化学计量比LiNbO3晶体的激光显微拉曼光谱研究

对用助熔剂提拉法生长的近化学计量比LiNbO3晶体进行了激光显微拉曼光谱测试分析,与同成分LiNbO3晶体相比较,A1(TO)与E(TO)模的谱线数目、频率基本不变,验证了LiNbO3晶体属置换式固溶体的结论.738cm-1处拉曼振动峰（A1(LO)模）的相对强度随晶体中Li2O含量的增加发生了明显的变化,在两种掺杂晶体中,此振动峰已经消失.根据Li空位模型,从占位和结构上进行了分析讨论.在152和872cm-1处拉曼振动峰半高宽随晶体中Li/Nb的增大而变窄,对二者关系进行了线性拟合,利用拟合公式可根据拉曼振动峰半高宽计算晶体中的Li/Nb值. 关键词： 化学计量比 拉曼光谱 线性拟合 半高宽     

应用Hilbert变换提取拉曼光谱相位信息进行血液识别分类方法的研究

将拉曼光谱技术和化学计量学方法相结合实现了对人血和动物血种属的区分,并提出了一种基于Hilbert变换的拉曼光谱相位提取方法,提高了人血与动物血区分的准确度。分别对血液光谱数据和它所对应的相位信息进行主成分分析(PCA),通过主成分得分图比较两者对人与动物血液的区分程度,并建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,通过设置合适的分类阈值y,可以实现人与动物血液的有效区分。结果表明在选取第一、第二主成分分析时,利用光谱数据相位信息建立的PCA模型,识别率更高,人与动物血液明显区分开来。其所对应的PLS-DA模型最优主成分数为3,预测标准误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.044 3和0.993 2。而用血液原始光谱建立的PLS-DA模型最优主成分数为6,RMSEP和R2分别为0.053 7和0.990 1。说明利用拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型可以拟合较少的主成分数来获得误差更小的预测结果。进一步观察PLS-DA模型拟合不同主成分数的预测标准误差曲线图,当选取同样多的拟合主成分数时,利用血液拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型其所对应的预测标准误差均低于原始血液光谱数据。所以,通过提取血液拉曼光谱数据的相位信息,可以降低模型的复杂程度,提高识别准确度。     

基于共聚焦拉曼光谱技术的油菜菌核病早期判别分析

油菜菌核病是一种真菌性病害,可造成油菜产量严重减少,而快速准确地进行病原物的早期侵染对于植物病害防治意义重大。采用共聚焦拉曼光谱(500～2 000 cm-1波数范围内)技术结合化学计量学方法对油菜菌核病早期侵染进行判别分析。采用共聚焦拉曼光谱仪采集健康和接种12 h核盘菌的油菜叶片表面拉曼光谱,应用小波变换(wavelet transform,WT)进行拉曼光谱预处理以去除荧光背景。并利用基于全谱范围的偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)的回归系数(regression coefficient,RC)进行特征峰的识别,选出983,1 001,1 205,1 521,1 527,1 658,1 670和1 758 cm-1共八个特征峰用于建立PLS-DA模型进行油菜菌核病的早期侵染判别,其识别准确率为100%。结果表明：拉曼光谱技术结合化学计量学方法能够实现油菜叶片中菌核病早期侵染的检测,这为后续探究核盘菌与油菜叶片互作过程以及为进一步的病害早期监测和预防提供理论参考。     

食用植物油中反式脂肪酸含量的激光拉曼光谱检测

油脂中的反式脂肪酸(TFA)有害人们的身体健康,有必要对其含量进行监测。共收集各类食用植物油样本79个,涉及9个品种和27个品牌,分配到校正集和预测集的样本数分别为53个和26个。采用QE65000拉曼光谱仪采集79个样本的拉曼光谱,利用自适应迭代惩罚最小二乘法去除样本拉曼光谱的荧光背景;在此基础上,采用多种归一化方法对样本拉曼光谱进行处理,并对拉曼光谱的建模波数范围进行初选;再利用竞争性自适应重加权采样(CARS)方法筛选与食用植物油TFA含量相关的光谱变量,并应用偏最小二乘(PLS)回归将食用植物油TFA的特征变量光谱强度与气相色谱测定的TFA真实含量进行关联,建立食用植物油中TFA含量的定量预测模型。研究结果表明,多种归一化方法中,有4种归一化方法均能提高PLS定量预测模型的性能,其中Area normalization方法的效果最优;经建模波数范围初选,波数范围由686~2 301 cm-1缩减为737~1 787 cm-1,确定较优的建模波数范围为737~1 787 cm-1;经CARS方法筛选,共有31个光谱变量被选择,其选择的光谱变量主要分布在1 265,1 303,1 442及1 658 cm-1拉曼振动峰附近,且974 cm-1拉曼振动峰两侧均有光谱变量被选择;此外,CARS方法的PLS建模结果优于常用的无信息变量消除及连续投影算法。由此可知,激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法检测食用植物油中的TFA含量是可行的。归一化方法、建模波数范围初选及竞争性自适应重加权采样(CARS)方法能有效提高TFA定量预测模型的预测精度和稳定性,优化后的TFA定量预测模型的校正集及预测集的相关系数和均方根误差分别为0.949,0.953和0.188%,0.191%。与未优化的预测模型相比,预测均方根误差由0.361%下降为0.191%,下降幅度为47.1%;建模所用的变量数由683个下降为31个,仅占原变量数的4.54%。     

