近红外光谱定量分析土壤全氮含量预处理方法探讨

提高土壤全氮含量检测的精确性对于精准农业具有非常重要的意义。本文基于近红外光谱技术,对光谱数据预处理方法进行研究。以土壤全氮含量为检测对象,采用平滑+一阶导数、基线校正+归一化、一阶导数+归一化等方法对采集样品的光谱数据进行预处理方法干预,并运用PLS算法分别建立土壤全氮含量的预测模型,分析不同种预处理方法对于近红外光谱建模精度的影响。实验结果表明应用基线校正+归一化处理后建模得到的预测均方根误差RMSEP为0.025,决定系数R~2为0.98,预测精度最佳。     

基于近-中红外相关谱融合判定掺伪芝麻油

为充分提取复杂掺伪食用油的特征信息,提出并建立一种掺伪芝麻油的判别方法.采集40个纯芝麻油和40个掺入不同浓度玉米油的芝麻油的常规一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱.对两样本采用二维相关谱技术进行相关计算,得到每一样品的同步和异步二维近红外相关谱和中红外相关谱,并进行预处理,得到其对应的同步-异步二维近红外相关谱和中红外相关谱.采用多维主成分分析法提取其特征,并将其得分矩阵进行融合.基于融合的得分矩阵,以及单一近红外、中红外相关谱得分矩阵分别建立纯芝麻油和掺伪芝麻油偏最小二乘判别分析模型,三个模型对预测集样品的判别正确率分别为100%、96.2%和96.2%.研究结果表明,所提出的方法可提取更多的特征信息,提供更好的分析结果.     

周期Besov函数类的N-宽度

本文研究了带有标准信息的各向同性Besov周期函数类的逼近问题,求得了带混淆范数的多维周期Besov函数类的Kolmogorov,Gel'fand和线性N-宽度的精确阶．     

基于LabVIEW伏安型电子舌系统激励信号源的设计与实现

伏安型电子舌系统最大优点是测量方法的多样性,它主要靠激励信号的多样性来实现;但是伏安型电子舌系统所需的大部分激励信号在电化学工作站中无法实现;文章利用虚拟仪器技术,采用数据采集卡USB-6008结合LabVIEW软件,针对伏安型电子舌系统的需求,设计一种多功能的激励信号发生器,主要实现了电压范围0~0.5 V,步进电压0.1 V,频率分别为1 Hz、10 Hz和100 Hz的复频调幅脉冲;电压范围0~0.8 V, 步进为0.1 V的大幅脉冲、小幅脉冲、阶梯波脉冲和电压范围为0~1.2 V的三角波;详细论述了不同波形产生和实现过程;测试结果显示:该激励信号发生器产生的波形稳定,方式灵活,适应于便携式伏安型电子舌测试系统。