FTIR/ATR光谱应用于甘蔗糖蜜锤度的快速测定

采用FTIR/ATR光谱,偏最小二乘法(PLS)和Savitzky-Golay(SG)平滑方法建立甘蔗糖蜜锤度的快速测定方法和光谱分析的优化模型。基于全谱4500—600cm-1,利用计算机算法平台,把483种SG平滑模式和1—40的PLS因子数任意组合分别建立PLS模型。根据预测效果,最优模型为原谱平滑,2、3次多项式类型,45平滑点数,PLS因子数为6,预测均方根偏差(RMSEP)、预测相关系数(rp)和相对预测均方根偏差(RRMSEP)分别为0.978%、0.902%和1.05%,预测精度很高,并且大幅度优于未做SG平滑处理直接用PLS建模的预测效果。从而表明,FTIR/ATR光谱能够应用于甘蔗糖蜜锤度的快速准确测定,SG平滑模式和PLS因子数的联合大范围筛选能够有效地应用于FTIR/ATR光谱分析的模型优选。     

FTIR/ATR光谱应用于人体血液血红蛋白的快速定量分析

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术,建立了人体血液血红蛋白(HGB)的快速定量分析方法.采集人体全血样品8个,用常规化学方法测定血红蛋白浓度作为光谱校正模型的参考化学值.每个样品用蒸馏水溶血,分别配制成2倍、3倍、4倍、5倍、6倍稀释的溶血液样品,和全血样品一起共得到6组48个样品用于光谱测定.基于11点Savitzky-Golay平滑的二阶导数光谱,采用MLR分析和交叉检验对每组样品分别建立定量模型.每组分别采用全谱(4000-600cm-1)、指纹领域(1800-800cm-1)建立MLR模型,并建立每个波数的一元线性回归模型,从中遴选效果最好的单点模型.结果表明,每组样品的最优单点模型都有良好的预测效果.直接测定的全血样品组的最优单点模型的采用波数、交叉检验均方误差(RMSECV)、相对交叉检验均方误差(RRMSECV)、预测相关系数(Rp)分别为1759cm-1、4.9g/L、3.6%、0.825.     

ATR-FTIR光谱法快速测定BOPP薄膜的厚度和定量

应用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)分析技术,结合偏最小二乘法(PLS)建立了预测BOPP薄膜厚度和定量等物理指标的校正模型。将模型的预测结果与标准方法测定结果比较,在显著性水平为5%的条件下,两种方法不存在显著性差异。该方法用于BOPP薄膜厚度和定量等物理指标的测定,操作简捷、准确,结果令人满意。     

ATR-FTIR光谱法同时测定香精的相对密度和折光指数

傅里叶变换衰减全反射红外光谱 (ATR- FTIR)分析技术与偏最小二乘法 (PL S)相结合 ,建立了香精相对密度、折光指数的校正模型。模型的预测结果与标准方法测定结果在 5 %显著性水平下无显著性差异。该法用于香精物理指标的检测 ,操作简单、快速、准确。     

FTIR光谱结合曲线拟合研究萌发水稻种子

种子的萌发是种子生命历程中的主要组成部分之一,了解种子萌发过程中经历的生理生化变化,准确确定种子的活力,对农业生产很重要,因而,研究种子萌发有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合研究不同萌发程度的水稻种子,以探寻种子贮藏物质动员情况,对不同萌发时间的水稻种子进行傅里叶变换红外光谱、二阶导数光谱、二维相关红外光谱和曲线拟合研究。结果显示,原始红外光谱整体相似,光谱反映出水稻种子的主要贮藏物质为淀粉、蛋白质和脂肪;吸收峰强度比A_{1 659}/A_{1 019},A_{1 740}/A_{1 019},A_{1 157}/A_{1 019},A_{1 157}/A_{1 081}随萌发时间的增加而降低。814～1 000和1 028～1 340 cm-1范围内的二维相关红外光谱结果显示自动峰个数和最强自动峰的位置、强度随种子萌发时间的增加而变化,表明种子在萌发过程中糖类和蛋白质发生变化。二阶导数光谱在1 200～950 cm-1范围内出现七个峰,其中988 cm-1处的峰随萌发时间的增加向较高波数蓝移,而1 053和1 158 cm-1处的峰向较低波数红移,表明水稻种子在萌发过程中多糖的结构和含量可能发生了变化;在1 700～1 600 cm-1范围内出现九个峰,其中1 641和1 692 cm-1处的峰呈现随萌发时间的增加红移到较低波数的趋势,表明水稻种子在萌发过程中蛋白质的结构和含量可能发生了变化;在1 800～1 700 cm-1范围二阶导数光谱仅观察到1 712和1 744 cm-1处的两个峰,其中1 744 cm-1由脂类物质C═O伸缩振动引起,为脂肪的特征峰。为进一步研究水稻种子萌发过程中贮藏物质的具体变化,以二阶导数光谱确定的子峰位置和数目为依据,对原始红外光谱的1 200～950与1 800～1 600 cm-1区域进行曲线拟合分析。曲线拟合结果显示,随萌发时间的增加,多糖和蛋白质的相对含量总体上呈现下降趋势,脂肪的相对含量先降后升。研究表明,傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合可作为研究种子萌发的有效手段。     

