纺织混纺面料里纤维含量的红外光谱法测定

利用傅里叶红外光谱仪对棉涤混纺面料进行了衰减全反射实验，采用多元逐步回归法选取了特征波数1000～1400cm^-1来做回归分析，对光谱数据采用中心化和一阶导的预处理方法，建立数学模型，其检测精度达到了较高水平，表明用红外全反射光谱对混纺面料纤维含量的无损测定是行之有效的。

基于高光谱参数的柑桔园土壤水分动态监测

土壤水分管理是提高柑桔产量和品质的关键因素。为了高效、无损、精准地获取柑桔园土壤水分动态变化,在宜昌市夷陵区采用梯度控水种植模式的一个棕壤土柑桔园中,采集不同含水量土壤样本,利用ASD光谱仪采集土壤样本适宜响应波段(350~1 075 nm)的光谱反射率数据,采用多元线性逐步回归分析(SMLR)法对提取的光谱反射率数据(R)及其9种变换数据与土壤含水量进行建模,并利用实测含水量的土壤样本进行验证,建立了预测柑桔园土壤含水量的高光谱模型。结果表明,0~20 cm土层土壤含水量变化最为明显,其有助于提高模型的预测精度;原始光谱数据经过微分变换处理后,相较于非微分变换处理,其与波长的关系曲线波动更大且反演精度明显上升;柑桔园土壤试验样本水分的特征波段在700~760 nm以及950 nm左右,是进行建模优先考虑的特征波段;基于原始光谱对数的一阶导数(lgR)′和倒数的对数的一阶导数(lgR^(-1))′建模,对土壤水分的拟合精度较高,两种拟合方式的决定系数(R~2)均为0.876,均方根误差(RMSE)均为2.19%,相对分析误差(RPD)均为7.107;其中,原始光谱对数的一阶导数(lgR)′变换对数据的处理更简便,所建模型是预测柑桔园土壤含水量的最优模型,在进一步验证中,实测值和模型计算值拟合的决定系数R~2达0.942,可实现对柑桔园土壤水分的精确监测。

攀西烤烟评吸结果与中性致香成分的关系

采用多元线性逐步回归分析法建立烤烟中性致香成分与评吸结果的回归方程,并对回归方程进行显著性测验及偏相关分析和通径分析,研究烤烟中性致香成分与评吸结果的关系。结果表明,建立的香气量、香气质和评吸总分的3个回归方程经显著性测验均达到极显著水平。烟叶中的6类25种中性致香成分对香气量、香气质和评吸总分的直接影响各不相同。香气量受类胡萝卜素降解产物6-甲基-5-庚烯-2-酮的直接正面影响最大,而受苯丙氨酸代谢产物苯乙醇的直接负面影响最大;香气质受棕化反应产物2-乙酰基呋喃的直接正面影响最大,新植二烯的直接负面影响最大;评吸总分受棕化反应产物2-乙酰基呋喃的直接正面影响最大,类胡萝卜素降解产物6-甲基-5庚烯-2-酮的直接负面影响最大。仅有类胡萝卜素降解产物香叶基丙酮和二氢猕猴桃内酯对香气质、香气量和评吸总分均有直接正面影响,而类胡萝卜素降解产物2,4-庚二烯醛和6-甲基-2-庚酮对香气质、香气量和评吸总分均有直接负面影响。说明可以通过调节烟叶调制条件提高对评吸结果有益的香气成分,尽量降低对评吸结果不利的香气成分。