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oe1(光电查) - 科学论文

10 条数据
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  • 与橄榄油掺假相关的光谱定量分析中的数据融合策略

    摘要： 用各种廉价食用油掺假橄榄油对消费者构成重大危害。光谱技术虽已用于检测橄榄油掺假，但我们需要更稳健精确的模型。本研究探究了近红外（NIR）与中红外（MIR）光谱联用技术定量分析橄榄油混合物中菜籽油含量的方法，并建立偏最小二乘法（PLS）模型预测掺假物浓度。通过标准正态变量变换（SNV）、SG平滑和向量归一化预处理组合进行基线校正构建模型，采用三种数据融合策略（低、中、高阶）以发挥NIR与MIR信息的协同效应。中阶数据融合选用算法（SPA）提取光谱特征，高阶数据融合采用二元线性回归。根据校准与验证的R2、RMSECV和RMSEP评估参数选择最佳预处理方案。通过比较验证集R2和预测均方根误差（RMSEP）评估NIR、MIR及数据融合模型，结果显示：低阶（3.44）和高阶（2.86）数据融合的RMSEP优于NIR（7.09）、MIR（4.04）、中阶（6.09），且低阶（0.975）与高阶（0.988）数据融合的验证决定系数R2也优于NIR（0.896）和MIR（0.966）。研究表明：（1）NIR和MIR是检测特级初榨橄榄油掺混菜籽油的快速无损工具；（2）低阶数据融合能有效提升模型预测精度；（3）SPA虽减少变量数量但未改善结果；（4）高阶数据融合策略可作为可靠的定量分析工具。

    关键词： 橄榄油、数据融合、SPA、中红外光谱、掺假、近红外光谱

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 红外光谱法快速筛查小麦中的赭曲霉毒素A

    摘要： 研究采用红外光谱技术对229份天然污染赭曲霉毒素A（OTA）的未加工硬质小麦样品进行筛查。通过傅里叶变换近红外和中红外光谱（FT-NIR、FT-MIR）分析样品，运用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和主成分线性判别分析（PC-LDA）分类模型区分高污染与低污染样品，并比较模型性能。以2μg/kg OTA为临界值时，FT-NIR和FT-MIR范围的总体判别率均超过94%，且与所用分类模型无关，证实了两种统计方法的可靠性。两种光谱范围及分类模型的假合格率均为6%。结果表明，FT-NIR和FT-MIR分析有望成为快速鉴别未加工小麦OTA含量的经济便捷筛查工具。

    关键词： 主成分分析，筛选方法，赭曲霉毒素A，未加工小麦，傅里叶变换近红外/中红外光谱，线性判别分析

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 快讯：基于可调谐量子级联激光器的油砂矿物中红外反射光谱研究

    摘要： 矿物在油砂开采效率中起着重要作用。因此，评估油砂矿石中主要矿物的丰度十分重要。本文介绍了可调谐量子级联激光器在中红外反射光谱法测定油砂矿物中的应用。研究结果表明，该方法为确定油砂矿物类型及潜在的石英和粘土含量提供了一种新工具。

    关键词： 中红外光谱、中红外、反射光谱、油砂、量子级联激光器、QCL

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于近红外（NIR）和衰减全反射中红外（ATR-MIR）光谱的土豆层次聚类与熟度判定

    摘要： 采用近红外（NIR）和衰减全反射中红外（ATR-MIR）光谱技术对马铃薯品种进行识别并检测其熟化程度。通过层次聚类分析（HCA）可成功区分马铃薯块茎品种。偏最小二乘回归（PLSR）模型对熟化程度评估展现出良好的预测效果。研究引入主成分与一阶导数迭代算法（PCFIA）替代全波长光谱进行特征变量筛选建模。基于从NIR和MIR区域选取的两组特征变量，NIR-PCFIA-HCA与MIR-PCFIA-HCA均表现出更优的层次聚类性能。此外，NIR-PCFIA-PLSR和MIR-PCFIA-PLSR模型能有效预测块茎熟化程度，相关系数（RP）高达0.935，均方根预测误差（RMSEP）低至0.503。研究表明PCFIA是有效的特征变量筛选方法，且NIR与MIR光谱技术均可实现马铃薯品种分类及熟化程度判定。

    关键词： HCA（层次聚类分析）、ATR-MIR（衰减全反射-中红外光谱）、马铃薯、变量选择、PLSR（偏最小二乘回归）、NIR（近红外光谱）

    更新于2025-09-23 19:55:09

  • 中红外量子级联激光器的生物医学应用——综述

    摘要： 中红外光谱技术应用于生物学和医学研究已有20多年历史，其潜在应用领域已得到确认。近年来，由于量子级联激光器具有高光谱功率密度、小光束参数积、窄发射光谱及必要时可调谐等特性，这些应用被证实能从中获益。本综述概述了相关研究成果，并通过呼气分析、血清研究、体块组织无创血糖监测以及组织薄片光谱与显微技术结合实现快速组织病理学检查等实例，展示了基于量子级联激光器的中红外光谱技术如何凭借其关键特性发挥作用。

    关键词： 量子级联激光器、葡萄糖监测、中红外光谱、组织病理学、呼气分析、生物医学应用

    更新于2025-09-23 21:56:06

  • [IEEE 2019年欧洲激光与光电子学会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与光电子学会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 利用中红外傅里叶变换红外光谱揭示脑瘫患者的呼吸特征

