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波段分析仪

仪器信息网波段分析仪专题为您提供2024年最新波段分析仪价格报价、厂家品牌的相关信息， 包括波段分析仪参数、型号等，不管是国产，还是进口品牌的波段分析仪您都可以在这里找到。 除此之外，仪器信息网还免费为您整合波段分析仪相关的耗材配件、试剂标物，还有波段分析仪相关的最新资讯、资料，以及波段分析仪相关的解决方案。

波段分析仪相关的论坛

  • 近红外光谱特征波段解释分析

    做[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]霉变检测，运用特征提取方法获取了一些波段，如1172nm，1902nm等，看文献中都有对波段的分析，比如该波段是由哪个基团的什么运动引起的，对应于什么物质（碳水化合物，水分，油），想请教下这些东西是怎么分析出来的，或者有大牛能否帮忙分析下我的特征波段，万分感谢！

  • 对于远红外波段，怎么解析图谱？

    对于 400~30cm-1 波段，该怎么指认图谱？各位大虾有没有什么好的建议啊？中文文献都没怎么看到相关的内容，还能像中红外波段那样考虑原子基团或者特别的骨架震动之类的原因吗？另外，这一波段内哪些波数是对应 1~3THz 的啊？

  • 电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测

    电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测

    [size=24px]电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测[/size]请教各位大神，对于类似超纯水、半导体行业用水这种水质指标极高的水，远紫外波段（＜200nm）吸光度应该如何检测？有几个疑问，请论坛大神解答；1.远紫外波段真空紫外光易被空气吸收，且光程短，如何适配比色皿，排除空气干扰？2.类似安捷伦、lambda这些仪器为什么标称170nm-3300nm都可以检测，但是实际应用中最低只能检测到190nm处？3.为获得特定波长处（如185nm，超纯水TOC降解波段）吸光度，该如何实现？[img=,690,528]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/03/202303291111198785_2326_5961157_3.jpg!w690x528.jpg[/img]

  • 实现真空紫外波段测量的手段有哪些？

    在直读光谱仪的实际应用中，如C、P、S、As等元素的最优光谱线均在真空紫外波段，而空气中的氧气及水蒸气等会对这些谱线产生强烈的吸收，使光谱强度急剧减弱，影响元素测量，所以应当将光室中的空气除去。 目前主流市场上主要有两种方式可以实现真空紫外波段元素的测量，光室抽真空或充惰性气体（如氩气、氦气等）。 抽真空型的直读光谱仪需要用额外的真空泵，存在油蒸汽污染严重、噪音大等环境问题。同时，功耗高、真空稳定速度慢，仪器需长期开机，浪费严重。 光室充惰性气体能实现真空紫外探测能力的同时，还具有稳定时间短，无噪音等优点，且能避免由于真空系统造成的光室变形、仪器漂移和环境污染等问题，目前，市场主流光谱仪多采用CCD传感器作为检测装置，光室体积可做到很小，更有利于惰性气体环境建立，从而得到更好的紫外元素分析效果，且该项技术已经过十多年市场验证，稳定可靠。

