付里叶变换近红外漫反射光谱分析测定谷物粗蛋白质的规范化方法

本方法是用FTNIRDRSA测定谷物中的粗蛋白含量,内容包括五个部分:测定原理和范围;方法的提要;所用设备;测定步骤(包括样品制备,样品近红外光谱的扫描,仪器的定标,定标方程的评价,方程斜率的检查,偏差,准确度和精确度的检查)以及结果的表述。     

气相色谱法测定水果蔬菜中的有机酸

用气相色谱[GC-9A]测定出水果、蔬菜中一些有机酸,如,乳酸、草酸、丙二酸、琥珀酸、马来酸、延胡索酸、苯甲酸、苹果酸、酒石酸、柠檬酸等。方法是将样品溶于80%乙醇溶液(或水),过滤。滤液通过 DEAE 纤维素交换柱,然后用0.1N Na_2SO_4溶液洗脱,洗脱液经过蒸发、甲酯化和 CHCl_3萃取,用10%改性聚乙二醇-20000、Chromosorb W 进行色谱分析。本方法回收率为81～105%,相对标准偏差为3.17～8.86%,最低分离度为1.3。     

利用付里叶近红外漫反射光谱技术快速测定玉米子粒中蛋白质的含量

利用付里叶近红外漫反射光谱技术和PLS算法相结合,对玉米子粒样品中蛋白质的含量进行分析,预测样品相关系数Rp＝0.982,预测标准差SEP＝0.587%。该技术可以用于农作物品质快速分析中。     

近红外反射光谱测定玉米完整籽粒蛋白质和淀粉含量的研究

 以128份常用普通玉米自交系及杂交种的混合籽粒样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,对近红外反射光谱(NIRS)测定玉米完整籽粒蛋白质、淀粉含量的可行性和方法进行了研究。结果表明,采用一阶导数+多元散射校正预处理、谱区为10000～4000cm-1和一阶导数+直线扣减预处理、谱区为9000～4000cm-1,分别建立的蛋白质、淀粉含量的校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于0.97,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv、R2val)为0.92～0.95,各项误差(RMSEE     

叶绿素测定方法的研究

本文介绍了应用不同性能,不同型号的分光光度计正确测定叶绿素的几种主要方法。包括双波长联立方程法,双波长差分法及等吸收点法。其中探讨了波长偏差,单色光带宽,分光光度计性能,溶剂和不同的提取方法以及叶绿素提取液的状态等各种条件对测定叶绿素含量的影响。介绍了消除某些影响的校正方法供读者参考。     

付里叶变换近红外漫反射光谱分析仪器参数的确定

研究了FTNIRDRSA对FT光谱仪能量与分辩率的要求,也讨论了用于FTNIRDRSA的主要仪器参数(包括每个样品的扫描次数,动镜移动速度,每个光谱图的数据点与变换点数目,文件尺寸等)。     

付里叶变换近红外漫反射光谱定量分析的可行性研究

本文将近代数学统计方法应用于近红外光谱定量分析的研究。分析了NIRDRSA基础研究的必要性,应用方差分析对谷物样品近红外光谱各种条件测量结果进行统计分析,得到近红外光谱定量分析过程中光谱数据预处理的最佳方法;采用导数光谱及导数比预处理方法定量分析将有更好的分析结果。     

近红外光谱技术应用于玉米单籽粒蛋白质含量检测分析的初步研究

为探索应用近红外光谱技术检测玉米单籽粒蛋白质含量,本研究采用JDSU近红外光谱检测仪采集了205份不同基因型玉米材料的单籽粒光谱值,用常规化学法测定玉米单籽粒蛋白质含量化学值,以117个样本为建模集,拟合了玉米单籽粒近红外光谱仪扫描得到的光谱图与玉米单籽粒蛋白质含量化学值之间的相互关系,用88个样本作预测集,比较了偏最小二乘回归法(PLSR)和支持向量机回归法(SVR)2种预测模型的效果。结果表明,玉米单籽粒种子的蛋白质含量在样本中变异范围为3.48%~18.15%,平均值为10.17%。偏最小二乘回归法(PLSR)和支持向量机回归法(SVR)所建的模型预测效果基本相同,其决定系数(R2)分别为0.99和0.99,校正标准差(SEC)分别为0.32和0.32,预测标准差(SEP)分别为0.46和0.46,相对预测标准差(RSEP)分别为4.61和4.60,RPD分别为6.106和6.111。上述参数表明PLSR和SVR所建立的模型预测效果都比较好,预测值基本接近参比值,便携式JDSU近红外光谱检测仪可以应用于定量分析玉米单籽粒蛋白质含量。     

付里叶变换近红外漫反射光谱分析中样品制备的评价

引入 Mahalanobis 距离的多元数据处理方法,通过对组内均方根的比较,评价了谷子样品过40目与过60目筛的两种制样的付里叶变换近红外漫反射光谱的测量结果,从而得出与实际定量分析相一致的结论,即过60目筛的样品在光谱定量分析中有较好结果。由此,认为仅通过付里叶变换近红外漫反射光谱的测定即可确定较好的样品制备方法。