导读:本文包含了光补偿论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:速率,呼吸,红茶,工夫,饱和点,同态,直链。
光补偿论文文献综述
赵怀珺[1]（2019）在《光补偿点移动方向的判断》一文中研究指出光补偿点的移动主要受到光合速率和呼吸速率的影响,本文结合光合速率和呼吸速率的变化,通过图形转换的方法,判断光补偿点等的移动方向。(本文来源于《生物学教学》期刊2019年09期）
刘亚超,李永玉,彭彦昆,王凡,闫帅[2]（2019）在《近红外漫透射光补偿法无损快速检测大米直链淀粉》一文中研究指出针对大米长波近红外漫透射光谱噪声大的问题,自行搭建了3种光谱采集系统用于分析波长范围为900～1700 nm的大米漫透射光补偿,采集了62个样本的大米红外光谱曲线,并进行了归一化、SG平滑、Savitzky-Golay卷积求导预处理,用偏最小二乘回归法对大米直链淀粉含量进行了建模分析,比较分析同种大米在不同厚度下的光补偿前后漫透射光谱曲线,对比漫反射、漫透射、漫透射光补偿结果,并对光补偿前后的结果进行了显着性分析。结果表明,光补偿前,随着样品厚度增加,大米直链淀粉含量预测模型结果先变好,但是随着样品厚度进一步增加,透射光强随之变弱,噪声变大,模型建模效果变差。样品厚度为9 mm时,大米近红外漫透射直链淀粉预测模型效果最好,校正集相关系数(R_C)为0.9103,校正集均方根误差(RMSEC)为1.4209%;预测集相关系数(R_P)为0.9049,预测集均方根误差(RMSEP)为1.5654%;光补偿后,大米近红外漫透射光补偿光谱曲线噪声显着改善,特别是经预处理后光谱曲线噪声在1203和1465 nm附近的光谱吸收处改善明显,并且不同样品厚度条件下的预测模型精度均有显着提高。大米样品厚度为9 mm时,直链淀粉光补偿预测模型效果最佳,模型校正集相关系数(R_C)提升到0.9654,校正集均方根误差(RMSEC)降低到0.8902%;预测集相关系数(R_P)达到0.9577,预测集均方根误差(RMSEP)降低到1.4261%,并且光补偿后的显着性较光补偿前有所降低,与相关研究相比,模型的相关系数和误差均有所改善。最后,选用没有参与建模的20个样品对光补偿模型进行了外部检验,模型相关系数为0.9363,均方根误差为1.4139%,RPD为2.85。结果表明,光补偿方法可以有效解决大米长波近红外因穿透力相对较弱而引起光谱噪声大的问题,提高大米直链淀粉预测模型的精度,可以实现颗粒大米直链淀粉含量的快速无损检测,为大米品质检测分级提供技术支撑。(本文来源于《分析化学》期刊2019年05期）
杨燕,张宝山,周杰,陈高科[3]（2018）在《结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法》一文中研究指出针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底、天空区域偏色严重且去雾速度慢等问题,提出了一种结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法。首先将二阶Butterworth高通滤波器引入同态滤波函数,在频域内对最小颜色分量进行增强,同时,平滑最小颜色分量中的光照,补偿局部区域因光照不足引起的图像质量下降;然后用双边滤波对其进行平滑处理,使光照在最小颜色分量图像上过渡更加自然;最后将处理之后的最小颜色分量作为引导图细化初始透射率。实验结果表明,与Tarel算法和中值滤波算法相比,该算法得到的去雾图像具有更好的视觉效果;与引导滤波算法相比,该算法去雾效果更为彻底,天空区域颜色还原准确,且运算速度更快。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年11期）
