油酸、亚油酸和亚麻酸的含量 ,预测结果的平均相对误差均在 2 %以内 ,并BP人工神经网络模型预测的效果较好。该法可用于亚麻油中主要组分的实时成分分析。     

保健品中枸橼酸西地那非成分近红外快速定性定量分析

建立了应用近红外光谱技术对保健品中枸橼酸西地那非成分的定量及定性分析方法.采集36个样品的液体透射光谱,分别采用主成分分析法和第一范围标定法建立定量和定性模型,并将定量分析方法的结果与HPLC定量结果进行比对.所建定量分析模型,主成分数为4,R2为99.92%,RMSECV为31.5.该模型对预示集的枸橼酸西地那非HPLC平均方法回收率为104.8%,近红外光谱分析法处理结果与HPLC法处理结果无显著差异.定性分析模型组间选择性为4.38,对18个未知样品判错率为0.所建立的新方法可对保健品中枸橼酸西地那非成分进行快速准确的定性及定量分析.     

基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法

以近红外光谱法为基础测定方法,结合内模控制,论述了采用自适应神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性.基于dSPACE硬件平台,实验以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,对自适应神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明:该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6.     

神经网络在大米蛋白质含量预测模型中的应用

大米蛋白质含量是影响大米营养及食味特性的一个重要指标．借助主成分分析,确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对;并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品蛋白质含量预测模型;考察了模型的预测能力,其预测值与用标准方法取得的化学分析值间具有良好线性关系,相关系数达0．90以上,用BP神经网络可降低样品粒度的不同对预测结果造成的差异．     

NIR对真伪枸橼酸西地那非片快速定性定量分析

应用近红外光谱技术建立对枸橼酸西地那非片的定量及定性分析方法.通过对162个样品进行近红外光谱分析,分别采用偏最小二乘和第一范围标定法建立定量和定性模型,并将定量分析方法的结果与HPLC定量结果进行比对.所建定量分析模型,主成分数为4,R2为98.91%、RMSECV为1.54.该模型对预示集枸橼酸西地那非的平均回收率为100.14%,近红外光谱分析法处理结果与HPLC法处理结果无显著差异.定性分析模型组间选择性为5.09,对42批真伪样品判错率为0.结果显示,所建立方法可对真伪枸橼酸西地那非片进行快速准确的定性及定量分析.     

基于NIRS的马尾松苗木根部含水量预测模型

【目的】马尾松是我国南方主要造林树种,其根部水分含量是评价树木活力的重要指标。本研究构建了一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)的马尾松苗木根部含水量预测模型。【方法】首先采集根部近红外光谱数据,然后利用可变加权堆叠自动编码器结合支持向量回归构建预测模型。可变加权堆叠自编码器用来逐层提取与输出相关的特征,支持向量回归根据自编码器生成的特征实现了含水量更精确预测。【结果】与其他常用模型的结果相比,提出的模型在马尾松苗木根部水分预测中可以达到最佳性能,校正集中决定系数达到0.970 8,均方根误差为0.635 8;预测集中决定系数达到0.941 3,均方根误差为1.027 0。【结论】基于近红外光谱技术, 可变加权堆叠自动编码器与支持向量回归相结合可实现马尾松苗木根部含水量准确预测。     

基于近红外光谱的人体血液酒精含量无创检测方法研究

研发一种人体血液酒精含量无创检测方法迫在眉睫.近些年来,随着近红外光谱在定量分析化学物质含量方面的迅速发展,以及人工神经网络在电子信息领域的延伸,可以利用近红外光谱的方法,在MATLAB软件环境下,用神经网络方法进行建模,然后将适当的样本数据训练后,最终预测人体血液酒精含量.就如何在BP神经网络和RBF神经网络建模的基础上,对人体血液酒精含量的数据处理作了详细论述.     

