光譜學(xué)與光譜學(xué)分析精選(九篇)

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第1篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：極限學(xué)習(xí)機；模式識別；高光譜遙感圖像；判別信息

DOIDOI：10.11907/rjdk.162600

中圖分類號：TP317.4文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）001016105

對于連續(xù)狹窄的光譜帶，高光譜成像傳感器能夠捕獲詳細和豐富的光譜信息。近年來，隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，高光譜圖像得到廣泛應(yīng)用，在高光譜圖像應(yīng)用中最重要的任務(wù)是對圖像進行分類。然而，在高光譜遙感圖像分類問題中存在一些挑戰(zhàn)。例如有限訓(xùn)練樣本之間的不平衡和高維度，高光譜遙感圖像幾何形狀復(fù)雜，高光譜遙感圖像分類計算復(fù)雜度高。為使高光譜遙感圖像分類取得良好效果，近年來，機器學(xué)習(xí)方法在高光譜圖像分類中得到廣泛應(yīng)用，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural networks，ANNs）[1]、支持向量機（Support vector machine，SVM）[2]、多項邏輯回歸（Multinomial logistic regression，MLR）[3]、主動學(xué)習(xí)（Active learning，AL）[4]等，其它方法如利用稀疏表示[5]以及譜聚類[6]對高光譜進行分離也得到廣泛應(yīng)用。然而，由于高光譜遙感圖像具有{維度以及復(fù)雜性，通過機器學(xué)習(xí)算法尋找最優(yōu)的參數(shù)來進行分類通常非常困難，并且耗時，實現(xiàn)高光譜遙感圖像高效快速分類已成為遙感圖像領(lǐng)域的重要問題。

近年來，Huang等[7]基于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Single-hidden layer feedforward networks，SLFNs）結(jié)構(gòu)提出了極限學(xué)習(xí)機（Extreme learning machine，ELM）。ELM隨機產(chǎn)生隱層節(jié)點的輸入權(quán)值和偏置值，所有參數(shù)中僅有輸出權(quán)值經(jīng)過分析確定。ELM將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求解過程轉(zhuǎn)化為一個線性模型，ELM隨機選擇輸入權(quán)值和分析確定SLFNs的輸出權(quán)值，避免了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法收斂速度慢及陷入局部極小解的可能，具有更好的泛化能力和更快的學(xué)習(xí)速度。文獻[7]指出ELM通過隨機產(chǎn)生隱層節(jié)點的輸入權(quán)值和偏置值分析確定輸出權(quán)值，保持了SLFNs的通用逼近能力，同時能夠得到一個全局最優(yōu)解。由于ELM良好的泛化能力，使得ELM應(yīng)用在不同的領(lǐng)域中。在高光譜遙感圖像領(lǐng)域，Pal等[8]將ELM應(yīng)用到土地覆蓋分類中，與BP[9]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機相比，ELM取得了更好的分類效果，并且ELM算法的計算復(fù)雜度遠遠小于BP和支持向量機。Bazi等[10]利用差分進化方法優(yōu)化核ELM算法的參數(shù)，提高了高光譜遙感圖像的分類效果。為了提高ELM算法在高光譜遙感圖像分類中的穩(wěn)定性，Samat等[11]基于Bagging 和 AdaBoost算法提出了集成的極限學(xué)習(xí)機算法（Ensemble extreme learning machine，E2LM）。

雖然針對高光譜遙感圖像分類問題，研究人員在ELM算法的基礎(chǔ)上提出了改進，然而 ELM及其改進算法并未充分考慮數(shù)據(jù)樣本間的幾何特征和數(shù)據(jù)蘊含的判別信息。知道樣本之間具有某些相似的屬性和分布特征，樣本之間的相似屬性和分布特征能夠彌補ELM學(xué)習(xí)不夠充分的問題，進而可以提高ELM的泛化能力，因而數(shù)據(jù)樣本的幾何特征和數(shù)據(jù)蘊含的判別信息對ELM的分類性能具有重要作用。

基于以上分析，本文提出一種基于判別信息極端學(xué)習(xí)機（Discriminative information regularized extreme learning machine，IELM），對于分類問題，IELM同時考慮到數(shù)據(jù)樣本的幾何特征和數(shù)據(jù)蘊含的判別信息，通過最大化異類離散度和最小化同類離散度，優(yōu)化極端學(xué)習(xí)機的輸出權(quán)值，從而在一定程度上提高ELM的分類性能和泛化能力。IELM方法的優(yōu)勢在于：①繼承了ELM的優(yōu)點，在一定程度上避免了ELM學(xué)習(xí)不充分的問題；②將異類離散度和同類離散度引入到ELM中，充分利用數(shù)據(jù)樣本的判別信息；③利用MMC[12]方法有效解決最大化異類離散度和最小化同類離散度矩陣奇異問題。

為評價和驗證本文提出的基于判別信息極端學(xué)習(xí)機的高光譜遙感圖像分類方法，實驗使用Indian Pines，Salinas scene兩個高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)，將本文所提出的方法與ELM、支持向量機（Support vector machine，SVM）、最近鄰分類器協(xié)作表示（Collaborative representation nearest neighbor classifier，CRNN）[13]進行對比，實驗結(jié)果表明本文提出的算法能夠取得較好的分類效果。

實驗環(huán)境為惠普工作站處理器：Intel（R）Xeon（R） CPU E5-1603 0 @2.80 GHz，安裝內(nèi)存：8.00GB ，系統(tǒng)類型：64位操作系統(tǒng)，版本：win7，語言開發(fā)環(huán)境采用 Matlab 2010b。

第一組實驗數(shù)據(jù)為Indian Pines遙感圖像數(shù)據(jù)，Indian Pines數(shù)據(jù)是AVIRIS傳感器在薩利納斯山谷收集的數(shù)據(jù)，該圖像包含200個波段，圖像大小為145×145，地表真實分類如圖1所示，Indian Pines數(shù)據(jù)集屬性設(shè)置如表1所示。

第二組實驗數(shù)據(jù)為Salinas scene遙感圖像數(shù)據(jù)，Salinas scene數(shù)據(jù)是AVIRIS傳感器在薩利納斯山谷收集的數(shù)據(jù)，該圖像包含204個波段，圖像大小為512×217，地表真實分類如圖2所示， Salinas scene數(shù)據(jù)集屬性設(shè)置如表2所示。

實驗中，對于Indian Pines和Salinas scene圖像數(shù)據(jù)，隨機選取1%的數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練集，剩下部分為測試集，使用總體精度（OA），Kappa系數(shù)，平均準確率（AA）衡量不同算法的性能。

（1）體精度?？傮w精度（overall accuracy，OA）是對分類結(jié)果質(zhì)量的總體評價，等于被正確分類的像素總和除 以總的像素個數(shù)。被正確分類的像素沿著混淆矩陣的對角線分布，它顯示了被正確分類到真實分類中的像元數(shù)。根據(jù)混淆矩陣可得OA的計算式為：p=∑ci=1miiN（21）其中，c表示類別數(shù)目，mii表示混淆矩陣對角線上的元素，N=∑ci=1∑cj=1mij表示測試樣本的總數(shù)。

（2）Kappa系數(shù)。Kappa系數(shù)采用一種多元離散分析技術(shù)，反映分類結(jié)果與參考數(shù)據(jù)之間的吻合程度，它考慮了混淆矩陣的所有因子，是一種更為客觀的評價指標，其定義為：k=N∑ci=1mii-∑ci=1（mi+m+i）N2-∑ci=1（mi+m+i）（22）其中，mi+，m+i分別表示混淆矩陣第i行的總和、第i列的總和，c表示類別數(shù)目，N為測試樣本總數(shù)，mii表示混淆矩陣對角線上的元素，Kappa系數(shù)越大分類精度越高。

（3）平均精度。平均精度（average accuracy，AA）定義為每類分類準確率相加除以類別總數(shù)。AA=∑ci=1accic（23）其中，c表示類別數(shù)目，acci表示每類的分類準確率。

4.2實驗結(jié)果及分析

將IELM與ELM，SVM，CRNN進行對比，SVM采用libsvm工具箱，核函數(shù)采用徑向基核函數(shù)（Radial basis function，RBF），懲罰參數(shù)c=0.02，核函數(shù)參數(shù)g=0.02，IELM與ELM均采用Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，隱層節(jié)點個數(shù)設(shè)置為500，懲罰參數(shù)c=20。

5結(jié)語

本文提出了一種基于判別信息極端學(xué)習(xí)機的高光譜遙感圖像分類方法，創(chuàng)新之外在于考慮到光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的聯(lián)系和差異信息。IELM引入同類離散度和異類離散度的概念，體現(xiàn)了輸入空間數(shù)據(jù)的判別信息，通過最大化異類離散度和最小化同類離散度，優(yōu)化極端學(xué)習(xí)機的輸出權(quán)值。與NN，SVM， ELM算法的對比實驗表明，本文所提出方法的分類效果優(yōu)于NN，SVM，ELM算法。

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第2篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