何华锋,金雨青,褚飞洋,陈鹤立,陈琳[4]（2018）在《基于单因素和响应面优化的工夫红茶单色光补偿萎凋品质分析》一文中研究指出萎凋是工夫红茶加工的首道工序和基础,关系到内含品质成分的转化以及感官品质的形成。采用单色LED红光光源进行工夫红茶光补偿萎凋工艺研究。首先,通过单因素试验深入分析了温度、相对湿度以及光照强度3个因子对中小叶种原料萎凋过程中容重、柔性、塑性以及弹性等物理性质,茶多酚、水溶性黄酮、游离氨基酸以及可溶性糖总量等品质化学成分,多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)、过氧化物酶(peroxidase,POD)等主要酶活性的影响。进而,借助响应面设计,对3个萎凋关键影响因子进行优化。最终,依据感官审评得分,通过方差分析提出以温度27.3℃、光照强度1 160 Lx、相对湿度59.9%作为浙江中小叶中工夫红茶单色LED红光补偿萎凋的最佳工艺参数。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年22期）
张卓鹏[5]（2018）在《有关光合作用光补偿点认识的两点误区》一文中研究指出一、光补偿点的含义光合速率与光照强度的关系曲线如图1所示.b点表示光合作用吸收的CO2量与呼吸作用放出的CO2量相等,为光补偿点.植物在光补偿点时,有机物的合成量和消耗量相等,不能积累干物质,而且夜间要消耗干物质,因此,从全天来看,植物所需要的最低光照强度必须高于光补偿点,才能使植物正常生长.影响光补偿点b点的限制因素:内因为叶绿素等色素的含量和有关酶的活性,外因主要为光照强(本文来源于《中学生理科应试》期刊2018年07期）
杨燕,董宇飞[6]（2017）在《基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法》一文中研究指出针对传统的基于暗原色先验的单幅图像去雾算法速度慢、效率较低,去雾不彻底以及在明亮区域颜色失真等问题,提出了一种基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法,将经过阈值调整的半反图像作为导向图,通过引导滤波得到大气散耗图,根据大气散射物理模型恢复清晰图像,并将恢复的图像进行参考白光补偿得到最终的去雾图像。实验结果表明:算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且有效恢复了场景的对比度和饱和度,近景去雾彻底,远景去雾效果提升明显。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2017年12期）
盛雅琴,徐成帅[7]（2016）在《如何快速判断条件改变引起的光补偿点与光饱和点的移动》一文中研究指出本文首先明确了光饱和点与光补偿点的概念,纠正了某些参考资料里对光饱和点的错误认识,之后详细分析了条件的改变引起的光补偿点与光饱和点的移动问题,最后总结出如何根据条件改变迅速判断出光饱和点与光补偿点的移动方向。(本文来源于《新校园(阅读)》期刊2016年12期）
刘孝开[8]（2015）在《对光补偿点在不同CO_2浓度下如何移动的深入探讨》一文中研究指出笔者阅读了《中学生物教学》2012年第3期《对"外因变化对光合作用曲线图中‘点'移动影响的探讨"一文的商榷》后,对文中作者的观点有不同的看法,在此提出,供大家探讨。众所周知,在自然状态下,大多数植物的光补偿点为5~20μmol·m~(-2)·s~(-1),都相对较低~([1])。该文作者认为,"在一定的光照强度下,光合作用的光反应产生的ATP和NADPH的量是一个定值,所以,适当提高CO_2浓度,由于受到光反应的限制,暗反应的速率(本文来源于《中学生物教学》期刊2015年22期）
王书航,李佳璐,姜霞,王雯雯,张博[9]（2015）在《基于光补偿深度的蠡湖沉水植物恢复区划分》一文中研究指出为分析蠡湖沉水植物恢复的光补偿深度和透明度条件,根据2012年4月和2013年4月蠡湖水下PAR(光合有效辐射)强度、ρ(SS)、透明度等监测数据以及沉水植物相关资料,探讨了沉水植物光补偿深度的空间分布特征及其影响因素.结果表明:水下PAR强度随水深呈指数递减,α(光衰减系数)在0.97~6.04 m-1之间变化;光补偿深度空间分布格局均表现为西蠡湖大于东蠡湖、沿岸大于湖心的趋势,并且与水体透明度呈显着正相关;狐尾藻、金鱼藻、菹草、黑藻、苦草的光补偿深度及水体真光层深度分别是透明度的1.83、1.92、2.05、2.12、2.57和3.04倍.回归分析表明,光补偿深度主要受ρ(SS)影响,其次为ρ(Chla).以沉水植物群落光补偿深度(水体真光层深度)与水深的比值作为划分沉水植物群落恢复区域的参考依据,将蠡湖水域初步划分为"适宜区""过渡区"和"暂不适宜区",其中"适宜区"占蠡湖水域面积的29%.(本文来源于《环境科学研究》期刊2015年09期）