  • 国仪量子：成功研制可商用W波段脉冲式电子顺磁共振波谱仪

    [align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202404/uepic/c76fabfd-be4f-4b7f-9ef3-3be47874e493.jpg[/img][/align][align=center][color=#7f7f7f]4月2日，国仪量子研发人员正在操作W波段脉冲式电子顺磁共振波谱仪[/color][/align][color=#000000]“W波段脉冲式电子顺磁共振波谱仪的研制成功，使国仪量子成为目前国内能研制生产该类高端科学仪器的厂商。也标志着中国成为继德国之后，第二个有能力研发该型电子顺磁共振波谱仪的国家。”4月2日，国仪量子技术（合肥）股份有限公司传感事业部副总经理石致富站在最新研发的仪器前向记者介绍。[/color][color=#000000]根据揭榜项目任务书的项目目标和考核指标，国仪量子最终任务全部完成，部分指标超额完成。专家组召开验收会议，认为该产品达到了国际先进水平，此攻关任务已经完成。[/color][color=#000000]近年来，安徽在量子信息领域“从0到1”的原始创新不断突破：[/color][color=#000000]目前，安徽集聚量子科技产业链企业60余家、数量居全国首位，全国首条量子芯片生产线建成运行，全国首个量子信息未来产业科技园挂牌运营，量子专利授权量全国领先，以国盾量子、国仪量子、本源量子、问天量子、中电信量子集团等为龙头的量子高新技术企业不断涌现。[/color][color=#000000]安徽发展量子信息等未来产业，具有强劲的科技创新策源能力。[/color][color=#000000]国仪量子在2021年承接了安徽省制造业重点领域产学研用补短板产品和关键共性技术攻关任务，项目针对“W波段电子顺磁共振波谱仪”进行工程化、产品化开发，解决产品化实现涉及到的核心技术难题，研制出用户友好、皮实可靠，可产品化出售的W波段电子顺磁共振波谱仪。W波段电子顺磁共振波谱仪具有高分辨率、高灵敏度的优势，是一种重要的高端科学分析装置，将给生物、化学、物理以及交叉学科等领域提供一项强有力的研究手段，可用于进行蛋白质、RNA、DNA 的结构解析，从而解决生物学、医学、制药学中的关键问题。[/color][color=#000000]得益于中国科学技术大学、合肥国家实验室等高校与科研机构，合肥在量子信息技术的科研领域具有先发优势，为量子科技发展提供了强有力的人才和智力支撑。[/color][color=#000000]“我们团队在量子精密测量领域有着十多年的研究积累，以长相干、多比特、高精度量子操控为核心目标，目前已掌握了世界领先的高保真量子态调控技术、高灵敏度磁探测技术、微波收发技术、高精度扫描钻石探针技术等核心技术。”石致富说。[/color][color=#000000]“揭榜挂帅”是用市场竞争来激发创新活力的一种机制。国仪量子相关负责人表示，“揭榜挂帅”有助于选拔领头羊、先锋队，聚力突破关键共性技术瓶颈，提高制造业自主创新能力，带动产业链上下游的技术进步，强化供应链保障。[/color][color=#000000]未来，国仪量子将持续加强研发投入力度，在核心技术上不断追求更高标准。与用户协同创新，推动技术落地，赋能多个行业的升级发展，在全球量子领域逐渐发出中国声音，也让“安徽身影”更加活跃。[/color][来源：安徽经济网][align=right][/align]

  • 【求助】请教一些气体在可见光波段的吸收光谱

    现在做实验，老板让我查一下以下气体在可见光波段的吸收谱，二氧化碳，二氧化硫，臭氧，甲烷等。我在网上找了狠多，都没有发现结果，那位大哥帮帮忙给弄一下啊，谢谢了另外，那个附图是我用NIST MS Search查到的光谱图，但是横坐标为什么没有光谱单位呢？？

  • 气体分子 在红外波段的 摩尔吸收系数上哪里查询和下载？求啊

    如题，哪位大大知道气体分子 在红外（8-14um波段），谁不同波长变化的 摩尔吸收系数啊，我用omnic能够查到归一化之后的吸收，我想知道具体的摩尔吸收系数怎么查啊，要对应多波段你的，不要某些波段的，比如说NH3，在8-14um之前对应的几百个波长与之对应的摩尔吸收系数怎么查，我觉得应该有这样的数据库吧，不知道怎么查，有知道的告诉一下，不胜感激

  • 建模过程中光谱波长（波段）变量如何选择？

    [font=宋体]可以采用波长选择方法选择光谱中与目标组分相关的变量。目前，发展了很多波长选择方法，概括起来它们可以分为三大类：波长点选择、波段选择和变量加权的方法。波长点选择方法包括基于单一指标的方法、基于统计学的方法和基于智能优化算法的方法等；波段选择方法主要包括间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法及它们的衍生化方法；变量加权的方法是波长选择方法的发展与[/font][font=宋体][font=宋体]扩充，它使用全部的波长点，但是给每个变量赋予不同的权重，有变量加权的[/font][font=Times New Roman]PLS[/font][font=宋体]和变量加权的[/font][font=Times New Roman]SVR[/font][font=宋体]等方法。具体方法参考本章第[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]节。[/font][/font]

  • 全波段光度计和重金属检测仪预算

    [url=https://www.hach.com.cn/product-categories/294zhongjinshufenxiyi]重金属检测仪[/url]（微量检测，最好是电极法原理的），还有全波段的分光光度计，多用来测量微量样品的DNA的纯度，上述两仪器大概需要多少预算，今天领导突然问我，一下子还真没有概念，好多年不了解仪器了，现在国产多了，是不是价格也相对下来了。

