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蜂蜜近紅外光譜檢測 共有 50 個詞條內容

三、光程

    透反射采集方式中,光程是很重要的采集參數。近紅外光譜信號強度較弱,通過增加光程長度可使吸收強度增加,光程越大,所采集光譜的代表性越好。但在加大光程的同時也減少了光透過樣品的量,降低了信號。由于水在近紅外光譜區存...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

四、累積次數

    光譜采集的累積次數是光譜采集的一個重要參數。累積次數可以降低隨機誤差,提高光譜的信噪比。累積次數過少,光譜信噪比不高;而累計次數過多,采集光譜時間變長,容易受外界的不可控因素影響。隨機選取一個槐花蜜樣品,在40℃下...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

五、分辨率

    分辨率是指儀器對于緊密相鄰的吸收峰可分辨的最小波數間隔,是儀器能得到最小信息量的一個重要指標[11]。為考察不同分辨率對光譜以及建模結果的影響,本研究分別對4cm-1(4150個數據點)、8cm-1(2075個數據點)、16cm-1(778個數據點)、3...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

一、品種對近紅外光譜響應特性的影響

    蜂蜜品種繁多,各種蜂蜜光譜既有一定相似性,又有各自的特征。蜂蜜品種主要有椴樹蜜、槐花蜜、荊條蜜、油菜蜜和棗花蜜等。每個品種選擇10個樣品,在40℃下水浴40min后,采用AntarisFT-NIR光譜儀(ThermoNicoletCo.,USA)透反射附件采集光譜,分...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

二、溫度對近紅外光譜響應特性的影響

    溫度變化會引起水分子的彎曲和伸縮振動的改變,水分子OH基團的吸收波段及強弱有所改變,同樣引起內部分子間力的改變,表現為光譜振動變化[12~14]。蜂蜜中含有18%~20%的水分,容易受到溫度變化影響光譜響應。隨機選取8個槐花蜂蜜...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

三、產地對近紅外光譜響應特性的影響

    我國幅員遼闊,各省區都盛產蜂蜜。本研究以油菜蜜為對象,探討蜂蜜產地對光譜特性的影響。三個產區(安徽、貴州、四川)油菜蜜樣品各8個,采用MPA傅立葉變換近紅外光譜儀(BrukerCo.,Germany)透反射光纖附件,采集透反射光譜,分辨率為8...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

四、模型評價指標

    樣品通過近紅外光譜儀掃描后,結合化學計量學方法進行光譜預處理、模型建立與驗證等過程。模型的好壞、穩定性、可靠性需要通過一些參數或指標進行評價。模型評價一般包含建模參數和預測參數。近紅外模型的穩健性一般采用...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

一、蜂蜜來源

    我國蜂蜜品種種類多,分布廣,季節性強。本實驗選擇無污染、蜜源充足、蜂群強、規模較大的蜂場作為采樣點,每個蜂場選2~4個蜂群,收集濃度較高的原料蜜1~2kg。選用較常見的5種不同植物源蜂蜜作為研究對象,分別是椴樹蜜、棗花...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

二、光譜采集及預處理

    利用Antaris傅立葉變換近紅外光譜儀(ThermoNicoletCo.,USA)透反射光纖附件,分別采集不同品種蜂蜜樣品的透反射光譜,采集的主要部件有液體光纖、InGaAs檢測器等。儀器及采集附件見圖3-1。圖3-1Antaris傅立葉變換近紅外光譜儀及采集附件An...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測

三、判別方法

    本文所用的馬氏距離判別分析(Mahalanobisdistance-discriminantanalysis,MD-DA)采用TQAnalystV8.0軟件(ThermoNicoletCo.,USA)。人工神經網絡(Artificalneuralnetworks,ANN)、判別偏最小二乘法(Discriminantpartialleastsquares,DPLS)算法用MATLABV7.0軟件(TheMathWorks,Inc.,USA)。(一...[繼續閱讀]

蜂蜜近紅外光譜檢測
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