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1.
在双波段可见/近红外光谱系统(350~1 100和1 000~2 500 nm)中,由于两台仪器性能有所不同,导致在波段重叠区域对同一样品测得的反射率不同,出现数据交叉现象。针对此问题,提出一种波段连接数据融合的方法,以期对两个波段的光谱进行更好的应用。首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息,利用Savitzky-Golay(S-G)平滑和标准正态变量变换进行预处理,然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数(颜色参数L*, a*, b*,pH和蒸煮损失率)理化值建立偏最小二乘预测模型,并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重叠区域出现的交叉进行处理,处理后的双波段光谱融合数据对参数L*, a*, b*, pH以及蒸煮损失率建模,验证集的相关系数分别为0.948 8,0.920 0,0.950 5,0.930 1和0.903 5,模型效果与未融合前相当甚至更优。采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选,利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验结果表明,所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现较好的融合,利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。  相似文献   
2.
基于表面增强拉曼光谱的苹果毒死蜱残留无损检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
翟晨  彭彦昆  李永玉  徐田锋 《化学学报》2015,73(11):1167-1172
对表面增强拉曼光谱(Surface Enhanced Raman Spectroscopy, SERS)技术在苹果毒死蜱残留量无损快速准确检测中的应用进行了研究. 以银溶胶作为表面增强剂, 采用实验室搭建的拉曼光谱系统, 无损地采集苹果样品拉曼光谱. 分别采用二阶导数法(Secondary Derivative Transformation, SD)和极小极大值自适应缩放法(Min-max Signal Adaptive Zooming, MSAZ)扣除所得拉曼光谱的荧光背景以消除样品和环境的干扰, 从而提高检测的准确度. 对获取光谱后的苹果样品采用标准理化方法检测其毒死蜱含量, 在最优条件下, 建立拉曼光谱与15.52~0.064 mg/kg范围内毒死蜱含量的线性关系, 结果表明毒死蜱的两个主要特征峰强度和其浓度呈良好的线性关系, 预测集的相关系数为0.969, 预测均方根误差为1.24 mg/kg. 本研究所开发的方法为果蔬安全品质的无损快速检测提供了一种新思路.  相似文献   
3.
应用拉曼光谱技术结合化学计量学方法能有效的实现果蔬中农药残留的定性定量分析。本研究借助实验室自主研发的拉曼光谱检测系统,对苹果中溴氰菊酯和啶虫脒的快速无损识别和检测进行了探索。定性分析时将拉曼峰574 和843 cm-1分别作为识别溴氰菊酯和啶虫脒的拉曼指纹,当苹果中的溴氰菊酯和啶虫脒残留的含量分别为0.78和0.15 mg·kg-1时,两种农药的特征峰仍清晰可见。定量分析首先对光谱进行多种预处理(Savitzky-Golay平滑、一阶导、二阶导、基线校准、标准正态变量变换),结合偏最小二乘法分别建立苹果中溴氰菊酯和啶虫脒含量的定量模型。结果表明,采用8次多项式拟合进行基线校准的预处理方法效果最好,对于溴氰菊酯,偏最小二乘模型预测值与气相色谱法测定值的相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.55 mg·kg-1,对于啶虫脒,其偏最小二乘模型的相关系数与预测均方根误差分别为0.85和0.12 mg·kg-1。本研究证实了利用拉曼技术对苹果农残进行无损检测的可行性,使用该方法进行检测时,在光谱测定前不需要进行前处理,光谱测定后样品无任何损伤,该技术实现了果蔬农残的现场检测,可在检测部门、果蔬加工企业、超市、市场等场所得到推广使用,为果蔬品质安全提供了一种无损、快速和环保的检测方法。  相似文献   
4.
利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术,建立了一种用于菠菜中毒死蜱农药残留的非破坏、快速检测方法。以碱性环境下盐酸羟胺还原法制备的银溶胶作为表面增强剂滴涂于菠菜样品表面后,采用实验室自行搭建的拉曼系统直接采集样品的拉曼信息,该方法无需对样品进行前处理,可以实现菠菜中毒死蜱含量的实时在线定量分析。采集24片不同毒死蜱含量的菠菜样品拉曼光谱,每个样品采集20个点。拉曼信号采集后,用气相色谱法对24个菠菜样品中毒死蜱含量进行检测。为了消除光谱噪音以及荧光背景对分析建模的影响,分别采用Savitzky-Golay平滑和有效峰线性拟合法对原始拉曼光谱进行预处理。该表面增强拉曼方法具有较好的重复性,实验中对50个相同毒死蜱含量,但不同状态的菠菜进行光谱采集,其相对标准偏差为13.4%,说明该方法具有一定的普适性。光谱预处理后,选取615.5~626.4 cm-1波段为感兴趣区域,建立0.05~37.4 mg·kg-1浓度范围内毒死蜱含量的多元线性预测模型,结果表明感兴趣区域的拉曼信号和毒死蜱浓度呈良好的线性关系,其校正集和验证集相关系数RCRP分别为0.961和0.954。该方法的最低检出含量为0.05 mg·kg-1,低于国家标准规定的农药残留最大限量。该方法简单快速,无需样品前处理,可以实现果蔬的农药残留快速、定量检测。  相似文献   
5.
针对蔬菜品质安全无损伤检测的实际市场需求,结合叶菜表面农药残留等品质安全参数的不均一性,以实验室自行搭建的拉曼光谱硬件系统为基础,开发了叶菜气吸平整装置,编写了基于LabVIEW开发平台的GUI应用程序。该系统通过设定扫描步长等参数,实现了整个菠菜样品的拉曼光谱自动点扫描检测,包括对所有扫描点的拉曼信号进行自动采集、显示和存储。检测过程中,系统软件实时监控相机、二维平移台的运行状态。同时,针对菠菜原始光谱特性编写了基于有效峰线性拟合基线校准方法的拉曼光谱荧光剔除程序,实现了对样品所有扫描点数据的自动基线校准及叠加平均处理。菠菜样品的点扫描实验结果显示,一次扫描不仅可以获得菠菜样品每一扫描点的叶绿素含量及毒死蜱农药残留等品质安全参数的分布情况,而且还可以获得整个样品各参数的平均信息。该点扫描拉曼系统有效提高了不均匀样品的品质安全参数的检测精度。  相似文献   
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