  • 中红外波段荧光光谱测试求助

    请问哪里可以做2-5μm波段的荧光光谱？激发光源1550nm或者OPO光源1800nm，联系了很多地方都做不了，要是有大神知道希望告知一下，感激不尽！

  • 【原创】紫外线强度分析仪的推广

    趁着周末不太忙的时间，把样品柜里的样机全部清理一遍，将大部分的产品重新拍了短视频。着重对LS126C紫外线强度监测仪这个产品做了详细的拍照，将仪器的开机，标配挂钩的细节，组装起来用消毒灯管的测试和最后的测试数据统统拍了照片。因为是有意向来制作一个普及型的帖子。我们作为LS126C紫外辐照计这一款紫外线强度测定仪的研发及生产厂家，是有必要向大众普及到一些相关的紫外消毒知识的。 紫外线实际上是指电磁波中10-400nm辐射的总称，肉眼是不可见的。在太阳光谱中，紫外线的波段范围是200-380nm,紫外线具有杀菌功能，波段越短对人体的伤害越大。在医疗、公共卫生行业，我们用于杀菌的波段是253.7nm。如果是用于这些场合的杀菌灯或者是紫外线强度测定仪，波段一定就是253.7nm才有效。简单一点就是254nm. 医疗公共卫生行业使用杀菌灯杀毒，国家是有执行标准的。多少瓦的灯管在一米的范围内，测定的数据需要达到合格值。 我们做了一个详细的文档，您可以在百度搜索“用小型的紫外线强度分析仪测试杀菌灯管的强度”深入了解。 还有的客户不太清楚UVA和UVC的区别，以为都是紫外线，就随便买了个便宜的UVA仪器去测试UVC 的灯管，这当然是没有数据的。这一点一定要特别注意。

  • 光谱仪测量的电弧的低波段谱线与高波段谱线相同的奇怪问题请教

    用1999年买的美国Acton Research公司的Spectro500i光谱仪测量Ar气保护电弧等离子体的光谱分布，出现了奇怪的问题。 一年前300g/mm的光栅突然采不到光谱，不知道是什么问题。 现在用1200g/mm和2400g/mm的光栅测量Ar保护电弧200－1000nm的光谱，发现如下问题：谱线分布大体分为3段(340-500nm,510-750nm, 680-1000nm),其中680－1000nm段的谱线能够与以前测量的谱线对应，基本是正确的，但是340－500nm, 510-750nm两段测得的的谱线实际为680－1000nm段的谱线，这三段谱线的强度依次减弱，在680－750nm波段中既有该段的谱线又有906.6-1000nm的谱线。 以前正常的谱线分布（Ar150A电弧光谱分布正常.txt）和现在异常的谱线分布（Ar200A电弧光谱分布异常.txt）放在附件中。如200.000 1 1.778e+002，前面是波长，后面是强度，中间用1分开。 不知道以上2个问题是怎么造成的，希望懂光谱仪的各位帮顶一下，给点解决办法。 [img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=31761]光谱数据正常和异常[/url]