本書是第二卷，由四部分組成，共25章：第一部分是“歷史的綜述”，含第1章：1. Aimé Cotton在1895年發(fā)現(xiàn)CD和ORD后的第一個十年；第二部分是“有機立體化學(xué)”，含2-12章：2. 一些天然的手性發(fā)色團――經(jīng)驗規(guī)則和量子化學(xué)計算；3. 用于測定苯和其它芳香族發(fā)色團絕對構(gòu)型的電子CD；4. 電子CD激子手性方法：原理和應(yīng)用；5. 手性擴展p-電子化合物的CD光譜：絕對立體化學(xué)和實驗驗證的理論確定；6. 利用固態(tài)電子圓二色性和量子力學(xué)計算來編配天然產(chǎn)物的絕對構(gòu)型；7. 金屬有機化合物的動態(tài)立體化學(xué)和旋光光譜學(xué)；8. 動態(tài)系統(tǒng)的圓二色性：開關(guān)分子及超分子的手性；9. 超分子系統(tǒng)的電子圓二色性；10. 利用有量子計算功能的HPLCECD進行手性化合物的在線立體化學(xué)分析；11. 用振動圓二色性進行手性天然產(chǎn)物的結(jié)構(gòu)測定；12. 分子絕對構(gòu)型的測定：選擇適當旋光法的準則。第三部分是“無機立體化學(xué)”，含第13章：13. 電子圓二色性在無機立體化學(xué)中的應(yīng)用。第四部分是“生物分子”，含第14-25章：14. 蛋白質(zhì)的電子圓二色性；15. 肽的電子圓二色性；16. 擬肽的電子圓二色性；17. 核酸的電子圓二色性；18. 肽核酸及其類似物的電子圓二色性；19. 蛋白質(zhì)與核酸相互作用的圓二色性；20. 用電子圓二色性來分析捆綁在核酸上的藥物或天然產(chǎn)物；21. 用電子圓二色性來探索HSA和AGP藥物捆綁位置；22. 生物高聚物、肽、蛋白質(zhì)和核酸的構(gòu)象研究――振動圓二色性的作用；23. 從拉曼光學(xué)活性來看生物分子的結(jié)構(gòu)和行為；24. 糖類和復(fù)合糖的旋光、電子圓二色性以及振動圓二色性；25. 通過電子圓二色性來發(fā)現(xiàn)藥物。本書以紀念已故的Carlo Rosini教授的短文開頭。每章的結(jié)尾有參考書目，目錄的前面有各章作者簡介，結(jié)尾有主題索引。

本書第一編著貝羅娃博士是美國紐約哥倫比亞大學(xué)化學(xué)系的研究員。1998年以來，她一直是《手性》雜志的編委會成員。

本書可用做大學(xué)生或研究生的教科書，或?qū)W術(shù)和工業(yè)領(lǐng)域的研究工作者的參考書。

第3篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

【關(guān)鍵詞】近紅外光譜分析技術(shù);肉類產(chǎn)品;檢測;鑒定;預(yù)測精度

一、檢測肉類產(chǎn)品化學(xué)成分分析

傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法不適宜于再現(xiàn)即時檢測，具有很大的破壞性，并且花費的時間長。但是肉的食用品質(zhì)和營養(yǎng)品質(zhì)受到肉品化學(xué)成分的影響很大，而為了評定肉品的品質(zhì)，NER技術(shù)可以快速、無損測定原料肉和肉類制品中多種組分的含量。近些年看來，在肉品化學(xué)成分快速檢測方面，近紅外光譜技術(shù)取得很多進展，如：Cozzolino為了對51只羊身上不同部位的306塊肌肉進行檢測，運用了可見/近紅外光譜，發(fā)現(xiàn)測定的結(jié)果與花足額分析測得的結(jié)果具有較好的相關(guān)性，得到水、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪系數(shù)分別為0.76、0.83、0.73。而除了這三種主要組分外，肉的品質(zhì)和營養(yǎng)價值受脂肪中脂肪酸的組成和含量的影響也挺大，如：Sierra為了預(yù)測牛肉中各種脂肪酸含量、飽和脂肪酸、支鏈脂肪酸、單一不飽和脂肪酸的系數(shù)，采用了NIR技術(shù)，得到相關(guān)系數(shù)分別為0.837、0.701、0.852。另外，在肉類微量元素含量的近紅外光譜分析方面，Gonzalez-Martin為了檢測Iberian鮮豬肉糜中的礦物質(zhì)元素Fe、Zn、Ca、Na和K，利用近紅外反射光譜得到了其相關(guān)系數(shù)分別為0.842、0.695、0.761、0.639、0.781。

另外，一些學(xué)者采用近紅外反射儀構(gòu)建了肉糜在線檢測系統(tǒng)，表明了肉糜力度越小，其預(yù)測誤差越小。由此可見近紅外光譜技術(shù)對韓皮昂較少其他化學(xué)成分的檢測精度不是特別理想，但是可以準確的測定肉中主要成分的含量，為了提高檢測精度需要改善光譜參考方法，同時，對于完整肉片檢測的時候，近紅外光譜法能達到在線檢測的要求，可增加掃描次數(shù)或擴大取樣范圍，并將肉切碎或絞碎均勻混合成肉糜狀，檢測精度要比整塊肉樣要高[1]。

二、應(yīng)用于肉類產(chǎn)品感官評價的分析

肉色是肉品感官評定的重要指標。肉類的感官指標主要是肉品的顏色、文理、風(fēng)味等，利用這些指標，近紅外光譜技術(shù)與肉品其他物化性質(zhì)的關(guān)聯(lián)性可對其進行檢測。如：Cozmlino采用修正的偏最小二乘分析法，利用可見光和NIR技術(shù)對肉的顏色、紅度、黃度進行檢測，得到了同品種豬肉L*和a*的驗證相關(guān)系數(shù)較高。其次，肉類食用品質(zhì)中重要的衡量指標還包括嫩度。如：Byrne等在750～1098nm的光譜范圍內(nèi)，采用成分分析法研究了牛肉背最長肌的嫩度、文理、風(fēng)味與近紅外光譜的相關(guān)性。而Shackelford等利用遠紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)對牛肉畜體的質(zhì)量評價和產(chǎn)量分級。再者，通過揮發(fā)性鹽基氮這一指標來表示，利用近紅外光譜可以快速評定肉品的新鮮度。如：Leroy為了評價豬肉的新鮮度，利用近紅外光譜技術(shù)，在1200～1300nm波長建立了揮發(fā)性鹽基氮預(yù)測模型。由此可見，由于肉類多不均勻，造成了研究肌肉部位受到限制，如果近紅外光譜技術(shù)與機器視覺技術(shù)等方法進行融合的話，不但可以評定多種肉品指標，還可以提高肉品的感官評定精度。并且在一定程度上，可以提高在線檢測效率和實際的經(jīng)濟效益。也就是說，近紅外光譜技術(shù)快速檢測肉類主要感官指標是可行性的[2]。

三、應(yīng)用于肉類產(chǎn)品物理特性上的分析

肉品系水力式肌肉組織保持水分的能力。在對肉類物理特性的檢測時，NIR技術(shù)主要包括pH系水力和剪切力等。在生產(chǎn)和運輸?shù)倪^程中，由于肉品系水力不良，會造成嚴重的質(zhì)量損失。近些年來，在對生鮮肉系水力進行檢測的時候，國內(nèi)外利用金宏外光譜技術(shù)的結(jié)果并不理想。如：Hoving-Bolink在線檢測時，利用近紅外光譜發(fā)現(xiàn)對滴水損失的預(yù)測效果不佳。而Kapper在對132個豬肉樣品進行紅外光譜分析，得到滴水損失的相關(guān)系數(shù)為0.73。Prevolnik為了研究豬肉的滴水損失，利用近紅外光譜技術(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和偏最小二乘回歸分別建模，預(yù)測的誤差相近。另外，在對多種肉類pH進行檢測時，廖義濤采集了豬肉肉塊樣本的可見/近紅外光譜，研究了豬肉pH的可見/近紅外光譜在線檢測，同時測定pH，經(jīng)一階微分結(jié)合多元散射校正對光譜預(yù)處理后RMSEP為0.051，建模型的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.905。由此可見，基于近紅外光譜預(yù)測肉品滴水損失存在一定的局限性，但是近紅外光譜分析技術(shù)更具有在線無損檢測的實際應(yīng)用價值，其他評價系水力的方法都存在破壞樣品、樣品準備復(fù)雜、耗時長等諸多原因。因此，近紅外光譜技術(shù)對預(yù)測肉品滴水損失具有一定的顯示意義。提高了近紅外光譜法對肉品滴水損失的預(yù)測精度，防止了在因素對光譜獲取的影響和改善參考方法。

四、對肉類品種的判斷和安全鑒定

食品安全檢測中，對原料肉明確來源是非常重要的。為了進一步實現(xiàn)肉類的品種判斷和安全鑒定，近紅外光譜技術(shù)可以對肉類的化學(xué)成分和含量的分析等為依據(jù)。如：McDevitt為了鑒別不同四樣條件的雞肉，采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合經(jīng)典化學(xué)分析方法，得到脂肪、蛋白質(zhì)和灰分的相關(guān)系數(shù)為0.93、0.86、0.71，并且快速判別出養(yǎng)殖條件，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖時間短的雞肉含有更高的脂肪，還含有更低的蛋白質(zhì)和灰分。Andres對232個羊羔肉樣品分析獲得NIR光譜曲線，并且進行了感官分析，得到的相關(guān)系數(shù)都小于0.40，但是近紅外光譜技術(shù)具有快速辨別羊羔肉的感官特定，能夠區(qū)分優(yōu)良感官指標的肉品。一般情況下，化學(xué)方法鑒別真?zhèn)位ㄙM的時間較長，而近紅外光譜技術(shù)可應(yīng)用于原料肉品質(zhì)的快速定性和鑒別分析，能快速對肉類摻假進行鑒別[3]。

五、總結(jié)

近紅外光譜技術(shù)可以代替那些具有污染環(huán)境，危害健康的檢測器工具或技術(shù)，是一種具有對大量肉樣的化學(xué)組成進行檢測的技術(shù)，并且還能對肉的物理性質(zhì)和感官品質(zhì)進行分析，對于更好地完善肉及肉制品行業(yè)的安全監(jiān)控具有很大的現(xiàn)實意義。

參考文獻

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課題：兵團科技支疆項目（NO.2014AB037）。

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第4篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

