导读:本文包含了红外反射光谱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:光谱,反射,可见光,粘度,营养成分,分子结构,矿床。
红外反射光谱论文文献综述
杜振华[1]（2019）在《植物可见光与近红外反射光谱测量与分析》一文中研究指出植物的可见光和近红外反射光谱是遥感分类、多光谱成像和色彩再现应用的基础数据,同时也是高光谱影像在对地面植物的分类和匹配的基础。故植物的光谱测量与分析具有十分重要的意义,论文测量与分析了地面植物的可见光和近红外反射光谱,目的是为地面植物遥感分类和识别、光谱成像和颜色再现提供数据。具体完成的工作包括:(1)采用室内测量的方式,使用高光谱成像光谱仪对可见与近红外波段上树木和花草进行了反射光谱的测量,测量的植物包括:樟树、桂树、银杏树、枫树等42种树木;草、杜鹃花、郁金香、玫瑰花等8种花草。获取了共50种树木和花草的反射光谱数据,并对光谱数据进行辐射校正和噪声处理。(2)分析了植物反射光谱特征。首先,分析了树木和花草的基本光谱特征,其次,对植物的不同种类和不同季节的反射光谱曲线进行了分析。最后,通过一阶导数和红边参数的方法进行了反射光谱特征分析,这些分析为光谱成像和地面植物的分类、识别奠定了基础。(3)对花草和树木的可见光与近红外的反射光谱数据使用主成分分析和相关性分析。在可见光波段,花草类和树木类的3个主成分的累积贡献率分别为0.978和0.970,5个主成分累积贡献率都为0.995;在近红外波段,花草类和树木类的3个主成分累积贡献率分别为0.998和0.996。相关性分析结果表明,在可见光波段和近红外波段,花草类和树木类的反射光谱的相关程度分别为0.238和0.316,属于低相关。(本文来源于《云南师范大学》期刊2019-06-03）
邵泽辉,陈少敏,苏溅权,陈春梅,曾莉[2]（2019）在《中红外反射光谱快速分析锦纶氨纶混纺织物》一文中研究指出利用配备ATR附件的中红外光谱仪,结合偏最小二乘法,建立了一种同时快速定性定量分析锦纶/氨纶混纺织物的方法。结合光谱预处理方法、异常值剔除和模型优化,提高了模型的预测精度,各指标预测值与实测值相关性良好,锦纶和氨纶的模型相关系数R~2为0.969 5,交互验证均方根误差(RMSEV)为0.857。t检验结果表明,模型预测值与标准方法测定值之间无显着性差异(显着性大于0.05)。(本文来源于《印染》期刊2019年05期）
杨星[3]（2019）在《山地背景材料的可见光-近红外反射光谱测定及迷彩服伪装效果评价》一文中研究指出随着侦察和伪装技术的发展,迷彩服的伪装性能已不能局限于可见光范围,针对近红外伪装的迷彩服已经被陆续开发出来,其中林地型迷彩服较为成熟。恰当的可见光-近红外伪装效果评价方法能有效的指导我们更好地进行迷彩服的开发和优化工作。目前迷彩服的可见光-近红外伪装效果评价方法鲜见报道,本文以此作为切入点,进行一些补充工作。以山地作为背景,先确定制样方法,然后在对山地背景材料进行取样、制样、测试可见光-近红外反射光谱,并描述材料的光谱规律;通过聚类分析对试样和波长分别进行系统聚类,重点结合反射光谱特征对波段进行分类,并以此分段确定合理的光谱范围来对迷彩服的可见光-近红外伪装效果进行评价。旨在探求一个可行的迷彩服可见光-近红外伪装效果评价流程和方法。山地背景材料主要包括植被、土壤和岩石叁大类,分别对应迷彩服上的叁类斑块。实验表明:植物叶片的可见光-近红外反射光谱特征相似,可见光区域内,在其颜色波段形成相应的“色峰”;在“近红外高原”受多种因素影响只会造成反射率大小不同。植物在近红外区域反射率普遍较高,黄土次之,岩石反射率值范围较广,但大部分都较低。样品的聚类分析表明季节是影响绿色植被近红外反射率的最显着因素;夏季,影响反射率的因素为:草本植物、木本植物的新叶和成叶、针叶型植物、平行叶脉植物。在可见光范围内,土壤和岩石的光谱曲线在其颜色波段形成缓峰,近红外区域的反射率普遍没有植物高。波长的聚类分析有效获得了光谱特征在具体波段上的分布,为评价迷彩服伪装效果提供了基础。绿色植被、黄土和岩石的光谱曲线在不同不断离散程度不同。依据聚类分析结果,结合光谱特征作出评价迷彩服伪装效果的光谱范围,并对迷彩服进行评价。(本文来源于《北京服装学院》期刊2019-01-01）
