近紅外光譜nir分析技術的應用-wenkub.com
2025-06-15 00:51 本頁面
【正文】 當今糧食生產、食品安全和市場檢查管理部門等各方面要求更使得需要深入研究近紅外光譜檢測技術，并在實踐中得以普遍應用。預測結果的準確性與校正模型建立的質量有很大關系，因此，建立校正模型一般需要有經驗的專業(yè)人員和來源豐富的有代表性的大量樣品，并配備精確的化學分析手段。這主要是因為近紅外光譜作為分子振動的非諧振吸收躍遷幾率較低一般近紅外倍頻和合頻譜帶強度是其基頻吸收的十萬分之一。如圖二所示，蛋白最佳方程應為SNVD+2,4,4,1處理得到的。模型建立過程中，定標集被分成6個交互驗證組，以最小交互驗證標準差(SECV)確定最佳主因子數。 具體例子分析 方程選擇使用改進偏最小二乘法(MPLS)建立校正模型，為消除光譜信號的基線漂移，隨機噪音及顆粒度不均勻引起的散射，光譜采用三種去散射處理和三種導數處理結合，共9中光譜預處理方法。 模型維護與擴展 為什么要維護與擴展校正模型建立一個校正模型通常是從一個小的光譜數據庫開始的。 建立模型選擇算法、確定模型的參數、建立、檢驗與評價數字模型：常用的算法有逐步回歸分析、偏最小二乘法、主成分回歸分析等。這些值測定的精確度是近紅外光譜運用數學模型進行定量分析精確度的理論極限。 近紅外光
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