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将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%~99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。 相似文献
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本工作利用圆二色光谱研究了Ag+与Hg2+对4种代表性G-四链体DNA结构的破坏作用。结果表明Ag+可能通过与碱基G螯合从而破坏G-四链体结构;Hg2+能通过形成T-Hg2+-T碱基对,及其他方式破坏G-四链体结构。含巯基(-SH)的半胱氨酸与Ag+与Hg2+可以发生较强的配位作用,从而使被Ag+与Hg2+破坏后的G-四链体DNA结构得以回复。基于此,一个新颖的Ag+/Hg2+-半胱氨酸-DNA逻辑门得以构筑。 相似文献
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食品安全关系人民的生命安全。为了更加准确、高效地筛查出食品中的化学危害因子,对食品进行快速、高通量的非靶向分析极其重要。在非靶向分析中,需要通过样品前处理来消除食品中复杂基质的影响,并高效回收、富集化学危害因子。因此,发展合适的样品前处理方法和材料尤为关键。近年来金属有机骨架、共价有机骨架、磁性纳米材料等新型纳米材料在样品前处理中发挥了重要作用。该文主要介绍了近几年用于食品安全非靶向筛查的样品前处理方法,新型纳米材料在样品前处理中的应用及样品前处理技术在非靶向分析中的应用,并展望了未来的发展方向。 相似文献
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海面溢油污染是常见的海洋污染之一,通常以未乳化、乳化等风化状态存在,其中乳化阶段对海洋危害更加显著.因此,快速监测海面溢油信息,准确识别并评估乳化溢油污染对溢油应急处理和生态环境保护具有重要意义.激光诱导荧光(L IF)是目前有效的海面溢油探测技术之一.L IF探测系统可分为收发共轴和非共轴形式.有关收发共轴L IF系... 相似文献
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油膜厚度是海面溢油污染评估分析的一个重要指标,激光诱导荧光(LIF)技术是目前最有效的海面溢油探测技术之一,基于LIF探测技术的油膜厚度反演算法当下仅有适用于薄油膜(≤10~20 μm)的评估方法,而对于较厚油膜(>20 μm)的评估目前尚无有效的反演算法。鉴于此,提出一种基于LIF技术适用于较厚油膜的反演算法,该算法采用油膜荧光信号反演油膜厚度,推导了油膜厚度反演公式,并给出了基于该反演算法的油膜厚度评估方法。首先采用最大类间方差算法(Otsu)选取合适的荧光光谱波段,然后根据选取波段内每个波长的光谱数据反演油膜厚度,最后采用反演油膜厚度的平均值作为油膜厚度评估结果。研究了该算法的适用范围,给出了该算法有效评估范围最大值与测量相对误差的关系,并结合消光系数给出了在多种测量误差条件下不同消光系数油品有效评估范围的最大值。通过实验对本文方法进行了验证,选用原油和白油的混合油(1∶50)作为实验油品,以波长为405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420~750 nm,采集了海水背景荧光和拉曼散射光光谱、实验油品的荧光特征光谱和多种不同厚度的较厚油膜的荧光光谱。采用Otsu算法选取420~476 nm波段评估油膜厚度,在实验油品油膜厚度≤800 μm时,该算法对油膜厚度的评估具有较高的精度,平均误差为10.5%;在油膜厚度>800 μm时,平均误差为28.8%,评估误差较大且随油膜厚度的增加快速变大,该实验结果与利用测量相对误差和消光系数的分析结果一致。实验结果表明,该方法可以实现对海面较厚油膜厚度的有效评估,并可以根据测量相对误差和消光系数判断评估结果的有效性。 相似文献
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Hg~(2+)是存在于水溶液中一种最常见、最稳定的汞污染方式.目前尽管已有大量的Hg~(2+)检测方法见诸报道,但对于大多数方法而言,要么选择性差,要么设计复杂、操作困难,要么易产生假阳性信号. 相似文献
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课堂教学的艺术,就是掌握课堂教学的规律,进行生动有趣的教学,组织学生学习活动的各种技能技巧,达到运用自如,出神入化的境界.物理学既是一门科学,又是一门艺术.怎样才能使课堂教学过程最优化呢?这不仅需要妥善的处理教材,安排内容,更要注意课堂教学艺术. 相似文献