【關(guān)鍵詞】 葉綠素 SPAD Ardunio

植物是陸地生態(tài)系統(tǒng)的基本組成成分，約占地球陸地表面的70%，是人類及一切生命的搖籃。葉片作為植物機體的最重要組成部分，它不僅是光合作用的主要場所，而且在果實成熟過程中充當了重要的角色。綠色植物的各項生理活動中，光合作用是最主要的生理活動之一，它將光能變成電能—電能變成活躍的化學(xué)能——活躍的化學(xué)能變成穩(wěn)定的化學(xué)能，光合作用過程中，葉綠素起著至關(guān)重要的作用[1]。葉綠素是人們研究的最早也是目前做的最多的葉片生化參數(shù)之一，作為葉片的主要吸收光能的物質(zhì)，也是氮元素的主要體現(xiàn)物質(zhì)之一。葉片葉綠素含量也反映了植物對營養(yǎng)元素的需要當植物受到環(huán)境脅迫或者是在衰老的過程中葉片中葉綠素含量會比其他色素更快的下降?？梢哉f，其含量準確快速的檢測對植物的光合效率、發(fā)育階段、營養(yǎng)狀態(tài)的判斷具有重要的意義。葉片葉綠素含量的變化對理解植物生長狀態(tài)，環(huán)境變化具有重要的指示作用，在指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、監(jiān)測農(nóng)作物長勢和估產(chǎn)、分析農(nóng)田水肥狀況以及植物精細分類等諸多方面也具有重要意義[2，3]。

本文針對這種需要研制了一種基于Arduino的葉綠素含量光學(xué)檢測儀器，實現(xiàn)了對植物葉片葉綠素含量的無損、快速檢測。

1 測量機理

1.1 傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)方法獲取葉片葉綠素含量大都采用外觀診斷和化學(xué)分析法。外觀診斷法的優(yōu)點是直觀、簡單、方便，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中普遍應(yīng)用。但是這種方法是事后性的，起不到主動預(yù)防的作用；且由于此種診斷僅憑經(jīng)驗判斷，處于定性或半定量階段；這種外觀癥狀又易與物理損傷相混淆，所以在實際應(yīng)用中有很大的局限性和延后性[4]?；瘜W(xué)分析法是獲得植物生化組分信息最準確、可靠的方法，在實驗室里這種方法是非常有效的，也是其他研究植物生化組分方法的技術(shù)參數(shù)依據(jù)。但是這種分析方法是破壞性的，從樣本的采集、烘干、稱重、研磨直到使用都使有潛在危害性的藥品進行測試，需要耗費大量的時間、人力、物力和財力，結(jié)果也不具有實時性。而且實驗室化學(xué)分析需要有經(jīng)驗的專業(yè)分析人員和大量的分析試劑與設(shè)備，在很多情況下不具備這些條件，特別是發(fā)展中國家，因此在農(nóng)業(yè)實際生產(chǎn)中這種方法是不可行的。

1.2 光學(xué)檢測方法

葉綠素檢測儀是根據(jù)葉綠體色素提取液對可見光譜的吸收，利用分光光度計在某一特定波長測定其吸光度，即可用公式計算出提取液中各色素的含量。根據(jù)朗伯——比爾定律，某有色溶液的吸光度A與其中溶質(zhì)濃度C和液層厚度L成正比，即：

A=αCL （1）

式中：α比例常數(shù)。當溶液濃度以百分濃度為單位，液層厚度為1 cm時，α為該物質(zhì)的吸光系數(shù)。各種有色物質(zhì)溶液在不同波長下的吸光系數(shù)可通過測定已知濃度的純物質(zhì)在不同波長下的吸光度而求得。如果溶液中有數(shù)種吸光物質(zhì)，則此混合液在某一波長下的總吸光度等于各組分在相應(yīng)波長下吸光度的總和。這就是吸光度的加和性[5]。欲測定葉綠體色素混合提取液中葉綠素a、b和類胡蘿卜素的含量，只需測定該提取液在三個特定波長下的吸光度A，并根據(jù)葉綠素a、b及類胡蘿卜素在該波長下的吸光系數(shù)即可求出其濃度。在測定葉綠素a、b時為了排除類胡蘿卜素的干擾，所用單色光的波長選擇葉綠素在紅光區(qū)的最大吸收峰。

1.3 葉綠素儀

葉綠素檢測儀簡稱為葉綠素含量儀或者葉綠素測量儀，是通過測定spad值來顯示植物綠色程度的儀器。SPAD502葉綠素含量儀是葉綠素測量儀中最高端的儀器，它通過測定SPAD值，相關(guān)的實驗證明SPAD值與葉綠素含量成正比關(guān)系，因而SPAD值代表葉綠素含量。但該儀器主要依賴進口，加個偏高。

2 測量系統(tǒng)搭建

2.1 Arduino開發(fā)板

Arduino是一款便捷靈活、方便上手的開源電子原型平臺，包含硬件（各種型號的Ardunio板）和軟件（Arduino IDE）。Arduino，是一個基于開放原始碼的軟硬體平臺，構(gòu)建于開放原始碼simple I/O介面版，并且具有使用類似Java，C語言的Processing/Wiring開發(fā)環(huán)境。

2.2 系統(tǒng)實現(xiàn)

該儀器主要由單色光源、光電探測器、光源驅(qū)動電路、信號調(diào)理電路和微控制系統(tǒng)等部分組成，儀器框圖如（圖1）所示。

單色光源發(fā)光照射葉片，光電探測器檢測到帶有葉綠素信息的光強信息，并轉(zhuǎn)換成電信號，經(jīng)信號調(diào)理電路后滿足轉(zhuǎn)換器的要求，微控制系統(tǒng)完成對數(shù)據(jù)的采集、計算、存儲和顯示等功能。微控制系統(tǒng)主要包括單片機、A/D轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)存儲模塊、監(jiān)控電路、串口通信、時鐘電路、和按鍵等。

由于Arduino編程的便捷性，僅需要極少代碼即可實現(xiàn)。部分代碼如下，led1pin與led2pin分別為敏感波長與參比波長的LED二極管所連接到板上端口（表1）。

3 儀器標定

3.1 儀器標定實驗

采用SPAD-502葉綠素儀測定葉片葉綠素SPAD值作為標準值，該儀器測量精度優(yōu)于0.1 SPAD。采用本文研制的儀器實現(xiàn)對葉片吸光度值的測量。測量對象為同一種植物的30個葉片，并且摘于不同植株，這些葉片的厚度相差不大，主要位于一個植株的中間部位。植物葉片摘于實驗前的30分鐘，以清水沖洗，保證不同葉片樣本測量位置的一致。同一葉片樣本重復(fù)測量3次，取平均值作為該葉片的SPAD值。

3.2 標定模型和性能評價

將上面采集到的每個葉片的吸光度和葉綠素濃度標準值對應(yīng)的3次測量數(shù)據(jù)分別進行平均，作為最終的測量值，共得到30組數(shù)據(jù)，同時采用本文所研發(fā)儀器進行同樣測量，30組葉片樣本兩種測量數(shù)據(jù)如（圖2）所示。以SPAD-502葉綠素儀測定葉片葉綠素SPAD值作為標準值，則本文儀器的測量均方根誤差為2.7 SPAD。

4 結(jié)論

本文開發(fā)了一種基于Arduino的植物葉片葉綠素含量光學(xué)檢測儀器，該儀器操作簡單、體積小、攜帶方便、精度高。由于采用Ardunio開發(fā)板，從而在一定程度上簡化了裝置結(jié)構(gòu)、降低了成本。采用該儀器對葉片進行測量，將得到的測量結(jié)果與SPAD-502葉綠素儀測得的結(jié)果進行對比，誤差為2.7 SPAD。實驗結(jié)果表明，該儀器測量精度高，穩(wěn)定性好，能夠滿足對葉綠素濃度測量的應(yīng)用要求，可以實現(xiàn)葉綠素濃度的快速、無損檢測。

參考文獻：

[1]李慶波，徐玉坡，張超航，張廣軍，吳瑾光.基于光譜技術(shù)的植物葉綠素濃度無損檢測儀器的研制.光譜學(xué)與光譜分析，2009（10）：875-2878.

[2]Cen Haiyan， Shao Yongni， Song Haiyan， et al. The 8th International Conference of Signal Processing， Gruilin China， IEEE Press，2006.215.

[3]張東彥，劉镕源，等.應(yīng)用近地成像高光譜估算玉米葉綠素含量[J].光譜學(xué)與光譜分析.2011（3）：771-775.

