傅里叶变换中红外光谱技术用于人体胃镜样品检测的新方法

应用傅里叶变换红外光谱 ( FTIR)测定了 1 84例胃镜样品 ,总结不同病变类型组织的光谱特征 ,并与病理结果进行比较 .实验结果表明 ,由于不同类型病变组织会在其分子组成和结构上发生相应改变 ,浅表性胃炎、萎缩性胃炎和胃癌组织具有不同的 FTIR光谱 ,可据此进行胃镜样品疾病类型和病变程度的判别 .研究结果表明 ,FTIR技术有望发展成为一种用于胃镜样品无创、快速、准确的在体临床诊断的新方法 .

基于傅里叶变换中红外光谱技术豆奶成分含量的快速预测

基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(Total Sugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(Total Sugar)含量的快速分析检测。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

基于傅里叶变换红外光谱技术解析鲜炖燕窝中功能因子与肠道菌群的关系

食用燕窝可以调节肠道菌群,改善人体免疫。采用傅里叶变换红外光谱技术对鲜炖燕窝进行光谱扫描,并用特征的光谱吸收峰与服用燕窝后的小鼠肠道菌群进行关联性分析,解析燕窝中的功能因子与肠道菌群的关联,为探讨燕窝调控肠道机理奠定研究基础。结果表明,服用仙炖燕窝后肠道菌在属水平上:有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现上升趋势,有益菌Faecalibaculum和Akkermansia呈现下降趋势;有害菌Desulfovibrio、Enterorhabdus和Candidatus_Saccharimonas均呈现下降趋势。两个产品燕窝的红外差异光谱主要集中在1700~1200 cm^(-1)波段范围,主要为酰胺键、芳香C-C键以及羧基C-O基团的分布区,这些官能团与有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现正相关,与有害菌Desulfovibrio和Enterorhabdus呈现负相关。随后利用高分辨质谱对相应的鲜炖燕窝产品进行物质解析,发现主要成分有氨基酸类,脂类(磷酸酯类、脂肪酰、鞘氨醇等),酯类和唾液酸等物质,这些物质与肠道菌呈现不同的相关性,总的来说脂类物质中特别是一些磷酸酯类(磷脂酸、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺)和脂肪酰类物质与有害菌呈现负相关,与有益菌呈现正相关。这些物质所含有的特征官能团也可以与红外结果相对应。以上结果表明,傅里叶变换红外光谱技术可为探讨燕窝中功能因子调控肠道菌群研究提供理论依据。

基于傅里叶变换红外光谱技术对木耳中镰刀菌的识别检测

该研究建立了一种基于傅里叶变换红外光谱的木耳中镰刀菌的定性定量检测方法:对经高压灭菌的木耳样品分别接种木耳中常见的五种镰刀菌(层出镰刀菌189975、串珠镰刀菌340687、尖孢镰刀菌120618、木贼镰刀菌124121、茄病镰刀菌121547),并于28℃,相对湿度80%的条件下进行储存培养,同时采集不同储存阶段的木耳样品在1800~900 cm^(-1)的红外光谱信息。分别运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)以及偏最小二乘回归分析(PLSR)建立木耳中镰刀菌的快速识别检测模型。结果表明:LDA模型对受不同镰刀菌侵染的木耳样品的平均判别正确率达到87.50%,对受单一镰刀菌侵染的木耳样品霉变状态的平均判别正确率达到82.50%;PLSR模型对木耳样品中菌落总数的预测实现了较好的定量结果(R^(2)_(p)=0.8428,RMSEP=0.292 log CFU/g,RPD=2.81);通过实际样品验证分析表明傅里叶变换红外光谱方法可以实现木耳中镰刀菌的快速识别检测。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

