PA和PDS算法在遥感FTIR光谱模型传递中的应用

采用普鲁克分析(PA)算法和分段直接校正(PDS)算法,解决化学计量学多元校正中的模型传递问题.选择红外谱图严重混叠的4种大气有机毒物--丙酮、苯、三氯甲烷和甲醇作为分析对象,文中的光谱数据来自2部分:美国环境保护署(EPA)数据库和实验室的实测遥感傅里叶变换红外(RS-FTIR)光谱数据.研究PA算法、PDS算法中主因子数及传递样品数对传递结果的影响,分别计算2种算法对该4组分体系的预测均方根误差(RMSEP)并进行比较.预测结果表明:2种算法均取得了较好的模型传递效果,其中PDS算法丙酮的RMSEP为0.145,PA算法丙酮的RMSEP为0.122,PA算法优于PDS算法.     

近红外光谱技术在农药残留量检测中的研究

介绍了近红外光谱技术的发展及原理,基于近红外光谱分析技术对蔬菜中农药残留的检测方法进行了定性和定量实验研究.选取菠菜作为叶菜代表,用偏最小二乘建立校正模型,并对模型的通用性进行验证.实验表明,校正模型的预测结果比较理想,但模型的通用性还需要改善,同时还讨论了基于多信息融合技术在农药残留量检测中的研究前景.     

基于近红外光谱的杏仁糖中糖含量预测模型的研究

本研究以32个杏仁糖样品为研究对象,使用4种不同近红外光谱仪采集样品的光谱数据,利用二阶导数光谱法处理数据,并结合Savizky-Golay平滑方法,计算二阶导数光谱。将数据集预处理后,建立偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)模型用于预测未知样品的糖含量,通过对两个模型的应用发现,PLS模型预测值与真实值偏差较大,均方根误差为2.9822,而SVM模型中利用10折交叉验证优化参数,优化参数后预测值几乎全部与真实值相同,预测值与真实值间均方根误差为0.0127,误差极小。综上所述, SVM模型均方根误差较小,所以选择SVM模型作为糖的预测模型,为杏仁糖样品中糖含量的快速检测提供一种精确简单的方法,此模型可推广至食品中糖含量的定量分析。     

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.     

在线近红外光谱(NIR)快速测定烟草化学成分

本文就近红外光谱分析技术应用于测定卷烟生产在线烟草样本化学成分作了研究,建立了烟草总糖、还原糖、总植物碱、氯、总氮五项化学成分的校正模型。从各化学成分的模型来看,决定系数很高,模型相关性好。对模型进行验证,分析模型预测结果与连续流动分析结果间无显著差异。模型可以在生产中使用。     

烟草化学成分AOTF一近红外在线模型转移研究

AOTF．近红外光谱仪采用全密封固化设计,没有任何可移动部件,不受温度、湿度、灰尘等外界环境的影响,其设计特点适合在线检测．建立的近红外光谱模型可以在多台近红外光谱仪之间转移,研究工作中采用直接矫正法来修正原模型光谱信息,提高信号的信噪比和复杂背景的校正,进行模型转移．转移后的烟草化学成分总糖、烟碱、氯在线检测模型的决定系数分别为0．9336、0．8961、0．9310．随机采集17个样品,用转移后的模型预测,总糖、烟碱、氯的平均相对标准偏差分别为3．19％、3．76％、5．00％,完全能够满足烟草工业在线检测需要．     

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．     

巴戟天药材中耐斯糖含量近红外光谱测定方法的建立

目的建立巴戟天药材中耐斯糖含量的近红外光谱测定方法。方法用高效液相色谱法测定114批巴戟天药材中耐斯糖含量,采集近红外光谱后,运用多元散射校正法,结合最小偏二乘法建立巴戟天耐斯糖含量的定量模型。结果建立的耐斯糖近红外光谱定量模型,内部交叉验证决定系数为0.979 1,校正标准偏差为0.909 0,预测标准差为0.909 0,交叉验证的标准偏差为1.093 0。结论该含量测定近红外光谱模型稳定、准确适用于巴戟天药材中耐斯糖的含量测定。     

近红外光谱快速测定糖化血红蛋白的模型优选

糖化血红蛋白(HbA1c)是评价长期血糖控制的基本指标,与糖尿病及其并发症密切相关,目前它的检测方法都较为繁琐.近红外光谱(NIR)技术具有检测快速且无污染的优势,但它不能直接分析HbA1 c这一相对性指标.针对NIR技术不能直接分析HbA1 c的问题,采用间接分析方法,即先定量分析总血红蛋白(Hb)和糖化血红蛋白的绝...     

基于小波分析的近红外光谱数据预处理

近红外光谱中常常包含一些与待测样品性质无关联的干扰信息,为了使建立的定性或定量分析模型更加稳健、可靠,常常需要对测定的光谱数据进行预处理.结合大豆油脂酸价的近红外光谱分析方法,对由瑞典波通公司的DA7200型近红外光谱仪记录的36组大豆油脂样品光谱数据,采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理,对比常用的窗口移动平滑预处理,说明了小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.