  • 【原创大赛】基于“吸光度-浓度变化率”波段选择方法提高近红外光谱建模能力

    【原创大赛】基于“吸光度-浓度变化率”波段选择方法提高近红外光谱建模能力

    [align=center][b]基于“吸光度-浓度变化率”波段选择方法提高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模能力[/b][/align][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析是一种二级分析方法，利用校正模型对未知含量或性质参考值的样品基于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据进行预测，以测定未知待测样品的浓度或性质参考值，根据预测结果评价模型的预测能力和有效性。由于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]吸收峰严重重叠，信号吸收较弱，背景干扰严重。因此需要运用波段选择方法提取有效波段，常用的波段选择方法包括前向间隔偏最小二乘法（forwardintervalpartialleastsquares, FiPLS）、反向间隔偏最小二乘法（backwardintervalpartialleastsquares, BiPLS），相关系数法（correlationcoefficient, CC）和无信息变量消除算法（uninformativevariableelimination, UVE）等。本实验对近红外建模物质的浓度与吸光度的变化率进行研究，提出了新的波段选择方法：“吸光度-浓度变化率”方法（Ratioof absorbance to concentration，RATC），弥补了常用波段选择的缺陷，构建了血浆蛋白含量检测模型。1材料1.1试剂血浆样品（山东泰邦生物制品有限公司，中国）；去离子水。1.2仪器和软件AntarisⅡ傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，液体采样附件；液体玻璃小管（4×50mm，KimbleChase 德国）；Matlab2015a（美国Mathworks公司）；PLS_Toolbox工具箱（美国EigenvectorResearch）。2方法2.1光谱采集采用傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]（Antaris II FT-NIR）液体温控透射采样模块，控制温度为37℃下，采集原料人血浆样品光谱。光谱扫描范围和分辨率为10000-4000cm[sup]-1[/sup]和8cm[sup]-1[/sup]，扫描次数为32次，参比为空气，每隔1小时校正背景。实验室环境为温度26℃，湿度30%。2.2 校正集验证集划分方法需要划分校正集和验证集的样品：原料人血浆样品20份，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模属性为总蛋白含量值；2.3 数据处理及模型建立研究采用MATLAB2015a数学软件以及PLS_Toolbox 1.95工具箱对光谱数据进行处理，对建模物质的吸光度和浓度进行变化率分析，选出用于建模的波数点，针对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术的建模分析，以验证均方根误差（RMSEP）值作为其建模预测能力的主要指标。通过讨论不同物质的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析模型建模结果，验证所提波段选择方法的可行性和应用性。3 “吸光度-浓度变化率”波段选择原理及方法本文提出了一种[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型的波段选择方法，基于“吸光度浓度变化率”对校正样品集中所有样品进行波段选择，其具体过程为：步骤1：预先设定校正样品集中共有n个样品，每个样品光谱中共有N个变量，对于校正样品集所有样品来说，每个变量则有n个吸光值和n个浓度值；其中，N和n均为大于1的正整数；步骤2：依次计算每个变量下相邻样品的吸光值差值和浓度差值的比值V，最终在每个变量下得到（n-1）个比值V，再计算所有比值V的平均值V[sub]mean[/sub]；V[sub]i[/sub]=|(A[sub]i[/sub]-A[sub]i[/sub][sub]+[/sub][sub]1[/sub])|/(C[sub]i[/sub]-C[sub]i[/sub][sub]+[/sub][sub]1[/sub]) （1）V[sub]mean[/sub]=[img=,50,50]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img] （2）A[sub]i[/sub]表示第i个样品的吸光值，A[sub]i[/sub][sub]+[/sub][sub]1[/sub]表示第i+1样品的吸光值；C[sub]i[/sub]表示第i个样品的浓度值，C[sub]i[/sub][sub]+[/sub][sub]1[/sub]表示第i+1个样品的浓度值；V[sub]1[/sub]表示第1个样品与其相邻的第2个样品的吸光值差值和浓度差值的比值；V[sub]2[/sub]表示第2个样品与其相邻的第3个样品的吸光值差值和浓度差值的比值；V[sub]3[/sub]表示第3个样品与其相邻的第4个样品的吸光值差值和浓度差值的比值；V[sub]4[/sub]表示第4个样品与其相邻的第5个样品的吸光值差值和浓度差值的比值；V[sub]n[/sub][sub]-[/sub][sub]1[/sub]表示第n-1个样品与其相邻的第n个样品的吸光值差值和浓度差值的比值。步骤3：对于校正样品集中样品光谱的N个变量来说，得到N个V[sub]mean[/sub]值，将N个变量按照其V[sub]mean[/sub]值进行排序；步骤4：按照V[sub]mean[/sub]值由大变小的顺序依次选择出相应变量，直至所有变量全部选完，停止建模，记录所有情况的建模结果。其中，V[sub]mean[/sub]值越大，则代表吸光值因浓度变化所产生的响应越大，同时V[sub]mean[/sub]即为所提出的波段选择方法的关键值，命名为“吸光度-浓度变化率”值。从V[sub]mean[/sub]值最大的变量开始建模，随后按照V[sub]mean[/sub]值由大变小的顺序，采取依次增加一个变量的方法，开始建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型，简化流程图如图4-1所示。[align=center][img=,580,560]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161623164821_3386_3237657_3.png!w580x560.jpg[/img][/align][align=center]图4-1“吸光度-浓度变化率”波段选择方法简化流程图[/align]具体应用例证如图4-2所示：校正样品集有20个样品，其浓度值分别为C[sub]1[/sub]，C[sub]2[/sub]，…，C[sub]20[/sub]。[align=center][img=,670,461]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161623371131_5892_3237657_3.png!w670x461.jpg[/img][/align][align=center]图4-2“吸光度-浓度变化率”波段选择方法具体例证过程[/align]本文将所提出的波段选择方法用于血浆蛋白含量检测模型的构建中，讨论血浆蛋白含量变化同样品吸光度之间的变化率，进而选择合适的波段用于建模。[b]4 实验结果4.1 近红外建模样品集划分[/b]对三种样品进行校正集和验证集的划分结果如表4-1所示，其结果全部满足验证集的参数值范围在校正集之内，同时对于不同样品的不同属性的校正集和验证集来说，其平均值和标准偏差值也比较接近，满足[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模校正集和验证集的划分要求。