第5篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

[關(guān)鍵詞]近紅外光譜分析技術(shù) 牛奶 化學(xué)分析 應(yīng)用

中圖分類號：TS207.3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）11-0258-01

近紅外光具體指波長在780-2526nm范圍內(nèi)的電磁波，近紅外光譜分析技術(shù)則是光譜測量技術(shù)同化學(xué)計量學(xué)的有機結(jié)合。近紅外光分析技術(shù)應(yīng)用范圍不斷拓展，在食品行業(yè)中應(yīng)用于調(diào)味品、酒制品、肉類等成分鑒別以及真?zhèn)舞b別，近年來其在牛奶制品化學(xué)分析中也得到了較為廣泛的應(yīng)用。分析近紅外光譜技術(shù)在牛奶及其制品分析檢測中的應(yīng)用，實施對牛奶及其制品的質(zhì)量安全控制，有著重要的現(xiàn)實意義。

一、近紅外光譜分析技術(shù)原理

近紅外光譜分析技術(shù)是近幾十年來發(fā)展最為迅速的高新分析技術(shù)之一。我國從上世紀80年代開始應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)，并逐漸拓展到食品、農(nóng)業(yè)、石化等多個領(lǐng)域，近紅外光譜是分子振動光譜倍頻與合頻吸收光譜，主要為X-H鍵吸收。由于不同基團（例如苯環(huán)，甲基等）所生成的光譜在吸收峰的強度以及位置上有差異性，結(jié)合朗伯-比耳吸收定律，光譜特征將鎖著樣品成分含量的變化而變化。近紅外光譜分析技術(shù)具體有以下幾個優(yōu)點：傳輸性能良好，近紅外光在光導(dǎo)纖維中傳輸性能較好，能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)工藝流程的在線檢測；檢測手段無損。近紅外光譜分析技術(shù)檢測不對樣品產(chǎn)生損傷，特別是在活體檢測上有著非常大的優(yōu)勢；分析速度快捷。近紅外光譜分析技術(shù)不用對樣品進行預(yù)處理，對于樣品的測量通常在1分鐘之內(nèi)可以完成，其分析速度較快，效率較高；綠色環(huán)保。近紅外光譜分析技術(shù)在檢測中不對環(huán)境產(chǎn)生污染，因而其也被稱作綠色檢測技術(shù)。

二、近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析中的應(yīng)用

牛奶是由多種物質(zhì)所組成的混合物，其具體包括真溶液、膠體懸乳液、高分子溶液以及乳濁液等。而牛奶成分中蛋白質(zhì)分子、脂肪等對于近紅外光有著吸收作用，因而近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析測定中能夠得到良好應(yīng)用。近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶制品上的應(yīng)用主要體現(xiàn)在在線檢測與離線檢測兩個方面。在線檢測是指借助光纖探頭直接在生產(chǎn)線中對樣品進行檢測；離線檢測指用紅外反射儀對樣品杯或者試管中的樣品實施全反射檢測。其具體應(yīng)用包括定性分析牛奶及其制品的產(chǎn)地來源與品種，以及定量分析牛奶及其制品的微生物與理化指標等。

1.在線檢測

牛奶生產(chǎn)過程中，因出廠產(chǎn)品一致化的要求，通常需要保證原料成分含量的一致性，而現(xiàn)實生產(chǎn)當中不能使生產(chǎn)停止來滿足在線檢測。近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用則實現(xiàn)了對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控。在線檢測中，利用近紅外光譜分析技術(shù)對牛奶成分中的蛋白、乳糖、脂肪、蔗糖以及水分進行測量，能夠取得良好的效果，可廣泛應(yīng)用與鮮奶成品生產(chǎn)以及奶粉生產(chǎn)過程中的質(zhì)量監(jiān)控。并且如今近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用也已經(jīng)拓展到了牛奶中病菌數(shù)以及牛奶體細胞數(shù)測定方面。吳靜珠等提出了建立包括不同種類奶粉樣品集中的脂肪、乳糖、蛋白等的紅外模型，并采取全譜分析結(jié)合模型優(yōu)化的方法，簡化了近紅外技術(shù)在奶粉定量分析的步驟。劉蓉（2005）通過最小半球體積法以及半數(shù)重采樣法來對牛奶成分近紅外光譜實施奇異點剔除實驗，這兩種算法的有效結(jié)合有著快速簡單的特征，能夠適應(yīng)牛奶成分等的在線檢測，可大大提升分析模型的精度與穩(wěn)定性。朱俊平（2003）通過多元線性回歸法構(gòu)建用近紅外光譜分析技術(shù)檢測兒童高鈣奶粉蛋白、乳糖、脂肪的測定模型。其近紅外法測定結(jié)果與標準法測定結(jié)果相一致。但總體來看，目前近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶及其制品在線檢測中的應(yīng)用尚停留在實驗室的階段，要真正實現(xiàn)牛奶及其制品生產(chǎn)的在線檢測還需要做更多的工作。

2.離線檢測

營養(yǎng)成分檢測。牛奶制品營養(yǎng)成分檢測主要是指利用近紅外光譜分析技術(shù)對牛奶中的蛋白質(zhì)、乳糖、脂肪等營養(yǎng)成分進行快速定量的分析。聯(lián)邦德國的R.T.Carl早在1991年就利用近紅外光譜分析技術(shù)以及偏最小二乘法分析牛奶中的脂肪含量，結(jié)果也表明利用近紅外光譜分析技術(shù)分析牛奶中脂肪含量是非?？尚械?。

摻假物質(zhì)鑒別。牛奶制品中有許多摻假物質(zhì)，例如植物蛋白、植脂末、乳清粉乃至三聚氰胺等。奶制品摻假成分檢測主要依賴傳統(tǒng)方法，而近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用也能夠起到有效作用。韓東海（2006）具體應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)來鑒別純牛奶中的還原奶，結(jié)合判別分析方法構(gòu)建起還原奶鑒別模型，并利用偏最小二乘法構(gòu)建起原料奶的ph值以及酸度預(yù)測模型，具體誤差

致病菌分析。李守軍（2007）對利用近紅外光譜技術(shù)檢測牛奶中致病菌方法進行了分析。具體采用最小二乘法、余弦相似度聚類等方法建立利用近紅外光譜檢測原料乳大腸桿菌、總菌落數(shù)的模型，結(jié)果表明能夠在50分鐘內(nèi)完成，可有效預(yù)測原料乳大腸桿菌以及總菌數(shù)。

三、近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用展望

我國的奶制品質(zhì)量水準在食品市場中一直備受關(guān)注，牛奶產(chǎn)品的質(zhì)量也一直是弱項，例如我國奶粉產(chǎn)品質(zhì)量與西方國家有著巨大差距。究其原因，在于生產(chǎn)監(jiān)控以及原材料質(zhì)量控制上的差距。近紅外光譜分析技術(shù)有著準確、快速、便捷等特性，得到了越來越廣泛的應(yīng)用。而這項技術(shù)在牛奶及其制品中的應(yīng)用，則能夠更有效地實施對牛奶制品的質(zhì)量監(jiān)控。其對于提升生產(chǎn)質(zhì)量控制，降低生產(chǎn)成本等發(fā)揮著重要的作用。但同時，目前近紅外光譜技術(shù)在牛奶分析檢測中的應(yīng)用仍存在著諸多問題有待解決：牛奶為多分散體系，由于測量條件以及測量方法等諸多因素影響，測定結(jié)果的準確率有待提升，因而需要開發(fā)專用的數(shù)學(xué)模型以及相關(guān)配件來提升檢測精確度；近紅外光譜分析技術(shù)定性與定量分析的關(guān)鍵因素在構(gòu)建準確的校正模型，因而需要進行多種建模方法的對比來獲取最優(yōu)化的模型；此外，近紅外光譜分析技術(shù)雖然分析成本較低，但其儀器本身較為昂貴，對于我國一些牛奶加工企業(yè)、牛奶養(yǎng)殖場所以及牛奶收購站而言，缺乏經(jīng)濟實力與生產(chǎn)規(guī)模。因而需要開發(fā)出更簡便，價格更低的近紅外儀器，拓展其在牛奶檢測中的應(yīng)用范圍。

結(jié)束語

總而言之，近紅外光譜分析技術(shù)有著簡便、快速、綠色等特征，隨著我國乳制品工業(yè)的快速發(fā)展以及社會對于乳制品質(zhì)量的關(guān)注，近紅外光譜分析技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用前景。目前我國乳品市場質(zhì)量安全方面仍然存在著諸多問題，新形勢下，我們應(yīng)當進一步加快對近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析應(yīng)用的研究，促進其在乳品生產(chǎn)檢測中的高效應(yīng)用，從而提升我國乳制品的質(zhì)量安全水平。

參考文獻

[1] 鄒強.近紅外光譜技術(shù)在奶酪品質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，10.

第6篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

[關(guān)鍵詞] 近紅外光譜;續(xù)斷;發(fā)汗;主成分分析;馬氏距離;判別分析

[收稿日期] 2014-07-16

[基金項目] 國家自然科學(xué)基金青年基金項目（81303224）

[通信作者] *杜偉鋒，碩士，助理研究員，研究方向為中藥炮制及質(zhì)量控制，Tel：（0571）87195895，E-mail：

產(chǎn)地加工是中藥材加工成中藥飲片的一個重要環(huán)節(jié)。長期的中藥生產(chǎn)實踐和產(chǎn)地加工經(jīng)驗積累形成了獨具特色、較為系統(tǒng)的中藥材產(chǎn)地加工方法和技術(shù)體系[1]?！鞍l(fā)汗”是中藥材常用的傳統(tǒng)產(chǎn)地加工方法之一，主要使其內(nèi)部水分往外溢，變軟、變色，增加香味或減少刺激性，有利于干燥，如厚樸、杜仲、玄參、續(xù)斷、丹參等藥材。現(xiàn)代研究表明，“發(fā)汗”除了利于藥材干燥外，也常常伴隨著化學(xué)成分的改變[2]。近年來，隨著干燥設(shè)備的興起，再加上產(chǎn)地“發(fā)汗”比較繁瑣耗時，藥農(nóng)大都摒棄了傳統(tǒng)的“發(fā)汗”加工方法，直接烘干來代替“發(fā)汗”。必然會影響傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床療效。目前，市場上尚無很好地發(fā)汗藥材的鑒定方法，只是根據(jù)經(jīng)驗進行鑒別。鑒別藥材“發(fā)汗”與否，有人采用色差儀和電子鼻測量其顏色特征參數(shù)和氣味特征參數(shù)，建立了判別模型[3]。然而，電子鼻僅對氣味較大的藥材敏感，對氣味淡的藥材不適合。近些年來，通過與化學(xué)計量學(xué)相結(jié)合，近紅外光譜已逐步發(fā)展成為一門能反映樣品的整體信息、快速簡便、低成本、無損失，便于在線分析的分析檢測技術(shù)[4]，在中藥定性和定量分析方面的應(yīng)用也越來越廣泛[5]，主要用于中藥材的真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地鑒別、種類分析、成分的快速含量測定[6-16]等。筆者以續(xù)斷為例，采用近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)，利用主成分分析-馬氏距離法進行判別分析，建立續(xù)斷“發(fā)汗”的鑒別模型，以快速鑒別續(xù)斷是否經(jīng)過產(chǎn)地加工“發(fā)汗”，為控制續(xù)斷藥材質(zhì)量提供新的手段。