    摘要： 在缺乏"宽带"客观医学诊断手段的情况下，光子技术目前被视为建立该体系的有前景途径。例如应用于人体呼气时，在适当条件下这些技术应能明确识别血液中循环并作为挥发性有机化合物(VOCs)在肺泡释放的代谢物。当前，基于激光的中红外光谱仪在VOCs高灵敏度检测方面已取得重大进展[1,2]。但迄今展示的激光光谱仪覆盖的光谱范围及信噪比(SNR)仍不及基于热源的传统傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪。呼气中大量水蒸气的存在是VOCs检测面临的另一严峻问题（尽管这是所有技术共有的挑战）。除检测外，还需推进数据分析技术以实现研究样本中健康群体与患病人群的精确比对。

    关键词： 脑瘫、傅里叶变换红外光谱、中红外光谱、呼吸分析、挥发性有机化合物

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于超连续谱激光源的灵敏度增强型傅里叶变换中红外光谱技术

    摘要： 傅里叶变换红外（FT-IR）光谱仪数十年来一直是中红外（mid-IR）光谱领域的主导技术。工作于中红外波段、具有高亮度、宽光谱覆盖及增强稳定性等独特特性的超连续谱激光光源，如今为丰富FT-IR光谱技术提供了可能。本文介绍这种先进光源作为传统热辐射源的替代方案，并提出及详细探讨脉冲式中红外超连续谱光源与FT-IR光谱仪的高效耦合方法。实验部分重点研究了所用超连续谱激光器的脉冲间能量波动、系统性能以及噪声与长期稳定性。与传统配备热辐射源的FT-IR仪器进行的对比测量表明，基于超连续谱的系统可实现相近的噪声水平。通过液流池（光程500 mm）中甲醛水溶液浓度系列的测试，并与常规FT-IR（光程130 mm）对比，验证了该超连续谱FT-IR光谱仪的分析性能。结果显示，得益于激光高亮度实现的长光程，检测限提升了四倍。结论表明，配备新型宽带中红外超连续谱激光器的FT-IR光谱仪能超越传统系统，在保持高稳定热辐射源低噪声水平的同时，提供更优性能——例如实现以往难以达到的相互作用光程。

    关键词： 中红外光谱、中红外、超连续谱激光源、傅里叶变换红外光谱、FT-IR

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 快速检测：基于外腔量子级联激光器的中红外色散光谱技术用于液相样品的定性与定量分析

    摘要： 利用量子级联激光器（QCLs）获取中红外波段液体经典吸收光谱时，其灵敏度常受激光源噪声限制。而分子色散（即折射率）光谱测量作为一种实验方法，不仅不受光强波动影响，还能使记录信号与样品浓度直接关联。本研究采用基于外腔量子级联激光器（EC-QCL）的马赫-曾德尔干涉仪装置测定液体样品的色散光谱，提出两种折射率光谱获取方案并进行定性实验结果对比，同时评估了定量分析性能。最后对含三种不同糖类的光谱复杂混合物进行多元分析，偏最小二乘法（PLS）回归建模所得性能指标与标准吸收光谱相当，证实了该色散光谱法在定量化学分析中的应用潜力。

    关键词： 液相，中红外光谱，量子级联激光器，量子级联激光，色散光谱，中红外光谱

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 通过银纳米粒子增强的扁平化光纤ATR传感器用于葡萄糖测量

    摘要： 本文提出了一种基于中红外光谱的新型光纤衰减全反射（ATR）传感器，该传感器在扁平化结构表面修饰银纳米粒子（AgNPs），用于高精度检测低浓度葡萄糖。通过设计扁平化结构增加有效光程以提高灵敏度，随后采用化学银镜反应在光纤扁平区域表面沉积AgNPs，通过增强红外吸收进一步提升灵敏度。结合CO?激光器使用时，该AgNPs修饰的扁平光纤ATR传感器展现出显著的中红外葡萄糖吸收特性，增强因子达4.30。采用五变量偏最小二乘模型可测定葡萄糖浓度，其均方根误差为4.42 mg/dL，符合临床要求。此外，这种光纤技术为制备微型化ATR传感器提供了优良方法，该传感器适合集成至微流控芯片中实现高灵敏度的连续血糖监测。

    关键词： 衰减全反射传感器，中红外光谱，扁平结构，银纳米粒子，连续血糖监测

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法快速测定农药中禁用添加物的光谱区间优化

    摘要： 背景：噻虫啉作为一种低毒农药，已被广泛用于提高作物产量和品质。尽管氟虫腈已被禁用，但由于其特殊的杀虫作用和效果，常被非法掺入噻虫啉中，因此亟需建立快速有效的检测方法测定其含量。本研究采用中红外光谱（MIR）技术结合两种变量选择方法——区间组合优化（ICO）和区间偏最小二乘法（iPLS），对非法添加的氟虫腈进行测定。结果：ICO和iPLS均将全光谱划分为四十个等宽区间，分别提取出45个和135个特征变量建立模型。与iPLS相比，ICO模型获得了更合适的光谱区域，预测准确性更高。具体而言，ICO方法筛选出与C-F键和五元杂环中的C-N键相关的特征波长，而iPLS选择了与C-F键和S=O键相关的区间。结论：结果表明，MIR结合ICO可有效用于非法添加的快速识别，在提供现场农药质量控制方面具有巨大潜力。

    关键词： 农药，偏最小二乘法，区间组合优化，中红外光谱，区间偏最小二乘法

    更新于2025-09-04 15:30:14