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LD近红外芝麻脂肪检测仪波长的确定及应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第15-24页
    1.1 近红外光谱分析技术简介第15-18页
        1.1.1 近红外定量分析原理第15-16页
        1.1.2 近红外定量分析过程第16-17页
        1.1.3 近红外检测的技术优点第17-18页
    1.2 芝麻含油量的检测方法第18-20页
        1.2.1 简介第18页
        1.2.2 种子含油量的检测方法第18-20页
    1.3 研究目的意义及主要内容第20-24页
        1.3.1 研究目的第20-21页
        1.3.2 研究意义第21-22页
        1.3.3 研究内容第22-24页
第二章 标准值测定及近红外光谱采集第24-47页
    2.1 试验材料与仪器第24页
        2.1.1 试验样品第24页
        2.1.2 试验试剂第24页
        2.1.3 试验仪器第24页
    2.2 芝麻含油率化学值测定第24-26页
    2.3 芝麻样品近红外光谱采集第26-33页
        2.3.1 FOSS NIRSystem 6500型近红外光谱仪的芝麻近红外光谱第26-27页
        2.3.2 棱光S400型近红外光谱仪的芝麻近红外光谱第27-29页
        2.3.3 NIR256-2.2T2近红外光纤光谱仪的芝麻近红外光谱第29-30页
        2.3.4 JDSU MicroNIR-1700微型光谱仪芝麻近红外光谱第30-31页
        2.3.5 HAMAMATSU C11708MA的微型光谱仪芝麻近红外光谱第31-33页
    2.4 光谱分析软件第33-35页
        2.4.1 MATLAB第33-34页
        2.4.2 NIRSA第34-35页
    2.5 光谱预处理方法第35-38页
        2.5.1 光谱数据增强算法第35-36页
        2.5.2 光谱平滑算法第36-37页
        2.5.3 光谱求导算法第37-38页
        2.5.4 其他光谱预处理算法第38页
    2.6 波长优选方法第38-44页
        2.6.1 区间筛选法第39-40页
        2.6.2 遗传算法第40页
        2.6.3 连续投影法第40-41页
        2.6.4 无信息变量消除法第41-42页
        2.6.5 回归系数法第42-43页
        2.6.6 竞争性自适应重加权算法第43-44页
    2.7 近红外光谱模型评价指标第44-45页
    2.8 本章小结第45-47页
第三章 芝麻含油量模型的建立和脂肪特征波长优选第47-69页
    3.1 各光谱仪含油量模型的建立及脂肪特征波长优选第47-67页
        3.1.1 FOSS-6500光谱仪第47-51页
        3.1.2 棱光S400光谱仪第51-55页
        3.1.3 NIR256-2.2T2光纤光谱仪第55-59页
        3.1.4 JDSU MicroNIR-1700微型光谱仪第59-63页
        3.1.5 C11708MA微型光谱仪第63-67页
    3.2 各台仪器芝麻含油量模型的对比分析第67页
    3.3 芝麻脂肪近红外光谱特征波长的优选结果第67-69页
第四章 基于LD的微型近红外光谱仪及模型的建立第69-82页
    4.1 基于LD的微型近红外光谱仪设计第69-72页
        4.1.1 光学系统第69-71页
        4.1.2 信号处理及控制系统第71页
        4.1.3 上位机软件系统第71-72页
        4.1.4 仪器整体设计第72页
    4.2 仪器稳定性试验第72-74页
    4.3 基于LD的微型近红外光谱仪扫描光谱第74页
    4.4 线性和非线性方法建模第74-80页
        4.4.1 线性回归方法建模第74-76页
        4.4.2 非线性方法建模第76-79页
        4.4.3 基于LD的微型近红外光谱仪建模结果第79-80页
    4.5 本章小节第80-82页
第五章 总结与展望第82-85页
    5.1 内容与结论第82-83页
    5.2 论文创新点第83-84页
    5.3 研究展望第84-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-90页
攻读硕士期间发表的论文第90页

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