1 材料

Antaris 傅立葉變換近紅外光譜儀，配有漫反射積分球，樣品旋轉(zhuǎn)臺，樣品杯，Result 3.0光譜采集軟件，TQ8.3.125光譜分析軟件（美國Thermo Fisher公司）。

257批續(xù)斷樣品是從貴州、四川、云南、湖北、浙江、安徽等產(chǎn)地收集，其中發(fā)汗樣品106批，未發(fā)汗樣品151批，經(jīng)浙江中醫(yī)藥大學(xué)中藥飲片有限公司鄭建寶主管中藥師鑒定為川續(xù)斷科植物川續(xù)斷Dipsacus asper Wall.ex Henry的干燥根。

2 方法與結(jié)果

2.1 近紅外光譜的采集

將續(xù)斷樣品研碎過60目篩，每份樣品取約10 g，混合均勻后放入石英樣品杯中，攤平，然后以空氣為參比，扣除背景，采集光譜圖。采樣方式：積分球漫反射;采集區(qū)間10 000～4 000 cm-1;分辨率8.0 cm-1;掃描次數(shù)64次;empty門衰減;增益為1;溫度（25±2） ℃，相對濕度45%～50%。每份樣品掃描3次，求平均值作為樣品的NIR光譜，見圖1，2。續(xù)斷未發(fā)汗和發(fā)汗樣品的近紅外光譜圖都極為相似，無法直接找出特定的吸收峰加以區(qū)分。必須運用化學(xué)計量學(xué)方法，采用光譜分析軟件對原始光譜進行預(yù)處理和特征信息提取后才能作出鑒別。

圖1 續(xù)斷未發(fā)汗樣品近紅外光譜圖

Fig.1 The near-infrared spectrum of the crude Dipsaci Radix

圖2 續(xù)斷發(fā)汗樣品近紅外光譜圖

Fig.2 The near-infrared spectrum of the sweated Dipsaci Radix

2.2 建立模型的方法

2.2.1 樣品選擇 通過優(yōu)化篩選，剔除偏離較大的樣品，使其誤判率為0。最終選取了83批續(xù)斷未發(fā)汗樣品作校正集，46批作驗證集;選取64批續(xù)斷發(fā)汗樣品作為校正集，22批樣品作為驗證集，其余樣品作為預(yù)測集。

2.2.2 波段選擇 優(yōu)化光譜范圍，凈化譜圖信息，對反映樣品信息突出的光譜區(qū)域進行挑選，篩選出最有效的光譜區(qū)域，提高運算效率。以所建模型的性能指數(shù)（performance index， PI）為指標，不斷優(yōu)化譜段范圍，最終選擇譜段為9 881.46～4 119.20 cm-1。

2.2.3 光譜預(yù)處理方法 采用近紅外光譜儀自帶的TQ Analys 軟件，選擇常用的主成分分析-馬氏距離法進行判別分析（discriminant analysis）。由于存在樣品不均勻、光散射等干擾，以及近紅外儀器自身的隨機噪音，故應(yīng)采用合理的光譜預(yù)處理方法以消除噪音、降低樣品表面不均勻和色差等因素影響， 提高模型的預(yù)測精準度和穩(wěn)定性。本文比較了 ①光程類型（pathlength type）：多元散射校正（MSC）、標準正則變換（SNV）;②數(shù)據(jù)格式（data format）：原始光譜（spectrum）、一階求導(dǎo)（first derivative，1st D）、二階求導(dǎo)（second derivative， 2nd D），見圖3～5;③平滑（smoothiing）類型：不光滑（no smoothing， Ns）卷積平滑濾波（ savitzky-golay filter， S-G），Norris導(dǎo)數(shù)平滑濾波（Norris derivative filter， Nd）等光譜預(yù)處理方法，以判別分析的準確度為判據(jù)，不同光譜預(yù)處理方法所建模型的性能指數(shù)見表1，經(jīng)過比較，選用 “SNV+spectrum+ S-G” 組合對原始光譜進行預(yù)處理。

A.發(fā)汗; B.不發(fā)汗; C.兩者間的標準差（圖4，5同）。

圖3 續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的原始光譜的光譜圖

Fig.3 The crude spectrum of the crude and sweated Dipsaci Radix

圖4 續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的一階求導(dǎo)的光譜圖

Fig.4 The first derivative spectrum of the crude and sweated Dipsaci Radix

2.2.4 主成分數(shù)選擇 選取主成分（principal components， PCs）的個數(shù)取決于主成分的累計方差貢獻

圖5 續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的二階求導(dǎo)的光譜圖

Fig.5 The second derivative spectrum of the crude and sweated Dipsaci Radix

表1 不同光譜預(yù)處理方法對性能指數(shù)的影響

Table 1 The effects of different spectrum pretreated methods on the performance index

光譜預(yù)處理方法性能指數(shù)

MSC+spectrum+Ns94.457

MSC+spectrum+S-G94.466

MSC+1st D+Ns91.926

MSC+1st D+S-G91.986

MSC+1st D+Nd92.308

MSC+2nd D+Ns85.417

MSC+2nd D+S-G85.654

MSC+2nd D+Nd91.710

SNV+spectrum+Ns94.572

SNV+spectrum+S-G94.575

SNV+1st D+Ns91.776

SNV+1st D+S-G91.821

SNV+1st D+Nd92.097

SNV+2nd D+Ns85.270

SNV+2nd D+S-G85.504

SNV+2nd D+Nd91.626

率（cumulative），它標志著前幾個主成分概括信息之多寡;性能指數(shù)是評價模型優(yōu)劣的指標。因此，以性能指數(shù)和累計貢獻率來篩選模型的最佳主成分數(shù)?？芍?，選擇主成分數(shù)為14 時，模型的性能指數(shù)最大且累計貢獻率較大，建立的續(xù)斷未發(fā)汗和發(fā)汗樣品的識別模型效果最佳見表2，圖6。

2.3 鑒別模型的建立

采用主成分分析-馬氏距離法，選擇 “SNV+spectrum+S-G” 組合對原始光譜進行預(yù)處理，主成分數(shù)為14，建立續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的近紅外光譜鑒別模型。用本方法分析樣品時，軟件對標準光譜進行主成分分析，用其結(jié)果來確定未知樣品的得分值，得分圖用來計算樣品到每個類別的馬氏距離，

表2 鑒別模型中主成分數(shù)的優(yōu)化

Table 2 The optimization of the number of principal components in the identification model

主成分數(shù)累計貢獻率/%性能指數(shù)

1099.928 393.944

1199.949 793.991

1299.963 394.002

1399.972 993.739

1499.979 694.575

1599.984 294.555

1699.988 294.456

1799.990 994.387

圖6 鑒別模型中主成分數(shù)優(yōu)化三維圖

Fig. 6 The 3D graphic of the number of principal components optimization in the identification model

距離哪一類的值越小，就歸屬為哪一類。建立的近紅外光譜鑒別模型見圖7。

.未發(fā)汗;.發(fā)汗;.其他。

圖7 續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的近紅外光譜鑒別模型

Fig.7 The near-infrared spectroscopy identification model of the crude and sweated Dipsaci Radix

2.4 模型的預(yù)測能力

選取了續(xù)斷未發(fā)汗樣品22批和發(fā)汗樣品20批作為預(yù)測集，對優(yōu)化后的校正集模型進行驗證，檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力，結(jié)果見表3。從表中可看出， 模型的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果一致，模型的預(yù)測準確率為100%，說明所建模型用于快速鑒別續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品是可行的。

表3 鑒別模型的預(yù)測結(jié)果

Table 3 The prediction results of identification model

No.

馬氏距離

未發(fā)汗發(fā)汗

10.691.34

20.721.34

30.701.45

41.090.87

51.190.89

60.920.90

71.351.12

81.541.12

91.021.63

101.201.57

111.231.04

121.461.30

130.891.38

141.151.02

150.691.54

160.571.52

170.540.82

180.911.08

191.221.17

200.841.14

210.81

220.79

3 討論

近紅外光譜主要是反映C-H，O-H，N-H，S-H等化學(xué)鍵的信息，因此分析范圍幾乎可覆蓋所有的有機化合物和混合物。主要原理是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成信息與測得的數(shù)據(jù)采用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)建立校正模型，然后通過對未知樣品光譜的測定和建立的校正模型來快速預(yù)測其組成。因此可以說它能應(yīng)用于所有中藥材的真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地鑒別、種類分析。但是建模需要大量有代表性的樣品，采用標準的方法采集近紅外光譜圖并獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在進行光譜預(yù)處理和模式識別的基礎(chǔ)上建立模型并加以驗證，才能付諸實用。就定量分析而言，由于近紅外光譜采集的信號較弱，被測組分的質(zhì)量分數(shù)一般要大于0.1%才能適用。

現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是一種快速無損的檢測方法，樣品不需要進行前處理，使樣品之間的微小差異能夠最大限度地保留下來，不會人為干擾、甚至破壞。續(xù)斷經(jīng)產(chǎn)地加工“發(fā)汗”后，在化學(xué)成分上有一定的變化，使用一般的化學(xué)分析方法，對待測樣品需要一定的預(yù)處理， 而且只能測定部分成分含量，不能從整體對其進行表征，近紅外光譜技術(shù)彌補了這一不足，可以從整體表征續(xù)斷“發(fā)汗”前后的差異。