[align=center]表4-1不同样品不同属性的校正集验证集数据统计结果[/align] [table][tr][td] [align=center]样品[/align] [align=center](检测参数) [/align] [/td][td] [align=center]样品集[/align] [/td][td] [align=center]样本数[/align] [/td][td] [align=center]最大值[/align] [/td][td] [align=center]最小值[/align] [/td][td] [align=center]平均值[/align] [/td][td] [align=center]标准偏差[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]原料人血浆[/align] [align=center](蛋白含量值)[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]15[/align] [/td][td] [align=center]76.80[/align] [/td][td] [align=center]40.56[/align] [/td][td] [align=center]59.34[/align] [/td][td] [align=center]12.31[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]73.16[/align] [/td][td] [align=center]41.89[/align] [/td][td] [align=center]57.56[/align] [/td][td] [align=center]11.65[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]玉米[/align] [align=center](水分值)[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]60[/align] [/td][td] [align=center]10.99[/align] [/td][td] [align=center]9.38[/align] [/td][td] [align=center]10.22[/align] [/td][td] [align=center]0.39[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]10.94[/align] [/td][td] [align=center]9.64[/align] [/td][td] [align=center]10.27[/align] [/td][td] [align=center]0.36[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]玉米[/align] [align=center](蛋白质含量值)[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]60[/align] [/td][td] [align=center]3.83[/align] [/td][td] [align=center]3.09[/align] [/td][td] [align=center]3.50[/align] [/td][td] [align=center]0.18[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]3.82[/align] [/td][td] [align=center]3.18[/align] [/td][td] [align=center]3.48[/align] [/td][td] [align=center]0.18[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]玉米[/align] [align=center](油脂值)[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]60[/align] [/td][td] [align=center]9.71[/align] [/td][td] [align=center]7.66[/align] [/td][td] [align=center]8.73[/align] [/td][td] [align=center]0.53[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]9.60[/align] [/td][td] [align=center]8.11[/align] [/td][td] [align=center]8.49[/align] [/td][td] [align=center]0.32[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]玉米[/align] [align=center](淀粉值)[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]60[/align] [/td][td] [align=center]66.47[/align] [/td][td] [align=center]62.83[/align] [/td][td] [align=center]64.62[/align] [/td][td] [align=center]0.90[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]65.60[/align] [/td][td] [align=center]63.63[/align] [/td][td] [align=center]64.91[/align] [/td][td] [align=center]0.48[/align] [/td][/tr][tr][td=1,2] [align=center]汽油[/align] [align=center]（辛烷值）[/align] [/td][td] [align=center]校正集[/align] [/td][td] [align=center]45[/align] [/td][td] [align=center]89.60[/align] [/td][td] [align=center]83.40[/align] [/td][td] [align=center]87.15[/align] [/td][td] [align=center]1.57[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]验证集[/align] [/td][td] [align=center]15[/align] [/td][td] [align=center]88.70[/align] [/td][td] [align=center]84.50[/align] [/td][td] [align=center]87.25[/align] [/td][td] [align=center]1.46[/align] [/td][/tr][/table][b]4.2 血浆样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模结果4.2.1“吸光度-浓度变化率”方法在血浆蛋白含量建模中的应用[/b]利用“吸光度-浓度变化率”方法对血浆样品进行数据分析，得到每个波数点下的V[sub]mean[/sub]值如图4-3所示，按照其V[sub]mean[/sub]值由大到小排列波数点，依次递增波数点个数进行建模，即得到不同[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型结果。[align=center][img=,653,353]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161624210201_7336_3237657_3.png!w653x353.jpg[/img][/align][align=center]图4-3血浆样品不同波数点的V[sub]mean[/sub]值[/align][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]血浆蛋白含量建模结果如图4-4所示，最小的RMSEP值为0.495，模型的RPD值为23.535＞3，无模型过拟合现象，所涉及变量数为50个，具体波数点如表4-2所示。获得最佳模型的波数点大部分都分布在6200-6400cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup]，分析此处的特征吸收峰信息，多为N-H的一级倍频信息。