黄藩[10]（2015）在《工夫红茶光补偿萎凋技术工艺研究》一文中研究指出萎凋是红茶初制的首道工序,对红茶品质风味的形成具有重要意义。随着萎凋时间的延长和萎凋环境的变化,尚具有生命活力的鲜叶内部发生一系列物理状态转变和化学成分变化。光照是影响萎凋效果的重要因素,目前对其在工夫红茶萎凋中应用的相关研究较少。本实验选取植物生长常用补光光源红光和蓝光,系统研究其对萎凋中鲜叶儿茶素、氨基酸、总糖及呼吸特性的影响;并进一步设置不同光质、光强、光照时间的单因素萎凋实验,通过对工夫红茶感官品质和内含成分的测定,提出一套针对浙江茶区的工夫红茶光补偿萎凋技术参数。在此工艺的基础上,建立萎凋中鲜叶含水量变化预测模型,并提出一种基于计算机视觉技术的萎凋叶水分检测方法。主要研究结果如下:1.针对植物生长常用补光光源红光和蓝光,对萎凋过程中鲜叶不同影响的研究结果表明:(1)随着萎凋时间的增加,鲜叶氨基酸含量除茶氨酸和天冬氨酸下降,谷氨酸先增加后下降外,氨基酸总量及其余组分均增加;在红光组天冬氨酸和茶氨酸降低程度最多,异亮氨酸、亮氨酸、酪氨酸、赖氨酸、组氨酸增加最多,而丝氨酸、缬氨酸、苯基丙氨酸受无光组增长最快,其余氨基酸受蓝光影响较大。(2)鲜叶GC、ECG、酯型儿茶素及总儿茶素含量随萎凋时间的增加而降低,但C、GCG、CG、EGC含量随萎凋时间的增加先增加后降低,EC含量却随萎凋时间的增加先降低后增加;除ECG降低和EC、GCG增加幅度在蓝光组较大外,其余儿茶素组分均在红光组变化幅度最大。(3)鲜叶中总糖含量呈现先升后降的趋势,其中蓝光萎凋中鲜叶总糖含量下降最多,红光其次。(4)萎凋中鲜叶的黄酮含量呈逐渐下降的趋势,萎凋结束时,红光和蓝光萎凋下的鲜叶黄酮含量均高于无光萎凋;红光萎凋的鲜叶黄酮含量略低于蓝光萎凋。(5)鲜叶呼吸速率在萎凋进行到5h左右到达最高值,且蓝光萎凋下鲜叶呼吸速率最高。2.用无光(CK)、白光380-710nm、蓝光410-430nm、红光610-630nm、黄光580-590nm处理萎凋过程中的鲜叶,结果表明,4个光照处理比于无光萎凋(CK)处理的感官品质总分均有提高,其中红光处理感官品质得分最高。红光、白光、黄光处理茶多酚、黄酮、咖啡碱含量有所降低,氨基酸和可溶性糖含量明显升高。蓝光处理氨基酸含量大幅升高,黄酮、多糖含量略有上升,咖啡碱和茶多酚含量略有下降。选择红光(610-630nm)的不同光强(1000lux,2000lux,3000lux)进行萎凋实验,处理感官品质结果表明2000lux处理的成品茶总分(88.9)、感官单因子的得分均明显高于对照和1000lux、3000lux处理,且2000lux光强处理的茶多酚、咖啡碱含量较其它处理含量低,氨基酸、总糖含量较高,理化品质与感官品质结果是一致的。实验在萎凋全程耗时12h过程中,采用前9h、后9h、全程12h红光光照萎凋实验处理,由感官品质结果发现,后9h光照萎凋的感官品质总分(89.85)最高,理化品质分析结果表明后9h光照萎凋的氨基酸、总糖含量均高于其他处理。研究提出一套前3h无光萎凋、后9h进行红光(610-630nm,2000lux)光照的光补偿萎凋工艺参数。3.为了研究工夫红茶光补偿萎凋过程中鲜叶含水量的变化情况,本试验在相对湿度为60%~65%的萎凋条件下,检测设定萎凋温度(20℃,25℃,30℃,35℃)下鲜叶的含水量,明确萎凋温度、萎凋时间及鲜叶含水量的相关关系。得到鲜叶失水率和温度之间关系的预测模型(R2>0.98)。对该模型的验证试验表明,模型预测值和试验真实值吻合良好(P<10%),利用模型能预测鲜叶在萎凋过程中含水量的变化的规律,进而判断鲜叶达到萎凋适度的时间,对工夫红茶萎凋工艺优化,具有重要理论价值和指导意义。4.研究采集萎凋中鲜叶的图像特征参数(2G-R-B(X1)、R/G(X2)、hab*(X3)、平均灰度(X4)、灰度标准差(X5)、灰度直方图平滑度×1000(X6)、灰度直方图偏度×1000(X7)、灰度直方图一致性×1000(X8)、灰度直方图熵(X9)共9个图像特征指标),结合在制品的含水量,采用逐步回归分析,建立了回归方程:Y=2.76064-0.01839*X3+0.0191*X7(R2>0.99)(其中,X3为色相角hab*,X7为灰度直方图偏度×1000)。经实验验证P=3.99%<10%,拟合度良好,说明基于图像特性参数用于红茶萎凋中含水量监测是可行的,由此得到了一种基于计算机视觉的萎凋在制品含水量检测方法。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2015-05-01）
