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红枣中微量元素含量的测定 总被引:5,自引:0,他引:5
用火焰原子吸收光谱法(FAAS)测定了红枣中K、Ca、Mg、Cu、Mn、Zn、Fe等7种微量元素的含量.实验方法加入标准样回收率在99.4%-105.2%之间,RSD在0.4%-1.3%之间,分析结果令人满意.红枣中含有丰富的微量元素,其含量由高到低的排列顺序为:Fe、K、Ca、Mg、Zn、Mn、Cu,说明红枣具有很高的营养价值. 相似文献
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近红外拓扑方法在南疆红枣品质分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
从南疆红枣的物理和光谱特征两方面,通过反复调整和逐步细分相结合的方法,给出红枣品质细分和特征因子分析框图。实际应用中可依据不同需要设置最佳光谱参数来提高光谱重复性和质量。实验分离出南疆红枣常见的裂口褐变、色泽和成分等光谱特征因子,如褐变特征因子明显尖峰特征谱线位置10 170cm-1。通过光谱图的特征分析,初步建立了红枣近红外光谱和部分品质之间的对应关系,为下一步红枣品质编码奠定了基础。该方法可节省大量重复建模费用,在建立红枣近红外品质分析标准和模型库共享方面有较好的应用前景。 相似文献
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选用了中国宁夏中宁早康枸杞园林场生产的枸杞、山东省沾化金丝枣、山西柳林县红枣,用火焰原子吸收分光光度法[1]和石墨炉法对这三种样品中的金属元素Fe、Cu、Zn、Mn、Ca、Pb的含量进行了测定。测定方法简单,精密度和灵敏度高,回收率为105.1%~93.1%,结果可靠。 相似文献
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不同品种红枣中微量元素的分析 总被引:2,自引:1,他引:1
微波消解-原子吸收光谱法测定红枣中微量元素含量,发挥不同品种红枣的药用和食用贾?红枣中6种微量元素含量分别是:铁21.01-31.09mg/kg,钙607.40-787.80mg/kg,铜1.97-3.58mg/kg,锌6.46-14.91mg/kg,锰2.64-3.67mg/kg,镁358.60-431.40mg/kg.红枣中微量元素的含量丰富,尤其是钙、镁、铁的含量较高. 相似文献
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建立了UV-Vis分光光度测定红枣中多糖含量的方法.考察了乙醇体积、超声温度、超声时间、料液比4因素对多糖含量测定的影响.在单因素试验结果的基础上,进行正交试验设计,试验结果表明:最佳测定条件为A2B2C3D2,即超声温度为50℃,超声时间为60min,料液比为1∶30(g/mL),乙醇用量为30mL.方法平均回收率为96.87%,RSD为1.11%(n=5).该法快速、灵敏、准确,可用于红枣多糖的提取及含量测定. 相似文献
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建立了同时分析鲜红枣中果糖、葡萄糖和蔗糖的高效液相色谱方法.利用鲜红枣样品进行添加回收实验,获得方法对果糖、葡萄糖和蔗糖测定的平均回收率分别为93.5%、91.8%和89.8%,变异系数3.27%、2.34%、5.86%.结果表明:采用高效液相色谱示差分析方法定量检测鲜红枣中果糖、葡萄糖和蔗糖快速、简便.同时得出方法的检出限为:果糖5.73×10-3mg/mL,葡萄糖5.22×10-3mg/mL,蔗糖3.59×10-3mg/mL,测定结果符合食品检测要求. 相似文献
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基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000~1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。 相似文献