被动式傅里叶红外光谱遥测技术在炼化企业的应用

在监测石化园区内的危险化学品气体时,常规的气体监测方式存在监测半径小、难以全覆盖、结果不够直观等问题。提出了采用被动式傅里叶红外光谱遥测成像报警系统的气体监测方案,分析了国内大型、特大型石化园区对于危险气体监测的特性需求,介绍了被动式傅里叶红外光谱遥测技术的特点,以及该系统与一体化综合监测平台网络的连接架构。阐述该系统在某炼化企业易燃易爆、有毒有害等气体监测中的应用,并探讨了后续深化应用,以期为石化产业在构建发展危险气体监控体系方面起到借鉴作用。

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

傅里叶变换红外光谱法测定轧制油羟值含量

铝合金轧制生产中需要工艺润滑,轧制油的羟值是衡量润滑性能的重要指标。及时检测轧制油羟值的含量变化情况,可为轧制生产控制提供依据。羟值的测定一般采用化学方法,但化学方法检测时间长、操作繁琐。利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)法能够快速、准确地测定轧制油羟值含量。该方法的精密度高,相对标准偏差为0.18%;准确度高,相对误差均在±1%以内。与传统化学方法相比,该技术具有分析时间短、操作简单、特征性好和不破坏试样等特点,可满足及时指导工艺的需求,提高工作效率。

基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法

目前提出的牛奶成分检测方法对于乳中蛋白质、脂肪以及乳糖的检测能力较差,导致检测相对误差较高。为了解决上述问题,基于红外光谱特征和傅里叶变换研究了一种新的牛奶成分检测方法。通过对液态牛奶成分表征与各种形态变化,进行红外光谱追踪与监测,根据牛奶红外光谱分析结果实现数据预处理,识别处理红外光谱带特征波长,考虑牛奶成分浓度与估计变量分布概率,实现参数估计,根据最小二乘法计算各成分参数估计值后,可计算出牛奶成分预测参照数值,根据成分特征,光谱吸收理论差异,划分观测样本类型,按照牛奶质量等级,不同成分含量浓度高低进行分类,完成特征提取。实验结果表明,基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法检测相对误差低于0.2%,检测准确率较高。

基于傅里叶变换红外光谱的平菇蛋白质、多糖含量预测方法研究

平菇是我国大宗食用菌品种之一,产量位居我国食用菌的第三位。平菇不仅味道鲜美,而且含有丰富优质的蛋白质及具有多种生物活性的平菇多糖,深受消费者喜爱。市场上的平菇产品众多,质量参差不齐,并且现有营养成分分析方法耗时长、成本高,难以满足平菇等大宗食用菌的营养成分检测需求。傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术具有检测速度快、操作方便、可同时分析多种化合物、安全环保等特点,将其与化学计量学结合,构建数学模型,能满足对平菇等大宗农产品营养成分的快速检测、分析及评价。以平菇为研究对象,在全国范围内收集主栽平菇样品85份,分别进行红外光谱扫描,并运用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、正交信号校正(OSC)、光滑加一阶导数(F-G D)、光滑加二阶导数(S-G D)等5种光谱数据预处理方法,通过比较模型验证集回归系数,确定平菇蛋白质模型最佳预处理方式为OSC结合S-G D,平菇多糖模型最佳预处理方式为OSC结合F-G D。在最佳光谱预处理下,采用LASSO算法对7458个光谱波段进行特征波段提取,获得平菇蛋白质特征波数93个,平菇多糖特征波数92个,压缩率达到98%。将特征波数与化学方法检测得到的平菇蛋白质、多糖含量值进行拟合,建立PLS模型。结果显示,蛋白质模型校正集回归系数R2为0.9998,RMSECV为0.0477,验证集回归系数R2为0.9872,RMSEP为0.5068,RPD为8.8406大于3;多糖模型校正集回归系数R2为0.9999,RMSECV为0.0201,验证集回归系数R2为0.9803,RMSEP为0.2929,RPD为7.1198大于3,模型拟合效果均较好,预测能力及稳健性良好。该研究为傅里叶变换红外光谱技术在食用菌营养成分含量快速预测方法的建立提供参考,为平菇产品的营养品质评价的建立提供基础,促进平菇乃至其他食用菌产品的优质化发展。

