| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·目前测定苎麻化学成分的方法 | 第12页 |
| ·GB/T5889-1986 苎麻化学成分定量分析方法的优点 | 第12页 |
| ·GB/T5889-1986 苎麻化学成分定量分析方法的缺点 | 第12页 |
| ·近红外光谱技术在农作物中的应用现状 | 第12-14页 |
| ·近红外光谱技术在粮油作物中的应用 | 第12-13页 |
| ·近红外光谱技术在蔬菜水果中的应用 | 第13页 |
| ·近红外光谱技术在烟草中的应用 | 第13页 |
| ·近红外光谱技术在植物纤维分析中的应用 | 第13页 |
| ·近红外光谱技术在木材中的应用 | 第13-14页 |
| ·近红外光谱技术的优越性和局限性 | 第14-15页 |
| ·近红外光谱技术的优越性 | 第14-15页 |
| ·近红外光谱技术的局限性 | 第15页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| ·目的 | 第15页 |
| ·意义 | 第15-17页 |
| 第二章 近红外光谱技术定量分析的基本原理 | 第17-23页 |
| ·近红外光谱技术 | 第17页 |
| ·近红外光谱技术的理论基础 | 第17-18页 |
| ·近红外光谱技术定量分析的过程 | 第18-19页 |
| ·定量分析技术的基本流程 | 第18-19页 |
| ·理想校正集的条件 | 第19页 |
| ·影响近红外光谱分析技术的主要因素 | 第19-20页 |
| ·样品含水量对分析结果的影响 | 第19页 |
| ·测试温度对分析结果的影响 | 第19-20页 |
| ·样品粒度对分析结果的影响 | 第20页 |
| ·样品均匀性对分析结果的影响 | 第20页 |
| ·样品松紧度性对分析结果的影响 | 第20页 |
| ·近红外光谱预处理 | 第20-23页 |
| ·数据规范化处理（Normalization） | 第21页 |
| ·平滑处理（Smooting） | 第21页 |
| ·导数处理（Derivation） | 第21页 |
| ·多元散射校正预处理（MSC） | 第21页 |
| ·标准正态变量变换预处理（SNV） | 第21-23页 |
| 第三章 化学分析法测定苎麻化学成分 | 第23-26页 |
| ·材料与方法 | 第23-25页 |
| ·材料 | 第23页 |
| ·方法 | 第23-25页 |
| ·测定结果 | 第25-26页 |
| 第四章 苎麻近红外光谱的采集 | 第26-29页 |
| ·样品的准备 | 第26页 |
| ·仪器系统参数的分析与选择 | 第26-27页 |
| ·仪器设备 | 第26页 |
| ·光谱扫描区间的选择 | 第26-27页 |
| ·分辨率的选取 | 第27页 |
| ·扫描次数的确定 | 第27页 |
| ·样品光谱的采集 | 第27-29页 |
| 第五章 近红外光谱模型的建立与验证 | 第29-41页 |
| ·建立 NIRS 数学模型的方法 | 第29-32页 |
| ·化学计量学算法 | 第29-30页 |
| ·模型优劣评价指标 | 第30-31页 |
| ·光谱预处理方法 | 第31-32页 |
| ·结果与分析 | 第32-40页 |
| ·苎麻样品的近红外光谱 | 第32-35页 |
| ·校正模型的建立 | 第35-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第41-43页 |
| ·本文主要工作与结论 | 第41-42页 |
| ·讨论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-53页 |
| 作者简历 | 第53页 |