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花椒挥发油含量的近红外光谱无损检测 总被引:9,自引:4,他引:5
应用近红外漫反射光谱技术,采用偏最小二乘法,针对118份完整花椒颗粒定标样品集,研究了扫描分辨率为4、8、16 cm-1,扫描次数为32、64、128的9种扫描参数组合情况下的挥发油含量近红外光谱预测模型.扫描分辨率为16 cm-1、扫描次数为128时,建立的预测模型最优.在最优参数组合情况下,定标集样品的内部验证决定系数R2为0.907,交互验证误差均方根为0.509,用20份样品作为预测集进行外部验证,外部验证决定系数R2为0.973,预测误差均方根为0.272,相对分析误差为6.28.结果表明,近红外光谱分析技术可以快速、无损地检测花椒颗粒中挥发油的含量. 相似文献
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我国是一个缺水的农业大国,实现精细灌溉是节约水资源的有效途径,而精确地测量土壤体积含水率是实现精细灌溉的重要保障之一.为此,提出了一种基于驻波率原理的土壤含水率测量的新方法-无接触式测量方法,介绍了其工作原理,研究出了无接触式土壤水分传感器的结构.用烘干法进行对比试验,从而得出SWR无接触式土壤含水率测量方法是一种高性能的测量方法. 相似文献