JJG 1034-2008 光谱光度计标准滤光器检定规程

近红外光谱在油脂可皂化物含量测定中的应用，安丽艳，曾鸣，生物柴油是以动植物油脂为原料制备的，为实现生物柴油原料中可皂化物含量的快速检测，以大豆油为对象，研究探讨了近红外光谱技术

我们显示，最近由ALICE合作发布的，在sNN = 5.02 TeV处p-Pb碰撞的已识别强子的横向动量（pT）光谱的实验数据展现出独特的普遍行为-夸克数定标。 我们进一步表明，结垢是强子化的夸克（重新）结合机制的直接结果，可以看作是p-Pb中强子产生的潜在来源与构成性夸克自由度的强烈指示。 如此高的能量碰撞。 我们还预测其他强子的产量。

温度对短链多烯生物分子β胡萝卜素拉曼光谱的影响，王微微，李亮，测量了含9个CC共轭双键的β胡萝卜素分子在二甲基亚砜中25ºC-73ºC温度范围内的拉曼光谱。实验结果表明，短链多烯生物分子β胡萝�

光谱优化器.zip

为研究Zn O-Nb2O5-Te O2亚碲酸盐玻璃组成对玻璃性能的影响,采用熔融法制备了不同摩尔百分含量Zn O(0 mol%,2 mol%,4 mol%,6 mol%,8 mol%)的Zn O-Nb2O5-Te O2亚碲酸盐玻璃.利用拉曼光谱仪、红外吸收光谱仪、DTA差热分析仪等手段对玻璃样品进行了表征.研究表明:当Zn O的掺量为4mol%时,亚碲酸盐玻璃的玻璃化温度Tg最低;表观密度和折射率都达到最大值.Te O2、Nb2O5以及OH基在玻璃体中存在形式的不同是Zn O-Nb2O5-Te O2亚碲酸盐玻璃性能变化的主要原因.研究结论为稀有金属掺杂亚碲酸盐玻璃领域的研究提供了可行的研究思路.

钨青铜结构陶瓷已在许多应用中找到了重要的潜力，例如执行器，传感器，光电，铁电随机存取存储器和微波设备。 这些类型的陶瓷由于其自发极化而被广泛用于许多工业应用，并且以其高介电常数，低介电损耗，低漏电流密度，良好的热稳定性和高压电系数而闻名。 在目前的工作中，Ba5CaTi2Nb8O30（BCTN）是通过固态反应方法首次合成的。 通过X射线衍射，扫描电子显微镜（SEM），能量色散X射线分析（EDAX），LCR测量仪，PE循环示踪剂，VSM和拉曼光谱仪研究了显微结构，介电，铁电，铁磁和拉曼光谱分别。 X射线衍射研究揭示了空间群为P4bm的单相四边形结构的形成。 观察到微晶尺寸在14.4nm范围内。 BCTN化合物在不同频率下随温度变化的详细介电性能表明，样品在居里温度316°C下表现出扩散型跃迁。 PE和MH研究证实了室温下铁电和磁性并存。

在能量范围23000 cm-1（在22936.90、23010.58和23048.58 cm-1处）处的三个原子铌能级的超细（hf）结构常数仅是有限的，并且结合能级的常数有时甚至是未知。 因此，我们在5600至6500Å的波长范围内进行了激光光谱研究，我们总共激发了16个跃迁，其中涉及了这些较低的水平。 除了更精确地确定三个较低水平的hf结构常数（它们是在共享同一较高水平的几行上确定的）之外，这些实验还使人们了解了九个水平的hf常数，这些常数以前未知。 除了这些结果，还报告了13个其他能级的hf常数。 对于其中的六个级别，这些常数以前是未知的。

红根杂草（Amaranthus retroflexus L.）是一种有害杂草，会影响全世界的棉花（陆地棉）的生长和产量。 能够从棉花中区分出红根杂草，将有助于生产者和农作物顾问更好地实施用于抑制和控制它的策略。 杂草和作物冠层的高光谱反射特性已用于区分它们。 目前，尚无有关高光谱数据用于区分红根杂草与不同叶形棉花的信息。 积极的结果将进一步支持遥感技术的应用，以区分红根杂草和棉花。 目的是比较红根杂草的冠层高光谱反射率与秋葵和超级秋葵叶棉的冠层高光谱反射率，并确定光谱反射率特性存在差异的光谱区域。 在2019年5月6日至6月27日使用分光辐射计获得了红根杂草和棉花的高光谱反射率测量结果。该研究使用了温室中生长的植物。 通过方差分析（p≤0.05）和Dunnett检验（p≤0.05）评估了162个10 nm波段（400-2350 nm光谱范围），以确定可用于从中分离红根杂草的波段秋葵叶和超级秋葵叶棉。 以下两个波段在两个日期上均能区分红根杂草和秋葵叶棉：420 nm，510-650 nm，690-740 nm和2000-2010 nm； 然而，从红秋葵叶棉中分离出红根杂草的两个日期均鉴定

er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;