冯豆,蔡阿敏,薛宵,栗敏杰,李改英[4]（2019）在《花生秧常规营养成分近红外反射光谱预测模型的建立》一文中研究指出为了探究近红外反射光谱(NIRS)技术在花生秧常规营养成分预测中应用的可行性,试验采集河南省花生秧107份,随机分成定标集(n=83)和验证集(n=24),建立花生秧干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、粗灰分(Ash)、钙(Ca)、磷(P) 8种常规营养成分含量NIRS预测模型,并计算验证集预测值与实测值的相关性,验证模型准确度。结果显示:经过标准正态变换(SNV)+一阶导数预处理后,花生秧DM含量预测效果最佳[定标相关系数(RSQcal)=0.989、决定系数(RSQv)=0.968 2];经过SNV+去趋势校正+一阶导数预处理后,NDF含量预测效果最佳(RSQcal=0.966、RSQv=0.937 3);经过SNV+去趋势校正+二阶导数处理后,CP含量预测效果最佳(RSQcal=0.923、RSQv=0.903 6);而经过不同预处理后EE、ADF含量的RSQcal> 0.7、0.9>RSQv> 0.7,Ca、P、Ash含量的RSQcal<0.7、RSQv<0.7,预测效果不理想。综合得出:NIRS技术对花生秧中DM、NDF、CP含量能精准预测,对EE、ADF含量能粗略预测,而对Ca、P、Ash含量不能预测。(本文来源于《动物营养学报》期刊2019年01期）
秦效荣,姚玉增,刘嘉成,孙一凡,王春来[5]（2018）在《可见光-近红外反射光谱对离子吸附型稀土矿床矿物物相的研究》一文中研究指出离子吸附型稀土矿床是地球上主要的重稀土(HREEs)和钇来源。在母岩风化过程中,主要造岩矿物逐渐转化为粘土矿物(如高岭石和埃洛石),而母岩中的稀土元素则以吸附态的形式在粘土矿物表面富集,形成离子吸附型稀土矿床。风化壳中不同部位铁氧化物与粘土矿物的种类和含量变化制约(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（叁十叁）——专题68：磁层中的等离子体物理过程、专题69：矿物物理与矿物界面过程》期刊2018-10-21）
王泓鹏,万雄,何志平[6]（2018）在《基于红外反射光谱深空物质成分探测技术的研究》一文中研究指出红外光谱技术是人类认识客观世界的重要途径之一,由于自然界中所有的物体均可作为红外辐射体,因此红外反射光谱可对目标物进行组分、表面纹理、粗糙度等信息探测。针对国家深空探测需求及火星探测发展计划,研究小组开展了矿物红外反射光谱探测的研究,实验选用9种国家标准岩石粉末并制成表面光滑的圆形靶材,并获取15~333μm红外反射光谱,为深空探测矿物资源开展了深入的光谱特性基础研究。为行星矿物资源及有机物分子的遥感探测建立理论及实验研究基础。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年S1期）
余炼钢[7]（2018）在《塑料仿宝石材料的红外反射光谱分析》一文中研究指出采用红外反射光谱技术对珠宝市场上的六种塑料仿宝石饰品进行了测试研究,并将其与相应被仿宝石(粉珊瑚、象牙、红纹石、绿玉髓、水晶和合成黑欧泊)进行了对比分析。结果表明,由于物质成分及分子结构的不同,塑料仿制品与真实宝石的红外图谱差异显着。该项技术不仅能够依据红外谱峰的数量、峰位、形态、强度以及谱带分裂状态等特征对塑料进行鉴别及归类,而且还是一种快速、准确、无损的塑料仿制品检测手段。尤其是针对外观及基本物性特征与真实宝石相差无几的塑料高仿制品(如仿合成黑欧泊),常规技术手段无法鉴别,但红外反射光谱技术则可发挥无可替代的作用。(本文来源于《红外》期刊2018年07期）
田晓琳,吴建虎,兰雷珍,楼琰,李越[8]（2018）在《利用可见/近红外反射光谱无损检测小米的粘度》一文中研究指出目的建立适用于小米粘度无损检测的可见/近红外反射光谱法。方法使用光谱仪获取小米在367～1020 nm波段范围内的漫反射光谱,采用多元散射校正法(multiple scattering correction,MSC)和一阶导数法(first derivation,1~(st)-D)对原始反射光谱进行处理,并且使用主成分分析确定最佳主成分数,建立小米粘度判别模型,使用全交叉验证法进行模型验证。结果使用原始反射光谱、MSC处理光谱和1~(st)-D处理光谱,分别提取了6、12和12个主成分,建立的峰值粘度模型RCV在0.86以上,对验证集的预测结果 Rp在0.82～0.86之间;而使用1~(st)-D处理光谱提取12个最优主成分,建立的模型可较好地预测小米粘度的破损值,RCV为0.8573,对验证集的预测结果 Rp为0.8309。结论该方法适用于小米粘度的无损检测,为小米加工品质的快速检测提供一定的理论支持。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2018年11期）
杨泉女,周权驹,蒙高山,王蕴波,洪宇[9]（2019）在《近红外反射光谱技术测定甜玉米总多糖和淀粉含量的研究》一文中研究指出结合酶法测定了104份甜玉米种质总多糖和淀粉的含量,利用近红外光谱分析仪采集了相应的光谱信息,分别建立了甜玉米完整种子的总多糖和淀粉含量的近红外光谱定标模型。结果表明:最优光谱处理方式总多糖的为标准正常化+去散射处理,淀粉的为标准多元散射校正;最优的导数处理总多糖的为3阶导数,淀粉的为2阶导数。总多糖和淀粉定标模型的交互验证相关系数分别为0.680和0.734,交互验证标准偏差分别为2.537和2.406;外部验证集总多糖和淀粉的预测相关系数分别为0.834和0.783,说明所建立的总多糖和淀粉的预测模型具有较好的预测性,可应用于甜玉米种质资源筛选。(本文来源于《吉林农业大学学报》期刊2019年01期）