利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性对杨木强度等级的影响

为研究高温改性对低质速生木材力学性能的影响规律和作用机制,优化基于强度等级的木材改性温度,以期为高温改性木材在建筑结构中的合理应用提供依据,开展了160~210℃宽温域范围内高温改性对国产低质速生杨木抗弯强度(f_(m))、顺纹抗拉强度(f_(t,0))、横纹弦向(f_(t,T,90))和径向抗拉强度(f_(t,R,90))、顺纹抗压强度(f_(c,0))、顺纹弦面剪切速度(f_(v,T))和径面剪切强度(f_(v,R)),以及弹性模量(E_(0))等共计560个试件的材性试验,利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性木材的化学组分变化。结果表明,木材中半纤维素耐热性最低,最先受热降解,温度≥190℃时,热解加快。纤维素耐热性较强,高温作用下轻微热解,且主要发生在无定形区域内,导致无定形区微纤丝排列有序性增加。高温对木材f_(m),f_(t,0),f_(t,90)和f_(v)劣化作用明显,常温时木材f_(m),f_(t,0),f_(t,T,90),f_(t,R,90),f_(v,T)和f_(v,R)分别为67.0,86.2,5.8,8.9,7.7和6.7 MPa,改性温度较低时,木材化学组分轻微热解,力学性能下降相对较慢,180℃时分别降至53.5,78.9,4.0,4.8,6.0和5.4 MPa,改性温度高于190℃时木材化学组分热解加剧,导致力学性能快速降低,210℃时分别降至常温时的44.5%,56.1%,43.1%,29.2%,34.5%和26.7%。160~210℃范围内,高温改性木材的f_(c,0)和E_(0)先升高后降低,20℃时f_(c,0)和E_(0)分别为41.4和8568 MPa,160~180℃范围内随着温度的升高,纤维素结晶度提高导致力学性能增加,180℃时达到峰值,较初始值分别高30.7%和12.8%,温度继续升高时,纤维素热解程度增加,f_(c,0)和E_(0)持续降低,210℃时,分别降至45.0和8104 MPa。未处理试件由于E_(0)未达到欧洲规范BS EN 338最低强度等级D18的要求,不能用作结构用材;160~170℃温度改性试件的E_(0)较未处理试件有所提高,但仍低于规范中最低强度等级D18的要求;改性温度升至180℃时,E_(0)继续增加,杨木达到强度等级D18;190~200℃改性材的E_(0)略有降低,但仍满足规范中结构用材要求,而f_(v,R)降低幅度过大,木材强度等级不满足最低强度等级D18的使用要求。研究结果将为高温改性技术以及国产速生木材在建筑结构中的合理应用提供依据。

基于傅里叶变换红外光谱的集料指纹识别技术研究

集料的种类和性质关系密切,而且对水泥混凝土和沥青混合料的性质影响很大。如何快速地对集料分类、为集料的质量监测和保证集料来源提供可靠依据十分重要。研究目的是探索一种集料指纹识别的快速检测新技术,为此,首先对道路中常用的3种集料石灰岩、玄武岩、花岗岩,每种选择3个不同的产地进行红外光谱测试。根据红外光谱上的信息运用统计分析软件(SPSS)进行主成分、聚类分析、线性判别分析。研究结果表明,通过主成分及聚类分析,产地相同的集料可以很好的聚集在一起,线性判别分析对识别效果较好,交叉验证准确率均为96.7%以上。