采用近紅外光譜漫反射分析技術(shù)，結(jié)合主成分分析-馬氏距離法進行判別分析，建立了續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品的快速鑒別模型。結(jié)果表明，運用近紅外光譜法對續(xù)斷發(fā)汗和未發(fā)汗樣品能正確分類，結(jié)果判斷準確，此鑒別方法可行。

近紅外光譜技術(shù)鑒別續(xù)斷“發(fā)汗”與否的方法操作簡便、快速，結(jié)果準確且無污染，可應(yīng)用于中藥飲片企業(yè)的飲片質(zhì)量的快速檢測。

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Rapid identification of crude and sweated Dipsaci Radix based on

near-infrared spectroscopy combined with principal component

analysis-Mahalanobis distance

DU Wei-feng1*， JIA Yong-qiang2， JIANG Dong-jing1， ZHANG Hao1

（1.Research Center of Traditional Chinese Medicine Processing Technology， Zhejiang Chinese Medical University，

Hangzhou 311401， China;

2. Beijing Union Pharmaceutical Factory， Institute of Materia Medica， Chinese Academy of

Medical Sciences&Peking Union Medical College， Beijing 102600， China）

[Abstract] In order to discriminate the crude and sweated Dipsaci Radix correctly and rapidly， the crude and sweated Dipsaci Radix were scanned by the NIR spectrometer， and an identifying model was developed by near infrared spectroscopy combined with principal component-Mahalanobis distance pattern recognition method. The pretreated spectra data of 129 crude samples and 86 sweated ones were analyzed through principal component analysis （PCA）. The identifying model was developed by choosing the spectrum for 9 881.46-4 119.20 cm-1 and ″SNV+spectrum+S-G″ to the original spectral preprocessing with 14 principal components， and then was verified by prediction set， identifying with 100% accuracy. The rapid identification model of the crude and sweated Dipsaci Radix by NIR is feasible and efficient， and could be used as an assistant means for identifying the crude and sweated Dipsaci Radix.

第7篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

研究了應(yīng)用流動注射-氫化物發(fā)生-原子熒光光譜法測定地礦樣品中痕量汞，討論了了儀器工作條件，氫化物發(fā)生條件，基體干擾和消除，汞的痕量分析對地質(zhì)找礦和地質(zhì)環(huán)境工作有重要意義。

關(guān)鍵詞：原子熒光光譜法；汞；地礦樣品；痕量汞

【分類號】O657.31

一 實驗部分

1 儀器： XGY-1011A型原子熒光光譜儀

2 儀器工作條件

負高壓 -240V

燈電流 80mA

原子化器溫度 200℃

載氣流量 800ml/min

加液時間 4s

積分時間 8s

3 樣品分析方法

稱取0.5000g樣品于25ml比色管中，用少量去離子水潤濕后，加入新配制的1+1王水10ml，搖勻后置于沸水浴中加熱1小時，期間取出搖動一次。取下冷卻至室溫，加入1% KMnO4溶液1ml，搖勻，放置20min，用1% H2C2O4溶液稀釋至刻度，搖勻，放置沉清。以下操作同標準曲線的繪制。采用標準曲線校正法，根據(jù)稱樣量和稀釋倍數(shù)，計算出樣品中汞的含量。

4 燈電流的選擇

表1 燈電流對熒光強度和精密度影響

燈電流 熒光強度平均值 RSD%（n=6）

10mA 8 5.96

20 mA 32 1.28

30 mA 64 1.32

40 mA 92 1.08

50 mA 128 2.05

60 mA 157 0.82

70 mA 186 1.62

80 mA 205 1.01

90 mA 231 2.44

隨燈電流的增加熒光強度值增加，而在10mA是熒光強度值較低，相應(yīng)的測定精密度也較差，但是只要大于20mA就能得到靈敏度高和精密度好的測定結(jié)果。所以燈電流的選擇原則是只要靈敏度滿足要求，即選擇較低的燈電流值，這樣可以延長燈的使用壽命。常規(guī)分析中40mA燈電流。

5 原子化器預(yù)加熱溫度的影響

表2 原子化器溫度影響參數(shù)

原子化器溫度（℃） Hg（ng/mL） 相關(guān)系數(shù)

0.5 1 2 3 6 8

室溫 131 269 455 657 1457 1946 0.99878

100 105 204 422 664 1181 1542 0.99857

200 90 178 344 513 1026 1375 0.99998

400 75 149 309 465 875 1234 0.99912

600 68 142 286 423 848 1134 0.99999

800 67 136 271 393 783 1038 0.99996

溫度低時雖然靈敏度較高，但是線性范圍較窄，只適用于超痕量Hg的測定。

當溫度增加時靈敏度降低，但是線性范圍變寬，線性關(guān)系變好，靈敏度降低的原因是溫度增加時產(chǎn)生熱激發(fā)，使Hg的基態(tài)原子數(shù)減少所致。

當溫度高于600℃，系統(tǒng)會產(chǎn)生較強的記憶效應(yīng)，這是由于石英管原子化器在溫度高時產(chǎn)生Hg的熱吸附現(xiàn)象，在下一次測定時不定量的釋放出來，從而對測定產(chǎn)生影響，這將嚴重影響方法的測定下限和測定準確度及精密度。常規(guī)測定選擇原子化器預(yù)加熱溫度為200℃。200℃的溫度與氬氫火焰約1000℃溫度相比要低得多，且在測定中不形成火焰，所以應(yīng)用冷蒸氣法測定。

6 干擾及消除

Au、Ag、As、Sb、Bi、Se、Te、Pt、Pd嚴重干擾汞的測定，干擾允許量極小。采用SnCl2作為還原劑比KBH4作為還原劑干擾允許量要大得多。尤其是Au、Pt、Pd和Se4+及Te4+的允許量還不能滿足無干擾測定的允許值。研究發(fā)現(xiàn)，在KMnO4的作用下，Se4+及Te4+被氧化成Se6+及Te6+而對汞的干擾可以大大降低，同時Au、Ag、As、Sb、Bi、Pt、Pd干擾允許量也得到了大大提高。

但是，過量的KMnO4及中間產(chǎn)物MnO2對測定有影響，加入草酸可以消除其影響，從而實現(xiàn)汞的無干擾直接測定。

7 方法檢出限

平行進行12份樣品空白溶液的測定，計算測定值的標準偏差s，以6s計算，同時考慮稱樣量和稀釋倍數(shù)得到方法檢出限為0.51ng/g-1。

8 方法準確度，精密度

選擇國家一級標準物質(zhì)（GSD-8 、GSD-9、 GSD-10、GSD-11、GSD-12、GSD-13、GSD-14）各12份，按照本文擬定的分析步驟，測定Hg的含量，計算相應(yīng)的精密度相對標準偏差（RSD%）和準確度（對數(shù)差LOGC）。

表3 準確度、精密度實驗

測定次數(shù) GSD-8 GSD-9 GSD-10 GSD-11 GSD-12 GSD-13 GSD-14

μg?g-1 μg?g-1 μg?g-1 μg?g-1 μg?g-1 μg?g-1 μg?g-1

1 0.049 0.073 0.267 0.085 0.056 0.009 0.045

2 0.050 0.095 0.341 0.080 0.053 0.011 0.046

3 0.049 0.091 0.341 0.069 0.057 0.010 0.043

4 0.046 0.101 0.329 0.077 0.053 0.010 0.041

5 0.048 0.096 0.334 0.075 0.056 0.010 0.043

6 0.049 0.096 0.310 0.075 0.059 0.011 0.041

7 0.048 0.097 0.322 0.085 0.059 0.012 0.039

8 0.045 0.096 0.331 0.083 0.057 0.012 0.040

9 0.040 0.094 0.336 0.088 0.058 0.012 0.040

10 0.043 0.090 0.328 0.083 0.059 0.012 0.036

11 0.046 0.093 0.334 0.088 0.061 0.012 0.039

12 0.042 0.107 0.328 0.083 0.062 0.012 0.039

平均值 0.05 0.09 0.33 0.08 0.06 0.01 0.04

標準值 0.042 0.083 0.280 0.072 0.056 0.011 0.037

LOGC 0.04 0.05 0.06 0.05 0.01 0.00 0.04

RSD% 7.07 8.54 6.19 7.35 4.92 8.61 6.76

由此表可以看出標樣的準確度精密度數(shù)值，其標準符合的要求（DZ0130.1～DZ0130.13）。

二 結(jié)論

通過對影響測定的各種因素實驗，確定了使用流動注射氫化物發(fā)生―原子熒光光譜法測定地質(zhì)礦產(chǎn)樣品中汞的實驗條件。實驗表明，該方法有較高的準確度和精密度以及較低的檢出限，操作簡便，分析速度快，隨著地質(zhì)對實驗測試能力要求的不斷提高，此種分析方法的實際當中的應(yīng)用將進一步擴大。

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第8篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

關(guān)鍵詞：近紅外光譜；冰溫貯藏；牛肉；品質(zhì)；校正模型

Abstract： In this experiment， a rapid quantitative detection method was proposed by near infrared spectroscopy （NIR） for beef quality during ice temperature storage. The calibration models of beef pH， water loss， TVB-N and color value （L*/a*） were established by NIR technique allowing the simultaneous predication of several beef quality indicators. The correlation coefficient （R2） of the calibration models were all above 0.70 and the R2 values for the predicted and actual values were all above 0.90. The calibration models had high prediction accuracy. Furthermore， cluster analysis was used to categorize the near infrared spectral data of beef stored for different durations. The results showed that based on the near infrared spectral data meat freshness was categorized well. NIR is suitable for rapid and non-invasive estimation beef quality and freshness as an alternative to the traditional detection method.