王爽[10]（2018）在《应用近红外反射光谱技术对中国奶牛主产区常用粗饲料的品质分析》一文中研究指出本试验研究近红外反射光谱技术(NIRS)用于奶牛常用粗饲料原料(苜蓿、羊草、玉米青贮)营养价值评定的可行性,探讨了Polispec近红外仪(EDDF00E4)NIRS定标与验证模型的稳定性与适用性,并对近红外基础数据库做出了模型的优化与扩充。在模型校准后,借助Polispec近红外仪中NIRS定标模型对中国牧场(2016.06.30至2017.12.31)使用的粗饲料(羊草、苜蓿、玉米青贮)进行品质评估与分析。试验一应用Polispec NIRS便携式近红外仪,研究近红外反射光谱技术测定奶牛常用粗饲料原料(羊草、苜蓿、玉米青贮)常规养分含量可行性。共计对模型进行两次外部验证,第一次外部验证为评估Polispec NIRS近红外原有模型的适用性,第二次外部验证主要分析NIRS模型扩充后检测结果的精准性。第一验证集与第二验证集分别选取羊草、苜蓿、玉米青贮各15份,进行常规营养成分测定分析,同时对Polispec的NIRS定标模型进行外部验证,在模型优化后,进行二次外部验证。试验结果表明:优化扩充模型后的Polispec便携式近红外仪,羊草、苜蓿、玉米青贮常规营养成分的RSQcal为0.887~0.963,常规营养成分外部检验RSQv为0.883~0.955,模型预测性能较好,全部适用于日常分析。试验二:本研究样本集为2016.06.08至2017.12.31中国不同地区牧场使用的粗饲料组成,利用Polispec NIRS便携式近红外仪评估地区使用羊草、苜蓿、玉米青贮的营养成分。结果表明:(1)2016年(2016.6.8~2016.12.31)羊草各项营养指标差异度整体大于2017年。2016年(2016.6.8~2016.12.31)羊草品质同2017年比,CP、ADF比2017年分别降低了7.03%、1.45%。2016年(2016.6.8~2016.12.31)东北地区与华北地区羊草的DM、CP含量差异不显着(P>0.05),华北地区羊草的Ash含量比东北地区提高了7.02%(P<0.05);(2)2016年(2016.6.8~2016.12.31)与2017年苜蓿品质整体属于二级偏上水平,2016年(2016.6.8~2016.12.31)与2017年华北地区和西北地区所使用苜蓿品质较好;(3)2016年(2016.6.8~2016.12.31)西北地区玉米青贮DM含量显着高于东北、华北地区(P<0.05);ADF含量变化较大,其中东北最高,华北次之,西北最低,并达到显着水平(P<0.05);西北地区NDF最低,显着低于东北地区(P<0.05)。(本文来源于《吉林农业大学》期刊2018-05-01）
红外反射光谱论文开题报告
（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：
利用配备ATR附件的中红外光谱仪,结合偏最小二乘法,建立了一种同时快速定性定量分析锦纶/氨纶混纺织物的方法。结合光谱预处理方法、异常值剔除和模型优化,提高了模型的预测精度,各指标预测值与实测值相关性良好,锦纶和氨纶的模型相关系数R~2为0.969 5,交互验证均方根误差(RMSEV)为0.857。t检验结果表明,模型预测值与标准方法测定值之间无显着性差异(显着性大于0.05)。
（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。
红外反射光谱论文参考文献
[1].杜振华.植物可见光与近红外反射光谱测量与分析[D].云南师范大学.2019
[2].邵泽辉,陈少敏,苏溅权,陈春梅,曾莉.中红外反射光谱快速分析锦纶氨纶混纺织物[J].印染.2019
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[4].冯豆,蔡阿敏,薛宵,栗敏杰,李改英.花生秧常规营养成分近红外反射光谱预测模型的建立[J].动物营养学报.2019
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[6].王泓鹏,万雄,何志平.基于红外反射光谱深空物质成分探测技术的研究[J].光谱学与光谱分析.2018
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[9].杨泉女,周权驹,蒙高山,王蕴波,洪宇.近红外反射光谱技术测定甜玉米总多糖和淀粉含量的研究[J].吉林农业大学学报.2019
[10].王爽.应用近红外反射光谱技术对中国奶牛主产区常用粗饲料的品质分析[D].吉林农业大学.2018
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