近红外光谱分析技术及其在现代农业中的应用

B.2 ANN

B.1 PLS

附录B近红外预建模算法

A.5 聚类算法

A.4 正交信号校正

A.3 基于窗口优化选择的二阶导数法

A.2 分段小波消噪算法

A.1 建模集样品挑选算法

附录A近红外预处理算法源程序（Matlab）

参考文献

6.7 近红外光谱在花椒品质分析中的应用[10 48 49]

6.6 近红外光谱在蔬菜农残检测中的应用

6.5 近红外光谱技术在食用油品质分析中的应用

6.4 近红外光谱在乳制品品质分析中的应用

6.3 近红外光谱技术在土壤养分检测中的应用[1]

6.2 CA—05型谷物内部品质近红外分析系统及应用

6.1 概述

第6章 近红外光谱技术在现代农业领域中的应用

参考文献

5.3 近红外光谱定性分析

5.2 近红外光谱定量分析

5.1 概述

第5章 近红外光谱的定量与定性分析

参考文献

4.7 CARS波长变量选择法

4.6 遗传算法优化光谱波长区间的算法

4.5 小波分析在光谱噪声滤除中的应用

4.4 基于导数法的光谱信息挖掘技术

4.3 减小籽粒样品装样影响的预处理方法[38]

4.2 建模集样品挑选方法[37]

4.1 概述

第4章 近红外光谱分析的预处理方法

参考文献

3.5 近红外光谱系统研制实例

3.4 近红外光谱仪的主要性能指标[8 10 11]

3.3 近红外光谱仪的主要类型

3.2 近红外光谱仪的基本构成

3.1 近红外光谱仪发展概述

第3章 近红外光谱分析系统

参考文献

2.6 近红外定标模型的评价指标

2.4 近红外光谱常规分析技术

2.3 近红外光谱分析理论基础

2.2 近红外光谱特点

2.1 近红外光谱产生机理

第2章 近红外光谱分析基础

参考文献

1.2 近红外光谱技术的研究展望

1.1 近红外光谱技术的发展历程

第1章 概论

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

第1章 概论

1.1 近红外光谱技术的发展历程

1.2 近红外光谱技术的研究展望

参考文献

第2章 近红外光谱分析基础

2.1 近红外光谱产生机理

2.2 近红外光谱特点

2.3 近红外光谱分析理论基础

2.4 近红外光谱常规分析技术

2.6 近红外定标模型的评价指标

参考文献

第3章 近红外光谱分析系统

3.1 近红外光谱仪发展概述

3.2 近红外光谱仪的基本构成

3.3 近红外光谱仪的主要类型

3.4 近红外光谱仪的主要性能指标[8 10 11]

3.5 近红外光谱系统研制实例

参考文献

第4章 近红外光谱分析的预处理方法

4.1 概述

4.2 建模集样品挑选方法[37]

4.3 减小籽粒样品装样影响的预处理方法[38]

4.4 基于导数法的光谱信息挖掘技术

4.5 小波分析在光谱噪声滤除中的应用

4.6 遗传算法优化光谱波长区间的算法

4.7 CARS波长变量选择法

参考文献

第5章 近红外光谱的定量与定性分析

5.1 概述

5.2 近红外光谱定量分析

5.3 近红外光谱定性分析

参考文献

第6章 近红外光谱技术在现代农业领域中的应用

6.1 概述

6.2 CA—05型谷物内部品质近红外分析系统及应用

6.3 近红外光谱技术在土壤养分检测中的应用[1]

6.4 近红外光谱在乳制品品质分析中的应用

6.5 近红外光谱技术在食用油品质分析中的应用

6.6 近红外光谱在蔬菜农残检测中的应用

6.7 近红外光谱在花椒品质分析中的应用[10 48 49]

参考文献

附录A近红外预处理算法源程序（Matlab）

A.1 建模集样品挑选算法

A.2 分段小波消噪算法

A.3 基于窗口优化选择的二阶导数法

A.4 正交信号校正

A.5 聚类算法

附录B近红外预建模算法

B.1 PLS

B.2 ANN