本文選題：牛肉變質(zhì) + FTIR光譜��； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年09期

【摘要】：牛肉在運(yùn)輸過(guò)程中極易受到微生物的感染而變質(zhì),對(duì)牛肉變質(zhì)的監(jiān)測(cè)十分重要。我們利用長(zhǎng)光程FTIR光譜檢測(cè)牛肉變質(zhì)時(shí)產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì)。證明了牛肉在變質(zhì)過(guò)程中產(chǎn)生的主要揮發(fā)性物質(zhì)是氨氣和二氧化碳。并定量分析牛肉變質(zhì)產(chǎn)生的氨氣和二氧化碳的變化規(guī)律,以判斷牛肉的狀態(tài)。采用主成分分析法(PCA)實(shí)現(xiàn)對(duì)揮發(fā)性物質(zhì)的紅外光譜分類(lèi),進(jìn)而可以準(zhǔn)確的區(qū)分新鮮和變質(zhì)的牛肉。我們采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法軟獨(dú)立建模聚類(lèi)分析法(SIMCA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)對(duì)特征波段內(nèi)的光譜進(jìn)行分類(lèi),兩種方法具有很好的判斷率。結(jié)果表明長(zhǎng)光程FTIR結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能夠區(qū)分新鮮和變質(zhì)的牛肉。
[Abstract]:Beef is vulnerable to microbial infection during transportation, so it is very important to monitor beef spoilage. Long-path FTIR spectra were used to detect volatile substances produced by beef spoilage. It is proved that the main volatile substances produced by beef during deterioration are ammonia and carbon dioxide. The changes of ammonia and carbon dioxide produced by beef spoilage were analyzed quantitatively to judge the state of beef. Principal component Analysis (PCA) was used to classify volatile substances in infrared spectrum, which could distinguish fresh beef from bad beef accurately. In this paper, we use the chemometrics method to classify the spectrum in the characteristic band by using the soft independent modeling cluster analysis (Simca) and the partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). The two methods have a good judgment rate. The results showed that long-path FTIR combined with chemometrics could distinguish fresh beef from bad beef.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心北京市農(nóng)林科學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2014BAD21B01) 廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013GXNSFAA019328) 廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心重點(diǎn)基金項(xiàng)目(2012-02,桂林電子科技大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目)資助
【分類(lèi)號(hào)】：O657.33;TS251.52

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