运用小波变换对遥感FTIR光谱进行信息提取

主要描述了如何利用小波变换技术,对一些强度较弱和混叠干扰的遥感FTIR光谱图进行信息提取。采用了墨西哥帽函数(Mexican hat function)小波,对三氯甲烷、丙酮的标准谱图及其两者混合物的遥感谱图信号进行了连续小波变换。结果发现,尺度越小,小波系数模的极大值点与突变点位置的对应就越准确。但小尺度下,小波系数由于受噪声影响,往往只凭一个尺度不能定位突变点的位置。相反,在大尺度下,对噪声进行了一定的平滑,极值点相对稳定,但由于平滑又会使定位产生偏差。因此,在用小波变换模极大值法判断信号突变点时,需要把多尺度结合起来综合观察。总之,小波分析技术能够较准确地、稳定地定位信号突变点,提取信息,并且具有平滑和放大有用信号的作用。对于非严重重叠的混合遥感光谱,根据对不同尺度下的小波变换系数的模极大值及其定位的分析,也可较好地识别谱图。     

聚乙烯微塑料对青稞幼苗生长影响的FTIR光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二阶导数红外光谱(SD-IR)对在富含聚乙烯微塑料环境下生长的青稞幼苗进行研究。结果显示,青稞幼苗的一维原始光谱整体相似,主要由蛋白质、糖类和脂质的吸收峰组成。在二阶导数红外光谱中,不同条件下生长的青稞幼苗在1 800～800 cm^-1范围内的吸收峰强度和形状展现出差异。结果显示,与对照组相比,在富含聚乙烯微塑料环境下生长的青稞幼苗的多糖、蛋白质和脂质含量发生了变化。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合二阶导数光谱能够有效监测微塑料对青稞幼苗生长的影响。     

不同产地双色牛肝菌FTIR光谱鉴别研究

同一种蕈菌子实体,由于外观形貌相似,凭传统外观形貌特征难以鉴别产地来源。应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了云南省5个不同地区58个野生双色牛肝菌子实体样品的红外光谱。借助于红外光谱具有的指纹特性,利用SPSS 13.0统计软件对1 350~750 cm-1范围光谱数据进行主成分分析(PCA),根据前三个主成分累积贡献率已达到88.87%以及主成分载荷分析,表明前三个主成分能够反映样品在该段光谱的主要信息。对前三个主成分作投影显示并进行比较,发现以主成分1和主成分2作二维线形投影,对不同产地的双色牛肝菌有较好的聚类和鉴别作用,所有样品被划分为5个区域,98.3%的样品被正确归类。研究结果提示,傅里叶变换红外光谱结合主成分分析方法可以快速、方便地对不同产地的同一种野生双色牛肝菌进行鉴别分类。     

不同品种葡萄苗的FTIR光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱技术结合主成分分析(PCA)及系统聚类分析(HCA)对不同葡萄品种苗的叶片进行鉴别研究。结果表明五个不同葡萄品种苗红外光谱整体相似,但在1800~750cm~(-1)范围内吸收峰的位置、峰形及吸收强度有一定差异。选取该范围内的二阶导数光谱数据做主成分分析和聚类分析,前三个主成分累计贡献率达到94.9%,其分类正确率达100%;而聚类分析,其正确率达到96%。结果表明傅里叶变换红外光谱结合统计方法能够很好地鉴别五个不同品种的葡萄苗,有望发展成为鉴别农作物品种的有力手段。     