[align=center][img=,653,353]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161625411205_2487_3237657_3.png!w653x353.jpg[/img][/align][align=center]图4-4 血浆蛋白样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术的建模结果[/align][align=center]表4-2血浆蛋白样品进行[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术的建模变量[/align] [table][tr][td] [align=center]波数(cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup])[/align] [/td][td] [align=center]波数(cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup])[/align] [/td][td] [align=center]波数(cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup])[/align] [/td][td] [align=center]波数(cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup])[/align] [/td][td] [align=center]波数(cm[sup]-[/sup][sup]1[/sup])[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6363.940[/align] [/td][td] [align=center]6360.083[/align] [/td][td] [align=center]6321.514[/align] [/td][td] [align=center]6294.515[/align] [/td][td] [align=center]6267.517[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6367.797[/align] [/td][td] [align=center]6387.082[/align] [/td][td] [align=center]6317.657[/align] [/td][td] [align=center]6414.080[/align] [/td][td] [align=center]6425.651[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6371.654[/align] [/td][td] [align=center]6390.938[/align] [/td][td] [align=center]6313.800[/align] [/td][td] [align=center]6417.937[/align] [/td][td] [align=center]6263.660[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6356.226[/align] [/td][td] [align=center]6340.798[/align] [/td][td] [align=center]6402.509[/align] [/td][td] [align=center]6290.658[/align] [/td][td] [align=center]6259.803[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6375.511[/align] [/td][td] [align=center]6336.941[/align] [/td][td] [align=center]6309.943[/align] [/td][td] [align=center]6286.801[/align] [/td][td] [align=center]7208.608[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6352.369[/align] [/td][td] [align=center]6329.228[/align] [/td][td] [align=center]6406.366[/align] [/td][td] [align=center]6282.944[/align] [/td][td] [align=center]6255.946[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6348.512[/align] [/td][td] [align=center]6333.084[/align] [/td][td] [align=center]6306.086[/align] [/td][td] [align=center]6421.794[/align] [/td][td] [align=center]6429.508[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6379.368[/align] [/td][td] [align=center]6398.652[/align] [/td][td] [align=center]6302.229[/align] [/td][td] [align=center]6279.087[/align] [/td][td] [align=center]6252.089[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6383.225[/align] [/td][td] [align=center]6394.795[/align] [/td][td] [align=center]6410.223[/align] [/td][td] [align=center]6275.230[/align] [/td][td] [align=center]7204.751[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6344.655[/align] [/td][td] [align=center]6325.371[/align] [/td][td] [align=center]6298.372[/align] [/td][td] [align=center]6271.374[/align] [/td][td] [align=center]6433.365[/align] [/td][/tr][/table][b]4.2.2 同常规波段选择方法的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模比较[/b]为考察“吸光度-浓度变化率”方法的预测能力高低，将其同其他常规变量选择方法 (FiPLS, BiPLS, CC, UVE) 对相同光谱数据进行处理，建立的近红外模型结果对比如图4-5所示。从图4-5中可明显看出，同其他变量选择方法相比，RATC得到了最小的RMSEP值（RMSEP=0.495g/L）。综上所述，对于原料人血浆样品的总蛋白定量来说，RATC方法减少了参与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模的变量数，提高了血浆蛋白含量建模的预测能力，是一种有效的变量选择方法。[align=center][img=,622,370]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161626000014_401_3237657_3.png!w622x370.jpg[/img][/align][align=center]图4-5 不同血浆蛋白含量的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模结果比较[/align][align=center][b] [/b][/align][b]5小结[/b]本文基于吸光度浓度变化率来对校正样品集中所有样品进行波段选择；其过程为：预先设定校正样品集中共有n个样品，每个样品光谱中共有N个变量，对于校正样品集所有样品来说，每个变量则有n个吸光值和n个浓度值；其中，N和n均为大于1的正整数；依次计算每个变量下相邻样品的吸光值差值和浓度差值的比值V，最终在每个变量下得到（n-1）个比值V，再计算所有比值V的平均值V[sub]mean[/sub]；对于校正样品集中样品光谱的N个变量，得到N个V[sub]mean[/sub]值，将N个变量按照其V[sub]mean[/sub]值进行排序；按照V[sub]mean[/sub]值由大变小的顺序依次选择出相应变量，直至所有变量全部选完，停止建模，记录所有情况的建模结果。同常规波段选择方法比较，该方法从三个方面进行了改进，不仅减少了参与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]建模变量的数目，提高了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型的预测能力。丰富了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型的波段选择方法，给[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型使用者提供“吸光度-浓度变化”波段选择方法。同时由于是根据物质的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]吸光度和浓度的关系建立的波段选择方法，某种程度上，该方法更能够反应物质的化学信息，即吸光度随着浓度变化率，使得该波段选择方法具有广泛的可行性和通用性。