傅里叶变换近红外光谱技术测定完整油菜籽中芥酸和硫甙含量

利用傅里叶变换漫反射近红外光谱技术和大量代表性油菜籽标准样品建立完整油菜籽中芥酸、硫甙测定模型,内部交叉法和外部检验集样品对模型验证结果表明:芥酸、硫甙模型复相关系数分别为0.9618和0.9785,内部验证均方差(RMSECV)分别为1.97和5.16。用所建模型对油菜籽样品芥酸、硫甙测定结果与国家和国际标准方法测定结果基本一致,建立的近红外分析模型能够满足油菜育种中对初级世代材料芥酸、硫甙含量的快速测定筛选要求。

傅里叶变换红外光谱学显微成像技术在骨病研究中的应用和进展

傅里叶变换红外光谱学显微成像系统的发展历程、系统构成、成像原理和模式选择,引出傅里叶变换红外光谱学显微成像在生物医学领域开辟了骨病光谱成像这一特定研究方向,详细论述了该技术用于研究骨石化病、成骨不全症、骨质疏松症和骨软化症等骨病所取得的成果和进展,简单介绍了该技术的相关局限性,并展望了其在生物医学研究领域的发展前景。

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法鉴别不同产地的中药连翘

目的:根据红外光谱的吸收,测定不同产地的连翘,从而为连翘道源产地和质量评价提供依据。方法:收集6个省份66批连翘药材的红外光谱数据,利用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、平滑滤波(Savitzky-Golay,SG)、一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)及其组合方法对原始光谱进行预处理,选择最佳预处理方式;利用主成分-马氏距离法和簇类独立软模式法(SIMCA)及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等化学计量学方法对连翘产地进行鉴别研究。结果:利用主成分-马氏距离法、SIMCA分类模型和PLS-DA模型实现了不同产地连翘的100%正确识别。结论:傅里叶变换红外光谱(FT-IR)结合化学计量学方法可以为不同产地的连翘鉴别提供一种新的分析方法。

傅里叶变换显微红外光谱技术在涤纶中的应用

利用傅里叶变换红外光谱仪和红外显微镜测定了涤纶(PET)的未完全拉伸丝(UDY)、预取向丝(POY)、完全拉伸丝(FDY)的红外光谱,测定了3种纤维的取向度、结晶度。结果表明:傅里叶变换显微红外光谱技术可以方便的测定PET单纤维的红外光谱,且从峰的偏移可以判断结晶带的变化;PET纤维随着拉伸倍数的提高,其取向度和结晶度都相应提高。

遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中的重构算法

在遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中 ,对于是否能够快速、经济地得出气体空间浓度分布图及预测浓度峰位置 ,重构算法的选择是至关重要的。理想的重构算法即使在仪器噪声较大、存在测量误差、光线数量少以及待测气体在空间的分布不稳定情况下 ,也能够通过有限的测量数据和非对称的光线构型 ,得出理想的重构图。本文对遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中采用的几种重构算法 ,如ART法、MART法、SIRT法和SBFM法等 ,作了扼要描述。与传统的ART法相比 ,MART法在迭代速度和迭代精度上有较大的优越性 ,SIRT法克服了采用代数重构技术所带来的模糊性 ,SBFM法使重构结果噪声明显减小。

基于傅里叶变换红外光谱技术检测奶粉中香兰素的新方法

违规使用香兰素是影响婴幼儿奶粉食用安全的重要因素之一,对其进行快速检测具有重要的意义.本文采用长光程傅里叶变换红外光谱(FT-IR)以顶空采样的方式,对掺杂香兰素的奶粉体系中的挥发性气体进行高灵敏检测,巧妙规避了奶粉复杂基质对香兰素分析的干扰,并显著提升了香兰素检测的灵敏度.为了进一步提升定量分析方法的检测灵敏度,本文发展了多尺度建模方法,该方法有机结合了离散小波变换(DWT)和偏最小二乘法(PLS),充分利用气体红外光谱中的时/频多尺度信息,从复杂、变动的奶粉红外光谱中准确提取微弱的香兰素吸收信息.结果表明,DWT-PLS算法可显著提升模型的预测精度和可靠性,进而推动长光程红外光谱检测技术在奶粉安全检测中的应用.