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利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因
被引量:
7
1
作者
孙彤
张卓勇
+1 位作者
相玉红
朱若华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期541-544,共4页
利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟...
利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8~6.3THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5~1.5THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立定量分析模型,将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(R_v)作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差(RMSECV)为0.007 7,预测均方根误差(RMSEP)为0.008 6;运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差(RMSECV)为0.002 5、预测均方根误差(RMSEP)为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。
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关键词
傅里叶变换远红外光谱法
太赫兹时域光谱法
偏最小二乘回归
农残
定量分析
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职称材料
题名
利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因
被引量:
7
1
作者
孙彤
张卓勇
相玉红
朱若华
机构
首都师范大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期541-544,共4页
基金
国家重大科学仪器设备专项(2012YQ140005)
国家自然科学基金项目(21275101)资助
文摘
利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8~6.3THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5~1.5THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立定量分析模型,将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(R_v)作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差(RMSECV)为0.007 7,预测均方根误差(RMSEP)为0.008 6;运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差(RMSECV)为0.002 5、预测均方根误差(RMSEP)为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。
关键词
傅里叶变换远红外光谱法
太赫兹时域光谱法
偏最小二乘回归
农残
定量分析
Keywords
ft-far-ir
THz-TDS
PLSR
Pesticide residue
Quantitative analysis
分类号
O657.61 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因
孙彤
张卓勇
相玉红
朱若华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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