岩藻多糖酶的FTIR光谱研究

通过海洋真菌LD8固态发酵获得岩藻多糖的粗蛋白,并进一步采用柠檬酸缓冲液浸提、丙酮沉淀和葡聚糖凝胶G-100层析,分离纯化至单一组分;利用傅里叶变换红外光谱(fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)及曲线拟合等技术研究了岩藻多糖酶的二级结构组成,增强因子为2.2,半峰宽为20.2 cm-1;为提高分析测定的准确性,对酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅲ带分别进行拟合归属。结果表明：根据酰胺Ⅰ带所获得的二级结构,α-螺旋占11.5%,β-折叠为58.6%,无规卷曲14.5%,β-转角15.9%;酰胺Ⅲ带所得二级结构,α-螺旋含12%,β-折叠含57.3%,无规卷曲含14.5%,β-转角含16.3%。因此可见,酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅲ带所对二级结构的分析是十分吻合的。在室温下,岩藻多糖酶的二级结构以β-折叠的含量占优势,约占58%,β-转角和无规卷曲次之,各占15%左右,α-螺旋含量较低,仅占12%。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

一种油田原油含水率的近红外光谱检测与分析方法

石油作为重要战略资源,对其组分进行实时分析检测在石油化工领域有着重要意义.随着石油资源的不断开发,在已长时间开采油井的生产过程中以及新油井开采前,需要对井下原油组分进行分析检测,以判定开采的必要性.原油组分实时检测,在原油开采、生产、储运以及销售过程中都起着关键的作用,针对传统检测方法存在精度低、效率低等问题,近年来在...     

四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较

本文对四种多变量校准方法－－经典最小二乘法（CLS）,偏最小二乘法（PLS）,卡尔曼滤波法（KFM）以及人工神经网络法（ANN）－－在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物－－1,3－丁二烯,苯,邻二甲苯,氯苯和丙烯醛－－作为分析对象。分别计算各种方法对该5组分体系的平均预测误差MPE和平均相对误差MRE进行比较。结果表明,偏最小二乘法在处理这类问题中是最稳健的方法。     

血红蛋白对胆红素光学检测的影响分析

针对实验得到的光谱数据,应用偏最小二乘回归方法进行多变量建模,结果发现:血红蛋白的加入使建立模型的主成分数从一个变为三个,而对模型贡献最大的波长从459nm变为432nm和433nm,说明偏最小二乘模型的原始光谱数据变量引进了血红蛋白的吸收噪音.结合偏最小二乘建模的原理与评价指标分析表明:较纯胆红素溶液而言,混合溶液模型预测均方根误差增大了24.90%,相关系数减小了0.29%,加入血红蛋白后的模型对胆红素浓度预测能力降低.进一步分析血红蛋白和胆红素及其混合溶液吸收光谱发现:在检测的紫外可见光波段两者吸收光谱发生重叠,两者混合溶液在408nm处产生一个新的吸收峰,且相比同浓度血红蛋白吸收峰而言408nm处吸收峰发生了减色效应,这是由于血红蛋白与胆红素混合会发生某些弱的键位结合引起的,新的吸收峰改变了建模所用的主成分数,降低了模型的预测能力.结果说明在胆红素经皮测量中必须采取措施减少血红蛋白的影响,才能提高胆红素经皮检测的准确度.     

血红蛋白对胆红素光学检测的影响分析

针对实验得到的光谱数据,应用偏最小二乘回归方法进行多变量建模,结果发现:血红蛋白的加入使建立模型的主成分数从一个变为三个,而对模型贡献最大的波长从459 nm变为432 nm和433 nm,说明偏最小二乘模型的原始光谱数据变量引进了血红蛋白的吸收噪音.结合偏最小二乘建模的原理与评价指标分析表明:较纯胆红素溶液而言,混合溶液模型预测均方根误差增大了24.90%,相关系数减小了0.29%,加入血红蛋白后的模型对胆红素浓度预测能力降低.进一步分析血红蛋白和胆红素及其混合溶液吸收光谱发现:在检测的紫外可见光波段两者吸收光谱发生重叠,两者混合溶液在408 nm处产生一个新的吸收峰,且相比同浓度血红蛋白吸收峰而言408 nm处吸收峰发生了减色效应,这是由于血红蛋白与胆红素混合会发生某些弱的键位结合引起的,新的吸收峰改变了建模所用的主成分数,降低了模型的预测能力.结果说明在胆红素经皮测量中必须采取措施减少血红蛋白的影响,才能提高胆红素经皮检测的准确度.     

