基于近红外与拉曼光谱的甲醇汽油定量分析

利用近红外和拉曼光谱法定量分析了甲醇汽油中甲醇的含量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立甲醇的定量模型.近红外光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.998,预测均方根误差(RMSEP)为0.289%;拉曼光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.982,预测均方根误差(RMSEP)为1.141%.实验表明,近红外与拉曼光谱技术均可用于甲醇汽油中甲醇含量的快速检测.     

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.     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法.配制含滑石粉的面粉样品30个,采集样品在12 500~4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉掺假是可行的.     

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.     

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     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

傅立叶近红外漫反射光谱的偏最小二乘法应用研究

对小麦粉的傅立叶近红外漫反射光谱和成分浓度数据进行了偏最小二乘法处理,对小麦粉的水分、蛋白质干基以及湿面筋干基同时进行了定标和预测.结果证明:偏最小二乘法充分利用了样品的光谱信息和化学组分浓度信息,对于成分复杂以及光谱重叠现象严重的光谱仍然给出了优良的定标和预测结果.     

拉曼光谱结合统计分析对不同产地黄芪饮片的鉴别分类研究

利用拉曼光谱技术结合主成分分析(PCA)及偏最小二乘判别分析(PLS-DA),建立黄芪饮片产地鉴别方法.实验检测获取了来自山西、甘肃、内蒙古、黑龙江、陕西等五产地共300批次黄芪饮片的拉曼光谱,通过PCA法对不同产地样本进行判别区分,利用PLS法建立产地判别模型并予以验证.结果表明:基于拉曼光谱良好的特异性,结合PCA及PLS-DA等方法,可实现黄芪饮片产地的快速鉴别.该方法还可拓展应用于其他饮片产地鉴别及饮片真伪判别,具有良好应用前景.     

近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法, 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析, 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型, 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00632. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.00603; 回归系数为0.99456;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测和重现性好等优点.     

偏最小二乘法-可见/近红外光谱测定南丰蜜桔糖度的研究

研究了南丰蜜桔糖度的快速测定方法,选择漫反射原始光谱采用偏最小二乘法(PLS)建立了南丰蜜桔糖度的校正模型,并对模型的预测性能进行了验证.在糖度预测模型中,预测集的相关系数为0.9133,预测均方根误差为0.5577,平均预测偏差为-0.0656.结果表明:可见/近红外漫反射光谱结合PLS方法对南丰蜜桔糖度的快速测定是有效的.     

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。     

铜掺杂二氧化硅用于雪菊中木犀草苷的富集及近红外光谱分析

用制备的铜掺杂二氧化硅作为吸附剂, 富集雪菊提取液中的木犀草苷, 测量富集有目标组分吸附剂的近红外光谱, 所得光谱经预 处理后, 用偏最小二乘法建立木犀草苷的定量校正模型并进行验证. 结果表明： 当铜掺杂二氧化硅的用量为0.25 g、 常温振荡20 min时, 对木犀草苷吸附率达89.7%； 雪菊提取液中的木犀草苷经吸附剂富集后, 无需脱附可直接检测； 所得近红外光谱经多元散射校正结合一阶导数预处理后, 木犀草苷校正模型的预测质量浓度和参考质量浓度间的相关系数为0.975 0, 交叉验证均方根误差为0.959 8 mg/L, 木犀草苷在1.5~19.5 mg/L的较低质量浓度范围内, 预测集的回收率可达82.6%~111.4%.     

近红外光谱分析技术在监测L-异亮氨酸发酵过程中的应用

以L-异亮氨酸发酵过程的发酵液为样品, 用偏最小二乘法考察2种光谱采集方式、 7种光谱预处理方法及不同光谱波段选择对建立5种氨基酸光谱预测模型精度的影响. 通过建立L-异亮氨酸发酵过程中主副产物最佳光谱预测模型, 确定最佳光谱信息采集方式、 光谱预处理方法、 光谱波长范围及模型因子数. 结果表明: 反射扫描优于透射扫描获取光谱所建最佳预测模型; 反射光谱采集L- 异亮氨酸、 L-丙氨酸、 L-谷氨酸、 L-亮氨酸和L-苏氨酸5种氨基酸最佳校正模型相关系数均大于0.96, 其交互验证均方差分别为1.760,0.462,0.430,0.259,0.199, 相对分析误差分别为7.8,6.8,6.3,5.0,6.4， 表明所提出的近红外光谱分析法快速检测氨基酸发酵液中各成分稳定可行.     

光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.     

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．     

采用近红外漫反射光谱法分析牛奶成分

为提高牛奶成分化学分析的效率，研究了近红外漫反射光谱在牛奶主要成分分析中的应用；讨论了光在牛奶中的传播方式和相关测量方法的选择；采用偏最小二乘(PLS)建立校正模型，比较了各种预处理方法和不同谱区的建模效果，其中脂肪的相关系数为0．99，标准偏差为0．048 g/dL，蛋白质的相关系数为0．92，标准偏差为0．102g/dL结果表明，近红外漫反射光谱测量可以满足牛奶主要成分的测量要求。     

近红外光谱技术对液态奶制品中乳糖、脂肪及蛋白质的定量检测

用InfraXact多功能近红外分析仪和正交实验设计,研究了不同预处理和校正方法对建模效果的影响,建立了液态奶制嘉中脂肪、乳糖和蛋白质质量含量的定标模型。利用目标函数法对模型进行评定,并对选出的最优模型的适用性进行验证．结果表明,最优模型对糖、脂肪和蛋白质的相对标准偏差分别为4．12％,7．04％,9．61％,相对误差分别为2．82,6．28,2．72．正交实验方法能综合考虑不同预处理方法和校正方法对模型建立的影响．近红外光谱分析法能够实现对牛奶中脂肪、乳糖和蛋白质质量含量进行快速、无损的定量检测．     

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．     

不同厂家生产的心神宁片的红外光谱分析研究

利用傅立叶变换红外光谱法,考察三个不同厂家生产的心神宁片的红外光谱图及其二阶导数光谱图的差异。结果表明,由于各个生产厂家在生产控制方面的差异,心神宁片的红外光谱图亦存在一定的差异,根据其谱图的特征可以有效地将它们区分开。本研究建立了心神宁片的傅里叶变换红外光谱分析方法,该方法具有简便、快速、低成本等特点,为心神宁片的鉴别提供了科学依据。