光补偿论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对大米长波近红外漫透射光谱噪声大的问题,自行搭建了3种光谱采集系统用于分析波长范围为900～1700 nm的大米漫透射光补偿,采集了62个样本的大米红外光谱曲线,并进行了归一化、SG平滑、Savitzky-Golay卷积求导预处理,用偏最小二乘回归法对大米直链淀粉含量进行了建模分析,比较分析同种大米在不同厚度下的光补偿前后漫透射光谱曲线,对比漫反射、漫透射、漫透射光补偿结果,并对光补偿前后的结果进行了显着性分析。结果表明,光补偿前,随着样品厚度增加,大米直链淀粉含量预测模型结果先变好,但是随着样品厚度进一步增加,透射光强随之变弱,噪声变大,模型建模效果变差。样品厚度为9 mm时,大米近红外漫透射直链淀粉预测模型效果最好,校正集相关系数(R_C)为0.9103,校正集均方根误差(RMSEC)为1.4209%;预测集相关系数(R_P)为0.9049,预测集均方根误差(RMSEP)为1.5654%;光补偿后,大米近红外漫透射光补偿光谱曲线噪声显着改善,特别是经预处理后光谱曲线噪声在1203和1465 nm附近的光谱吸收处改善明显,并且不同样品厚度条件下的预测模型精度均有显着提高。大米样品厚度为9 mm时,直链淀粉光补偿预测模型效果最佳,模型校正集相关系数(R_C)提升到0.9654,校正集均方根误差(RMSEC)降低到0.8902%;预测集相关系数(R_P)达到0.9577,预测集均方根误差(RMSEP)降低到1.4261%,并且光补偿后的显着性较光补偿前有所降低,与相关研究相比,模型的相关系数和误差均有所改善。最后,选用没有参与建模的20个样品对光补偿模型进行了外部检验,模型相关系数为0.9363,均方根误差为1.4139%,RPD为2.85。结果表明,光补偿方法可以有效解决大米长波近红外因穿透力相对较弱而引起光谱噪声大的问题,提高大米直链淀粉预测模型的精度,可以实现颗粒大米直链淀粉含量的快速无损检测,为大米品质检测分级提供技术支撑。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光补偿论文参考文献
[1].赵怀珺.光补偿点移动方向的判断[J].生物学教学.2019
[2].刘亚超,李永玉,彭彦昆,王凡,闫帅.近红外漫透射光补偿法无损快速检测大米直链淀粉[J].分析化学.2019
[3].杨燕,张宝山,周杰,陈高科.结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法[J].计算机工程与科学.2018
[4].何华锋,金雨青,褚飞洋,陈鹤立,陈琳.基于单因素和响应面优化的工夫红茶单色光补偿萎凋品质分析[J].科学技术与工程.2018
[5].张卓鹏.有关光合作用光补偿点认识的两点误区[J].中学生理科应试.2018
[6].杨燕,董宇飞.基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法[J].传感器与微系统.2017
[7].盛雅琴,徐成帅.如何快速判断条件改变引起的光补偿点与光饱和点的移动[J].新校园(阅读).2016
[8].刘孝开.对光补偿点在不同CO_2浓度下如何移动的深入探讨[J].中学生物教学.2015
[9].王书航,李佳璐,姜霞,王雯雯,张博.基于光补偿深度的蠡湖沉水植物恢复区划分[J].环境科学研究.2015
[10].黄藩.工夫红茶光补偿萎凋技术工艺研究[D].中国农业科学院.2015
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