偏最小二乘-同步荧光光谱法同时测定鳗鱼组织中三种喹诺酮药物残留量

应用偏最小二乘(PLS)算法对同步荧光光谱严重重叠的诺氟沙星、盐酸洛美沙星和乳酸左氧氟沙星药物三组分混合体系进行波谱解析,建立了该混合体系含量同时测定的新方法。在pH 2.87 B-R缓冲溶液中,波长差Δλ=190 nm 时,诺氟沙星、盐酸洛美沙星和乳酸左氧氟沙星的测量线性范围分别为0.016～0.40 μg·mL-1,0.01～0.336 μg·mL-1和0.01～0.336 μg·mL-1;检出限分别为0.012 6,0.006和0.007 2 μg·mL-1。采用PLS法结合同步荧光法对鳗鱼样品进行测定,结果令人满意。     

偏最小二乘法和THz-TDS在正品大黄鉴别中的应用

太赫兹技术的发展近年来受到广泛的关注并被应用于热点。中草药大黄的品质鉴定对于中药制剂的质量控制具有重要的意义。利用大黄的太赫兹时域光谱结合偏最小二乘法（PLS）模型对基于41个正品和非正品大黄的中草药鉴别模型进行了研究。首先采集大黄样品的太赫兹时域光谱（THz-TDS）信号,然后将化学计量学方法用于这些大黄样品太赫兹光谱的信号处理与建模,再建立基于太赫兹光谱的大黄品质鉴定的偏最小二乘模型方法。应用S-G一阶导数、去趋势、标准正态变换、自标度化、均值中心化等方法对原始时域谱预处理再与未经预处理的结果相比,偏最小二乘（PLS）模型的预测正确率从80%明显提高到90%。在模型建立和模型检验中,采用留一法（LOO）选取训练集和检验集样本。利用留一法交叉验证确定了PLS模型的最佳主因子数。结果表明,当采用均值中心化方法时,PLS模型的RMSECV和RMSEP的值均达到了最小,分别为0.076 6和0.169 0。研究结果表明,THz-TDS技术结合化学计量学方法能够快速、准确的对大黄的真伪进行鉴别,直接使用太赫兹时域光谱而不使用计算后的吸收谱有两个优点： （1）在分频测定和光谱信号处理时无需考虑样品的厚度;（2）使光谱信号处理过程得到简化。该技术也可以对其他中草药进行鉴别和质量控制。该法快速、简单、无污染、无需样品预处理,是一种有发展前景的中草药无损检测方法。     

微型近红外光纤光谱仪用于奶粉中蛋白质脂肪的定量检测研究

提出利用微型近红外光谱仪、结合Y型光纤探头,在900～1 700 nm范围内对奶粉中蛋白质、脂肪含量进行快速、无损检测的漫反射光谱检测方法。基于Unscrambler 9.7化学计量学软件,选择合适的光谱波段,通过PLS算法分别建立了蛋白质、脂肪的校正模型,得到蛋白质、脂肪校正模型的决定系数R2分别为0.987和0.986,均方根误差RMSC分别为0.385和0.419。利用所建模型对预测样本数据集进行预测验证,得到蛋白质的标准差SEP_Protein=0.768、脂肪的标准差SEP_Fat=1.109,表明所建模型具有较高的预测能力,已基本达到实用化要求。     

RMSECV曲线筛选光谱波段算法

提出了一种利用偏最小二乘回归系数矩阵筛选光谱波段的算法。该算法利用偏最小二乘回归系数作为筛选光谱波长的依据,参考(root-mean-squares error of cross-validation,RMSECV)曲线,使初选波长数大大降低。在此基础上通过循环选择将无效信息光谱波长剔除,同时增强了所建模型的预测精确性。通过生产过程的Raman光谱数据验证,该算法比传统的利用回归系数筛选波长的算法更好地提高了模型的精确性,同时降低了模型的复杂程度,是一种高效实用的算法。     

羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究

以从内蒙、宁夏、甘肃、新疆4个肉羊产区筛选的有代表性的98份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨了羊肉嫩度无损检测的方法。以模型决定系数(r2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的质构仪剪切力值进行了拟合,确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和波段范围。结果表明：所选98个羊肉样品的剪切力值分布范围为1.673～6.631 kg,其中75%以上的样品剪切力值在2～5 kg,基本覆盖了我国现有的肉羊嫩度值分布;在11 995～5 446 cm-1和4 601～4 246 cm-1的波段范围内,最佳主成分数为10,光谱经矢量归一法处理后,建立的羊肉嫩度模型精度最高,r2达到86.2%,RMSECV为0.445;用此模型对预测集29个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数r达到0.87,预测平均偏差为0.385,RMSEP为0.524。