简介:文章采用傅里叶变换红外光谱仪对40组牛毛皮和40组马毛皮的红外光谱图进行了扫描;基于origin8.5化学软件,采用高斯分峰拟合的方法对红外光谱图进行了处理,以A(2925cm^-1)/A(2854cm^-1)(—CH2—不对称伸缩振动/对称振动伸缩振动)附近峰面积比为横坐标,以A(1652cm^-1)/A(1552cm^-1)(酰胺吸收峰Ⅰ谱带/Ⅱ谱带)峰面积比为纵坐标建立二维散点模型,用以区分牛毛皮和马毛皮材质;并对该模型进行了验证。研究结果表明:牛毛皮和马毛皮的红外光谱图特征相似,通过肉眼对比两者谱图的差异来进行牛毛皮和马毛皮的材质鉴别不具有实际意义;采用高斯分峰拟合的方法计算峰面积,以峰面积比值所建立的二维散点模型能够有效区分牛毛皮和马毛皮;选取的10组验证样品全部落入模型坐标,模型验证准确率为100%。
简介:基于功能近红外光谱(fNIRS)的运动想象脑机接口(BCI)在中风患者神经康复训练发挥着不可或缺和日益重要的作用,但分类率较低。以功能核磁共振(fMRI)作为参考金标准,针对运动想象范式,本研究开展了fMRI-BCI与fNIRS-BCI的对照研究,以探究限制fNIRS-BCI分类率的主要因素。实验选取了12名被试,分别获取两种模态下左右手运动想象数据,并利用共空间模式算法提取空间特异性信息进行分类。从血液动力学响应来看,由于受到浅表血流信号干扰,fNIRS获取的运动想象在双侧运动区脑响应的对比度明显低于fMRI。同时,fMRI-BCI的分类准确率显著高于fNIRS-BCI,超过10个百分点,分别为80.3%±16.0%与67.3%±10.2%。这些结果表明,fNIRS及目前常用的拓扑式排布在获取脑皮层响应信息上存在不足,是运动想象fNIRS-BCI分类率较低的主要限制因素。
简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。