基于近红外光谱的小麦粉湿面筋含量检测

本文应用近红外光谱法测定小麦粉中湿面筋含量.对小麦粉的近红外光谱图进行消除常数偏移量、多元散射校正、减去一条直线三种预处理方法,用偏最小二乘法建立小麦粉的近红外光谱图与湿面筋含量之间的关系模型,并预测小麦粉中湿面筋含量.实验结果显示减去一条直线预处理后的模型评价指标最优,模型的相关系数R2为934,模型交互验证后的均方差为051,预测结果的均方根误差为0456.实验结果表明,近红外光谱法能够用于小麦粉湿面筋含量的测定     

近红外光谱分析磷酸缓冲溶液中的血糖含量

测定了溶解于磷酸缓冲溶液中血糖在8000～5000cm^-1波数范围的近红外光谱,用偏最小二乘法建立了测定血糖含量的模型,根据数据特点,提出了按浓度大小选择预测集样本的方法。用来进行最佳模型隐变量个数的选择,结果显示,利用近红外光谱并结合化学计量学方法能够成功地进行血糖的定量分析,方法的测定误差为0.197g／L。     

长度可调的纳米线阵列近红外减反射特性

采用金属催化化学腐蚀方法在单晶硅表面制备了有序的纳米线阵列,研究了纳米线长度与腐蚀时间之间的关系,发现纳米线长度随着腐蚀时间的增加而增大。测试了所制备的具有纳米线阵列的硅表面在近红外1000nm～2500nm范围内的减反射性能。测试结果表明,与未处理的光滑硅表面相比,具有纳米线阵列的表面的反射率大辐降低,并随着纳米线长度的增加,反射率减小。     

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．     

MODIS近红外/红外通道反演大气水汽含量及比较

对中分辨率成像光谱仪MODIS(moderate resolution imaging spectrometer)反演大气水汽含量的算法过程作了推导和分析,并用TERRA-MODIS数据反演了大气水汽含量.对MODIS近红外、红外通道反演大气水汽含量结果和地面探空数据进行了比较分析.得到了以下主要结论:在晴空区域,两者反演的结果一致性较好;在有云区域,红外通道受云污染导致反演失效,而近红外通道可以很好地完成反演.结果表明,近红外反演方法是可行的.对MODIS近红外通道反演存在的局限性也作了讨论.     

可见光与近红外医学图像融合算法及软件

针对使用2CCD相机AD—080CL作为图像获取设备的荧光成像系统,设计了可见光与近红外图像的融合算法;并利用MFC程序架构在VS2010环境下搭建配套的软件系统。系统由同一光学路径获取可见光与近红外图像,确保了图像位置信息的完全匹配。通过比较伪彩色增强、彩色图像处理和图像分割等方法,得出改进的最大类间方差分割法和小波融合结合的处理算法,较好地在可见光图像上显示出荧光标记区域,具有简洁快速、适用于工程开发的优点。软件实现了多通道实时显示、保存图像视频、数据库病例管理等功能。     

肌氧含量的光电无损检测及其在运动训练中的应用

介绍了动脉血氧和肌氧饱和度的概念。从光与组织之间相互作用的内在机理出发，给出了无损光电监测组织中氧含量的基本原理和方法，并推导了计算公式。对运动员在训练过程中肌肉氧代谢能力进行了实时连续无损检测和评估，随着运动状态的改变，明显看到了肌氧含量的变化。测试结果表明，运动员在运动训练过程中及训练后恢复期的氧消耗和恢复与运动强度明显相关。这对于进一步评定训练效果，掌握训练强度，判断疲劳以及运动员选材的深入研究提供了重要的参考价值。     

DA7200近红外仪在小麦品质分析中的应用研究

为使DA7200近红外仪在小麦品质分析、种质资源评价和优质小麦选育中广泛应用,此研究利用国标化学法和DA7200近红外仪分别对20个小麦品种的蛋白质含量、吸水率、湿面筋含量、面团形成时间和稳定时间进行检测。     

近红外杂环偶氮染料的合成研究

利用氯乙醛和硫氢化钠为原料,合成了2,5 二羟基 1,4 二硫啶(1,4 二硫杂 2,5 环己二醇),而后与氰基乙酸或丙二腈反应,合成了2 氨基噻吩类中间体,再经过重氮偶合后反应,制成了4种噻吩杂环偶氮染料.对中间体及产物的结构进行了1HNMR,IR表证,对影响反应的因素进行了讨论.     

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.