Key words： near infrared spectroscopy （NIR）； controlled freezing point storage； beef； quality； calibration model

中圖分類號：TS251.1 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8123（2015）03-0023-04

doi： 10.7506/rlyj1001-8123-201503006

目前，對牛肉品質(zhì)指標的檢測仍較常采用感官檢驗、理化檢驗與微生物學(xué)檢驗相結(jié)合的綜合檢驗方法，得出的感官檢驗結(jié)論會因感覺器官的局限性、人的主觀性造成出入[1-6]，而理化檢驗操作復(fù)雜，測定過程耗時、耗力，不易進行大批量的快速檢測[3-6]，食品行業(yè)與檢驗部門迫切需求一種快速、非破壞性和客觀的檢測技術(shù)。其中，近紅外光譜技術(shù)（near infrared spectroscopy，NIR）的應(yīng)用，很好地解決了傳統(tǒng)檢測方法帶來的弊端[3]。

近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)含氫基團振動的合頻和倍頻吸收信息進行物質(zhì)的定性和定量分析的一種快速檢測方法[4，6]。由于食品中的大多數(shù)有機化合物如蛋白質(zhì)、脂肪、有機酸、碳水化合物等都含有不同的含氫基團，不同的基團在近紅外區(qū)域具有不同的吸收位置，據(jù)此可對物質(zhì)進行定性分析，根據(jù)吸收強度和物質(zhì)含量的線性關(guān)系，又能對物質(zhì)進行定量分析。具有分析速度快、信息量大、多組分同時測定、無損樣品、無污染等優(yōu)點，符合當前工業(yè)生產(chǎn)的需求，目前在食品領(lǐng)域已應(yīng)用于鮮肉及肉制品中營養(yǎng)成分和品質(zhì)的檢測[4，6-11]。

本研究通過采集冰溫條件下牛霖肉在貯藏期內(nèi)的近紅外光譜數(shù)據(jù)，同時采用傳統(tǒng)方法測定常規(guī)肉品質(zhì)指標如pH值、失水率、揮發(fā)性堿基總氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）、色差值，以偏最小二乘法建立這些指標的校正模型。并且利用聚類分析的方法對不同貯藏階段肉品近紅外光譜的數(shù)據(jù)進行分類處理。旨在為利用近紅外光譜分析技術(shù)快速評價冷鮮牛肉品質(zhì)和鮮度提供相關(guān)實驗依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

屠宰12 h內(nèi)的鮮牛霖肉（冷鏈貯藏） 市購。

稀硫酸、碳酸鉀、硼酸、甘油、阿拉伯膠、甲基紅、次甲基藍、乙醇均為分析純。

1.2 儀器與設(shè)備

數(shù)顯溫度計 天津市科輝儀表廠；JY3001型電子天平、JA-1104N型電子天平（感應(yīng)量為0.000 1 g）、HJ-6A型多頭磁力攪拌器 江蘇省金壇市文華儀器有限公司；PH100型筆式pH計 上海三信儀表廠；雙夾板壓力計 實驗室自制；WSC-S測差計 上海精密科學(xué)儀器有限公司；NIT-38近紅外光譜分析儀 澳大利亞NIR Techno1ogy公司。

1.3 方法

1.3.1 肉樣處理

將鮮牛霖肉（冷鏈貯藏，樣品采至同一頭牛同一部位），采用內(nèi)裝冰袋的泡沫保溫箱4 ℃運回，去除附著的脂肪和結(jié)締組織，平均分割成小份總共11份，每份100 g（6.5 cm×4 cm×4 cm），不進行包裝處理，置于溫度為D1 ℃（冰溫）冰箱變溫區(qū)貯藏（冰箱內(nèi)相對濕度70%）。各項指標每2 d測定1 次，每次測定時從每組中各取1份測定肉的各項指標，每項指標重復(fù)測定3 次，結(jié)果取平均值，共連續(xù)測量21 d。

1.3.2 肉樣品質(zhì)指標測定

pH值測定[12-13]：采用電表pH計測定法，將pH計直接插入被檢肉新鮮切面上讀取pH值，依次取3 個測試點。

失水率測定[13]：將肉樣切為1.0 mm厚度，用直徑2.523 cm圓形取樣器切取肉樣，用感量為0.000 1 g天平稱質(zhì)量，然后將肉樣上下各墊6 層濾紙，置于35 kg壓力計上壓制5 min，撤除壓力后立即稱質(zhì)量，計算失水率。

TVB-N測定：按照GB/T 5009.44―2003《肉與肉制品衛(wèi)生標準的分析方法》中微量擴散法測定樣品的TVB-N測定。

色差值測定[12]：將肉樣切成厚薄均勻的薄片，放入WSC-S測差計樣品池中，鋪平，測定其L*值、a*值。

1.3.3 樣品近紅外光譜采集

將肉樣切成厚薄均勻的薄片，放入厚度為15 mm的樣品池內(nèi)，保持樣品均勻鋪平，在720～l 100 nm近紅外光譜區(qū)范圍內(nèi)進行透射掃描，每次測定對每份樣品連續(xù)掃描3次，取平均值[4]，以獲得樣品每個檢測日的近紅外光譜數(shù)據(jù)，共連續(xù)測量21 d。

1.3.4 近紅外光譜數(shù)學(xué)模型的建立

將樣品集分成校正集和驗證集，采用一階導(dǎo)數(shù)（first derivative，F(xiàn)D）、二階導(dǎo)數(shù)（second derivative，SD）、標準正態(tài)變換（standard normal variate，SNV）和多元散射校正（multipl scatter correction，MSC）等方法對所獲得的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，利用分析建模軟件NTAS（NIR Technology Australia Software）通過偏最小二乘法（partialleast squares regression，PLS）對校正集樣品的pH值、失水率、TVB-N、色差值等肉質(zhì)指標建立近紅外光譜校正模型[4]。

1.3.5 模型的驗證

選用未參與校正模型建立的樣品組成驗證集，將驗證集樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)代入到校正模型中，通過校正模型計算獲得樣品樣品肉質(zhì)指標的預(yù)測值，最后根據(jù)預(yù)測值與樣品肉質(zhì)指標的真實值（實驗值）的接近程度，來衡量校正模型預(yù)測值的準確度[14]。

1.3.6 聚類分析

聚類分析是通過找出指標之間能代表其相近程度的統(tǒng)計量，以這些統(tǒng)計量為劃分類別的依據(jù)，找出指標間的共性和變化規(guī)律。分類過程中，首先將差異較小的聚合為一類，然后根據(jù)指標間的親疏程度，將差異最小的兩類進行合并。然后考慮合并后的類與其他類之間的親疏程度，再進行合并。如此不斷重復(fù)比較直至將所有指標聚合分類完畢[6，15-17]。采用可用聚類分析的方法研究不同貯藏階段肉的近紅外光譜的變化規(guī)律和分類結(jié)果。

1.4 數(shù)據(jù)處理

使用SPSS 19.0進行數(shù)據(jù)分析。對pH值、失水率、TVB-N、色差值等數(shù)據(jù)進行求平均值和標準偏差處理，并且對每個測定參數(shù)進行ANOVA分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 牛肉樣品的近紅外光譜分析

圖1為貯藏期間牛肉樣品集不同貯藏時間下的近紅外原始光譜圖，樣品的圖譜形狀大致相同，峰值都出現(xiàn)在920 nm附近。在短波近紅外區(qū)（780～1 100 nm），其主要的吸收物質(zhì)是水分、脂肪和蛋白質(zhì)，其吸收峰分別在964、928、908 nm波長處[14]。牛肉在不同貯藏時間下的近紅外光譜吸光度有差異，可以間接證明隨著貯藏時間的延長牛肉中水分、脂肪和蛋白質(zhì)含量在變化，而三大組分的含量變化直接關(guān)系到牛肉的pH值、失水率、TVB-N、肉色等指標，因此利用近紅外光譜技術(shù)對這幾項指標進行預(yù)測是可行的。

2.2 近紅外光譜模型的建立

近紅外光譜譜線包含復(fù)雜的化學(xué)信息，存在樣品不同組分之間相互干擾、譜峰相互掩蓋等問題。另外，還包含一些與待測樣品性質(zhì)無關(guān)的因素帶來的干擾，如樣品裝樣均勻度、裝樣狀態(tài)或儀器狀態(tài)等，都會導(dǎo)致光譜產(chǎn)生基線漂移或偏移、背景干擾等現(xiàn)象。因此在建立校正模型之前對近紅外原始光譜進行預(yù)處理是很有必要的，常用的預(yù)處理方法有光程校正，如MSC和SNV；微分處理，如FD和SD[18]。

由表1可知，在建立的模型中，對pH值采用SNV處理后的光譜數(shù)據(jù)進行建模，對失水率、TVB-N、L*值和a*值采用二階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進行建模，建立的模型標準誤差SEC最小或相關(guān)系數(shù)R2最大，各模型的結(jié)果均達到最理想。采用SNV處理后的光譜數(shù)據(jù)，pH值校正模型的相關(guān)系數(shù)是0.932，是所建立的模型中效果最理想的一個。采用二階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜數(shù)據(jù)，失水率校正模型相關(guān)系數(shù)為0.848；TVB-N的校正模型相關(guān)系數(shù)為0.926；L*值的校正模型相關(guān)系數(shù)為0.810；a*值的校正模型相關(guān)系數(shù)為0.749。

對各指標校正模型的準確性產(chǎn)生影響的因素較多，包括樣品代表性、檢測環(huán)境條件、儀器靈敏度、響應(yīng)特性等，而此次建立的校正模型相關(guān)系數(shù)都在0.70以上，具有較好的相關(guān)性，可滿足牛肉常規(guī)品質(zhì)的檢測。

