基于近红外光谱分析法检测燕麦青 贮可溶性糖含量技术规程

基于近红外光谱分析法检测构树青 贮蛋白质含量技术规程

常见化学键红外光谱特征吸收的区域 ν(cm-1) 4000 3000 2000 1500 1000 与氢原子 结合的 化学键 叁键 双键 单键

BP神经网络创建和RBF神经网络基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，matlab2021a测试

本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于导师学习神经网路的回归拟合的仿真，实现基于近红外光谱的汽油辛烷值预测的模拟

闻辂主编 重庆大学出版社 1988年出版 可以作为矿物谱学的教材和参考书

针对煤炭原始近红外光谱数据中存在噪声的问题,提出了基于De-SNV与小波阈值去噪组合的煤炭近红外光谱数据预处理方法。采用缺省软阈值法进一步对经过Savitzky-Golay平滑和De-SNV处理的光谱数据去噪,并分别建立了水分、灰分和挥发分的PLS校正模型,通过分析模型的预测性能对该方法的有效性进行评估。实验结果表明,经过该方法预处理的光谱数据所对应的PLS校正模型性能明显优于使用原始光谱数据所建立的PLS校正模型,水分、灰分和挥发分的PLS校正模型的预测均方根误差分别降低至0.007 07,0.040 8,0.008 66,决定系数分别提高至0.858 7,0.743 8,0.778 5。

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘法获得的模型要好于主成分回归获得的模型。

利用E2V公司的IR22GJ红外瓦斯检测模块及CC2430芯片设计了煤矿新型红外瓦斯传感器电路。结合井下气体测量环境和红外光的瓦斯传感器测量原理，利用单片机的外围电路和硬件架构、C语言及汇编语言编写系统程序，研究设计了红外瓦斯传感器系统。最后搭建了气体测量环境，完成了红外吸收型瓦斯浓度检测系统的实验及测试。

为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。