基于拉曼光谱技术的猪瘦肉新鲜度快速无损检测方法研究

猪肉是我国主要肉类消费产品,其新鲜度与居民健康息息相关。目前感官检测、理化检测、微生物检测是其新鲜度的通用检测方法,但感官检测存在可靠性、可比性差,理化检测和微生物检测存在耗时长、操作繁琐、破坏样品等问题,因此建立猪肉快速无损检测方法应用意义重大。拉曼光谱作为一种检测技术,具有快速、无损的特点,仅用激光探头照射样品就可获得样本拉曼谱图,便携式拉曼光谱更是为食品现场检测提供了新途径,有望实现加工业快速实时大批量检测。目前未见拉曼光谱技术快速检测猪肉新鲜度理化指标的研究,因此采用便携式拉曼光谱仪对冷藏猪瘦肉新鲜度进行快速检测。对随时间变化的样本进行拉曼光谱采集并同时监测其对应的新鲜度指标,如挥发性盐基氮(TVB-N)、 pH、颜色L^*值、 a^*值、 b^*值,采用标准正态变量变换(SNV)、曲线平滑(SG)、归一化(NL)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BL)、去趋势化处理(DFA)等单方法对拉曼光谱进行预处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立基于全波段光谱的猪瘦肉新鲜度指标定量预测模型。结果表明,各指标全波段PLSR模...     

近场拉曼光谱技术的发展

将近场光学技术与拉曼光谱相结合,发展出近场拉曼光谱术。综述了近场拉曼光谱探测技术的发展现状,讨论了近场拉曼光谱术的优点和纳米局域光谱分析能力。对两种常用的探测方法(常规近场光谱探测方法和近场增强拉曼光谱探测方法)进行了比较,并介绍了近场拉曼光谱技术在生物、化学、纳米材料等领域的一些应用。     

光导纤维拉曼光谱技术及其在化学中的应用

本文综述了光导纤维拉曼光谱法的研究近况,主要介绍其实验技术及其应用于化学中常规拉曼光谱、表面增强拉曼光谱和近红外富里叶变换拉曼光谱等领域的工作,讨论了该领域存在问题和应用前景.     

近化学计量比铌酸锂晶体的晶格振动和相变软模研究

在室温下,近化学计量比铌酸锂晶体(S-LN)的拉曼散射研究从理论和实验上揭示了晶格空位对于拉曼光谱的影响。高温下,随着温度的升高,软模(5的拉曼峰变化非常强烈。一个软光学声子模来源于在铌-氧平面内的三重简并对称弯曲振动。顺电-铁电结构相变发生在大约1170℃。     

化学计量比LiNbO_3晶体的激光显微拉曼光谱研究

对用助熔剂提拉法生长的近化学计量比LiNbO3晶体进行了激光显微拉曼光谱测试分析 ,与同成分LiNbO3晶体相比较 ,A1 (TO)与E(TO)模的谱线数目、频率基本不变 ,验证了LiNbO3晶体属置换式固溶体的结论 .738cm- 1 处拉曼振动峰 (A1 (LO)模 )的相对强度随晶体中Li2 O含量的增加发生了明显的变化 ,在两种掺杂晶体中 ,此振动峰已经消失 .根据Li空位模型 ,从占位和结构上进行了分析讨论 .在 15 2和 872cm- 1 处拉曼振动峰半高宽随晶体中Li Nb的增大而变窄 ,对二者关系进行了线性拟合 ,利用拟合公式可根据拉曼振动峰半高宽计算晶体中的Li Nb值 .     

基于拉曼特征峰的甲醇汽油甲醇含量测定

采用拉曼光谱分析技术定量分析甲醇汽油中的甲醇含量。首先,对采集到的原始拉曼光谱进行平滑除噪、荧光背景消除、标准归一化等预处理;其次,根据甲醇含量与拉曼光谱的相关性分析找出甲醇含量的特征点;最后,建立了基于拉曼特征峰的甲醇含量一元线性回归模型。针对实验室配制的19个甲醇汽油样本的实验结果表明,该方法准确、稳健、所需训练样本少,可以应用于甲醇汽油中甲醇含量的快速测定。