2.3 近紅外光譜模型的驗證

目前研究多采用相關(guān)圖的方法來分析考察校正模型對樣品預(yù)測的預(yù)測值（y）和樣品真實值（x）的接近程度[14，19-20]。選用未參與校正模型建立的樣品組成驗證集（驗證集樣品數(shù)為19），將驗證集樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)代入到校正模型中，通過校正模型計算獲得樣品肉質(zhì)指標的預(yù)測值，用最小二乘法對預(yù)測值和真實值進行一元線性擬合，根據(jù)預(yù)測值與真實值的線性相關(guān)性，來衡量校正模型的預(yù)測值的準確度[14]。通常用相關(guān)系數(shù)R2來度量擬合程度，（R2）越接近于1，則說明預(yù)測值和真實值越接近，校正模型的預(yù)測準確度越高[21]。

由圖2可知，各個預(yù)測模型的真實值與預(yù)測值的R2均在0.90以上，說明預(yù)測值與真實值比較接近，可對未知樣品進行預(yù)測。相關(guān)性分析結(jié)果說明校正模型的預(yù)測值與真實值接近程度較高，利用近紅外光譜分析法對牛肉品質(zhì)及鮮度進行檢測和品質(zhì)快速評價檢測可信度高。

2.4 聚類分析

為了確定肉樣光譜數(shù)據(jù)隨貯藏時間的變化規(guī)律，對樣品集連續(xù)21 d每2 d的原始光譜數(shù)據(jù)做了系統(tǒng)聚類分析。對貯藏期間樣品的原始光譜數(shù)據(jù)采用“歐氏距離”，聚類方法選“最遠鄰元素法”進行分析，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，樣品集21 d的光譜可明顯的分為2 類，第1類是樣品集前15 d的光譜值；第2類為17～21 d的光譜值。從第1類分類結(jié)果看，第1～5天的數(shù)據(jù)與第7～15天的數(shù)據(jù)分成兩個小類。由聚類分析的結(jié)果可推測出，前5 d樣品處于新鮮程度變化的初期，7～15 d為腐敗變化的過渡期，最后17～21 d樣品加速腐敗，故光譜明顯區(qū)別于前15 d的情況。

牛肉變質(zhì)是一個漸進的過程，牛肉從新鮮到次鮮再到變質(zhì)的變化，就是肉中成分在逐漸腐敗變性的原因。比如汁液流失導(dǎo)致的水分及水中可溶性物質(zhì)被帶出、碳水化合物的消耗、蛋白質(zhì)的分解、脂肪的氧化，這些物質(zhì)成分發(fā)生的變化，都能導(dǎo)致肉的近紅外光譜吸收系數(shù)、散射系數(shù)發(fā)生改變。在不同的貯藏階段對肉進行光譜掃描，光譜信息中將攜帶吸收系數(shù)、散射系數(shù)的變化特征，從而可以實現(xiàn)對肉新鮮度的分類。由實驗結(jié)果可知，利用近紅外漫反射光譜對牛肉的新鮮程度有著較好的分類結(jié)果。

3 結(jié) 論

牛肉在貯藏過程中的腐敗變質(zhì)是一個非常復(fù)雜的物理化學(xué)過程，采用常規(guī)理化方法結(jié)合感官檢測可以對肉品質(zhì)進行檢測，但步驟繁瑣且耗時。本實驗采用近紅外光譜技術(shù)建立了牛肉近紅外光譜pH值、失水率、TVB-N、色差值（L*/a*）的校正模型，能同時預(yù)測出牛肉樣品的多項品質(zhì)指標。建立的校正模型相關(guān)系數(shù)都在0.70以上，具有較好的相關(guān)性。校正模型的預(yù)測值與真實值接近程度較高，決定系數(shù)均在0.90以上，具有較高的預(yù)測準確度?？蓾M足牛肉常規(guī)品質(zhì)的檢測。

利用聚類分析的方法對不同貯藏階段肉品近紅外光譜的數(shù)據(jù)進行了分類處理，聚類分析的結(jié)果表明近紅外反射光譜對牛肉的新鮮程度有著較好的分類結(jié)果，為近紅外光譜快速非破壞性的檢測肉品新鮮度提供了進一步的依據(jù)。與傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法相比，該技術(shù)可快速、非破壞評價牛霖肉的肉品質(zhì)及新鮮程度。

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第9篇：光譜學(xué)與光譜學(xué)分析范文

關(guān)鍵詞：全自動定氮儀 食品 蛋白質(zhì) 檢測 分析

中圖分類號：TS212.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（b）-0045-01

蛋白質(zhì)是食品當中的主要營養(yǎng)成分之一，屬于分子結(jié)構(gòu)復(fù)雜的含氮有機化合物。主要的構(gòu)成要素包括氨基酸以及肽鍵。在當前的技術(shù)條件支持下，食品當中蛋白質(zhì)含量的測定方法有以下幾種類型：其一為甲醛滴定法、其二為電流法、其三為紫外分光光度法、其四為雙縮脲法。但以上檢測方法在實際應(yīng)用中均存在不同程度上的缺陷，或操作步驟過于繁瑣，可行性不高，或相關(guān)設(shè)備儀器的投入資金過大，或操作反應(yīng)時間較長，或數(shù)據(jù)缺乏精確性優(yōu)勢。故而需要對食品中的蛋白質(zhì)分析方法進行合理的改進。文章即在對食品當中蛋白質(zhì)成分進行檢測的過程當中應(yīng)用全自動凱氏定氮儀?，F(xiàn)針對相關(guān)操作方法進行如下概括。

1 材料與方法

1.1 儀器與試劑

在應(yīng)用全自動凱氏定氮儀對食品中蛋白質(zhì)含量進行測量與分析的過程當中，所涉及到的儀器設(shè)備包括以下幾個方面：1）全自動凱氏定氮儀；2）樣品消化器。同時，所涉及到的操作試劑包括以下幾個方面：1）鹽酸標準溶液。該試劑的制備方法為：0.10 mmol/L劑量鹽酸標準儲備液，混合100.0 ml劑量水分，定容形成1000.0 ml劑量實驗試劑；2）氫氧化鈉溶液。該試劑的制備方法為：4000.0 g劑量氫氧化鈉，混合10.0 L劑量水分，定容形成實驗試劑；3）濃硫酸分析純試劑；4）硼酸吸收溶液。該試劑的制備方法為：100.0 g劑量硼酸，混合10.0 L劑量水分，添加100.0 ml劑量0.1%甲基紅溶液以及70.0 ml劑量0.1%溴甲酚綠溶液制備形成；5）銅催化劑。

1.2 方法

在應(yīng)用全自動凱氏定氮儀對食品中蛋白質(zhì)成分進行分析的過程當中，具體的操作方法為：1）準備分析對象。本次使用全自動凱氏定氮儀對蛋白質(zhì)進行分析中，所對應(yīng)的分析對象包括：乳酸菌飲料、純牛奶、鮮豆?jié){、全脂奶粉。2）具體分析。精密稱取以上乳酸菌飲料、純牛奶、鮮豆?jié){、全脂奶粉樣品放入消化管當中。加入兩片銅催化片?；旌?0.0 ml劑量濃硫酸試劑，充分搖動均勻，確保樣品處于完全濕潤狀態(tài)。消化管放置于消化器當中（消化器預(yù)先經(jīng)過預(yù)熱處理，預(yù)熱溫度達到420.0 ℃），反應(yīng)時間持續(xù)0.5～1.0 h，待觀察反應(yīng)儀器當中樣品消化呈藍綠色液體狀態(tài)后取出冷卻，冷卻時間控制為15.0～20.0 min。消化管放置入全自動凱氏定氮儀當中，關(guān)閉安全門，由儀器自動進行蒸餾、滴定工作，完成反應(yīng)后對檢測結(jié)果進行輸出處理。

2 結(jié)果

2.1 儀器精密度測定結(jié)果

全自動凱氏定氮儀測定食品中蛋白質(zhì)期間的儀器精密度測定結(jié)果如下表所示（見表1）。檢測過程當中針對每一樣品分別進行5次檢驗，平行檢測結(jié)果平均值所對應(yīng)相對標準片偏差均

2.2 儀器準確度測定結(jié)果

全自動凱氏定氮儀測定食品中蛋白質(zhì)期間的儀器準確度測定結(jié)果如下表所示（見表2）。檢測過程當中，通過加標硫酸亞鐵銨回收試驗的方式證實硫酸亞鐵銨所對應(yīng)回收率取值均>99%標準，證實應(yīng)用全自動凱氏定氮儀進行食品中蛋白質(zhì)含量檢測準確度高。

2.3 對比測定結(jié)果

在應(yīng)用全自動凱氏定氮儀對樣品蛋白質(zhì)進行測定期間，同時使用經(jīng)典凱氏定氮法對樣品進行檢測，兩種方法下的測定結(jié)果如下表所示（見表3）。證實應(yīng)用全自動凱氏定氮儀檢測與常規(guī)操作方法檢測數(shù)據(jù)無明顯差異，數(shù)據(jù)真實可靠。

3 結(jié)語

研究顯示，在對食品中蛋白質(zhì)含量進行測定與分析的過程當中，全自動定凱氏氮儀是在化學(xué)分析基礎(chǔ)之上的改進，測定原理與化學(xué)分析方法基本一致。相對于對玻璃儀器的整合，且兼顧對機電一體化控制技術(shù)的實現(xiàn)。通過對全自動凱氏定氮儀的應(yīng)用，能夠使整個測定流程更加的簡單、快速、高效。同時，由于整個檢測流程全自動，故而可以避免因人為誤差而對數(shù)據(jù)精確性產(chǎn)生不良的影響。本次檢測實驗中證實：應(yīng)用全自動凱氏定氮儀進行食品中蛋白質(zhì)含量檢測精確度高、準確度高、與常規(guī)操作方法檢測數(shù)據(jù)無明顯差異，數(shù)據(jù)真實可靠。

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