| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 食品检测技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 几种常用的食品检测技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 基于光谱和化学计量学的食品检测技术 | 第15-16页 |
| 1.3 近红外光谱技术及其研究进展 | 第16-20页 |
| 1.3.1 近红外光谱原理 | 第16-18页 |
| 1.3.2 近红外光谱技术在食品检测领域的应用 | 第18-20页 |
| 1.4 荧光光谱技术及其研究进展 | 第20-23页 |
| 1.4.1 荧光光谱基本原理 | 第20-22页 |
| 1.4.2 荧光光谱技术在食品检测领域的应用 | 第22-23页 |
| 1.5 二维相关光谱技术及其研究进展 | 第23-27页 |
| 1.5.1 二维相关光谱技术原理 | 第23-25页 |
| 1.5.2 二维相关光谱技术在食品检测领域的应用 | 第25-27页 |
| 1.6 高光谱成像技术及其研究进展 | 第27-30页 |
| 1.6.1 高光谱成像系统 | 第27-29页 |
| 1.6.2 高光谱成像技术在食品检测领域的应用 | 第29-30页 |
| 1.7 本论文的主要研究内容与创新点 | 第30-33页 |
| 1.7.1 本论文的主要研究内容和章节安排 | 第30-31页 |
| 1.7.2 本论文的主要创新点 | 第31-33页 |
| 第2章 化学计量学算法 | 第33-48页 |
| 2.1 数据预处理方法 | 第33-35页 |
| 2.1.1 归一化 | 第33页 |
| 2.1.2 光谱平滑 | 第33-34页 |
| 2.1.3 标准正态变换 | 第34页 |
| 2.1.4 多元散射矫正 | 第34页 |
| 2.1.5 导数光谱 | 第34-35页 |
| 2.1.6 均值中心化 | 第35页 |
| 2.2 主成分分析 | 第35-40页 |
| 2.2.1 主成分分析方法的原理和理解 | 第35-37页 |
| 2.2.2 主成分分析的三种计算方法 | 第37-38页 |
| 2.2.3 主成分个数的确定 | 第38-39页 |
| 2.2.4 主成分回归 | 第39-40页 |
| 2.3 偏最小二乘法 | 第40-43页 |
| 2.3.1 偏最小二乘回归 | 第40页 |
| 2.3.2 偏最小二乘计算方法 | 第40-41页 |
| 2.3.3 偏最小二乘模型评价方法 | 第41-42页 |
| 2.3.4 偏最小二乘判别 | 第42-43页 |
| 2.4 光谱波长变量选取算法 | 第43-45页 |
| 2.4.1 区间偏最小二乘算法 | 第43-45页 |
| 2.4.2 递归偏最小二乘算法 | 第45页 |
| 2.5 光谱分离算法 | 第45-46页 |
| 2.5.1 基于PCA的光谱分离算法 | 第45-46页 |
| 2.5.2 多元曲线分辨光谱分离算法 | 第46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 基于近红外光谱的树胶种类鉴别和混合物定量检测研究 | 第48-61页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 实验材料和方法 | 第49-50页 |
| 3.2.1 实验仪器和参数设置 | 第49页 |
| 3.2.2 实验样本的准备及测量方法 | 第49-50页 |
| 3.3 树胶的近红外光谱及其解释 | 第50-52页 |
| 3.4 基于PCA的两类树胶的分类鉴别 | 第52-54页 |
| 3.5 基于PLS的树胶混合物定量分析 | 第54-57页 |
| 3.6 基于PLS定量模型对纯树胶样本种类的评估 | 第57-58页 |
| 3.7 取样方法讨论 | 第58-59页 |
| 3.8 本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于LED的荧光光谱检测系统及其在苹果品质检测中的应用 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61-63页 |
| 4.2 实验样本和品质参数测量方法 | 第63页 |
| 4.3 实验系统 | 第63-65页 |
| 4.4 光谱信号采集与分析 | 第65-66页 |
| 4.5 基于荧光光谱的苹果品质检测结果 | 第66-72页 |
| 4.5.1 基于偏最小二乘回归的苹果品质参数预测 | 第66-68页 |
| 4.5.2 波长选择算法讨论 | 第68-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 快速二维荧光相关光谱检测技术及其在茶叶等级检测中的应用 | 第73-82页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 实验样本和系统 | 第74-75页 |
| 5.2.1 实验样本 | 第74页 |
| 5.2.2 实验系统 | 第74-75页 |
| 5.3 基于二维荧光相关光谱的茶叶等级检测 | 第75-81页 |
| 5.3.1 基于激发波长扰动的二维荧光相关光谱检测 | 第75-78页 |
| 5.3.2 基于激发光强扰动的二维荧光相关光谱检测 | 第78-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 双模高光谱成像检测系统及其应用 | 第82-96页 |
| 6.1 引言 | 第82-83页 |
| 6.2 实验样本和系统 | 第83-87页 |
| 6.2.1 实验样本 | 第83-84页 |
| 6.2.2 双模高光谱成像系统 | 第84-86页 |
| 6.2.3 成像系统软件 | 第86-87页 |
| 6.3 基于成像模式的检测系统 | 第87-89页 |
| 6.3.1 检测系统的空间分辨率 | 第87-88页 |
| 6.3.2 基于成像模式的茶叶样品检测 | 第88-89页 |
| 6.4 基于高光谱成像模式的咖啡混合物定量检测 | 第89-94页 |
| 6.4.1 基于PCA的咖啡混合物定量检测 | 第89-93页 |
| 6.4.2 基于MCR的咖啡混合物定量检测 | 第93-94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第7章 总结和展望 | 第96-99页 |
| 7.1 本论文工作内容的总结 | 第96页 |
| 7.2 对后续工作的展望 | 第96-99页 |
| 参考文献 | 第99-115页 |
| 作者简历 | 第115页 |