  • 岛津DAD氘灯更换后做全扫描波长校验202-208nm波段峰面积越来越小

    有没有遇到过这种情况：岛津DAD氘灯更换后做全扫描波长校验，进一针20ug/ml咖啡因，稀释剂是30%甲醇，202-208nm波段202nm峰面积最大，其他的随波长增加峰面积逐步减小，正常应该是205nm±2nm的波长峰面积最大；但270-276nm波段就是正常的273nm峰面积最大。用的新灯，换另一个新灯也没用，用水、异丙醇冲了系统再测也是那样， 各位老哥给分析分析啥情况，有没有类似的

  • 近红外光谱在建立模型时校正集和验证集的选取及波段选择

    1.建模时，校正集和验证集的选取到底应该是多大的比例呢？是不是用不同的算法选取的比例也不一样呢？看文献中，用SVM分类时，大部分按1：1分校正集和验证集，也有分为3：2的。用判别分析的就有2：1或者3：1的了，甚至还有就随便取10个或者几个的。有没有专门的指导或者手册呢？2.还有大家在建模的时候波段都是怎么选取的呢？？？？？

  • 【求助】dad全波段检测问题

    听说dad检测器可以进行全波段检测，我设定了光谱范围为“ALL”,测定波长为275nm，那么，在agilent 1100 chemsation中，别的波段的色谱图怎么调出来，请指点，急用！！！！

  • 针对紫外线的四个波段，应用对应波段的紫外线传感器。

    紫外线传感器是传感器的一种，可以利用光敏元件通过光伏模式和光导模式将紫外线信号转换为可测量的电信号，目前紫外线传感器材料主要是GaN和SiC这两大类。GaN材质的传感器目前知名度比较高的是韩国Genicom的紫外线传感器，传感器的波段从200-510nm均有相对应的传感器来检测。针对UVA波段，主要有IIC、电流、电压输出方式的传感器。在智能穿戴以及一些要求传感器体积尽可能小或者对PCB尺寸要求比较小的场所可以使用GUVA-C32SM或者GUVA-S12SD（SMD3528封装）。针对一些要求温度稳定性比较高的场所，还有金属TO-46(GUVA-T11GD-L)、TO-39(GUVA-T21GD-U)、TO-5(GUVA-T21GH)封装产品。TO-5封装的产品里面都集成了运算放大电路，0-5V模拟量输出。方便使用。主要运用于UVA灯的检测，UV固化等。UVB传感器主要是用于检测B波段的LED灯、皮肤光疗仪以及UVI检测。UVI指数指标主要是针对B波段的紫外线而言的。主要运用到的型号有GUVB-C31SM(IIC输出)、GUVB-T11GD-L(电流输出)、GUVB-T21GH(0-5V输出)。UVC传感器由于具有日盲特性，除了用于紫外线消毒监测上，还可以用于火焰探测。火焰探测的前提条件是传感器能够检测极低辐射强度的紫外线，同时传感器的暗电流必须非常低，这样SiC材质的传感器就能满足需求目前知名度比较高的是德国Sglux的SiC紫外线传感器。该类型传感器能够耐高温以及强紫外线辐射。该厂商的传感器代表型号有SG01D,该传感器TO-5封装，带有聚光镜，在10uw/cm2辐射强度下可以输出350nA的电流。感光芯片面积可以从0.06mm2~36mm2。同时该产商TOCON-ABC系列可以在1.8pw/cm2~18w/cm2的范围内都有相对应的传感器来监测,能应对各种各样的需求。

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