近红外光谱_近红外光谱仪价格

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近红外光谱_近红外光谱仪价格

　　近红外光谱分析仪重量轻体积小，既可作为实验室检测仪器，又可携带到田间地头、生产一线实现快速检测。仪器核心采用进口高性能光谱分析系统，具有体积小、性能优、稳定性强等特点，检测精度达到国际同类仪器水平。[零柒月内容采编：段志强]

#近红外谷物分析仪# YP-GP200利用近红外光谱技术，可快速检测粮食中的蛋白、水分、油脂等成分，无需研磨、操作简单，适用于大豆、玉米、小麦等多种样品的质量控制与营养分析。#农产品营养成分检测仪# #近红外谷物快速分析仪#[零柒月内容采编：何功利]

✨全光谱预处理+算法黑科技，一键建模预测近红外光谱分析中，预处理与特征筛选是提升模型性能的关键步骤。本文将详细解析常见的预处理方法、特征波长筛选算法以及建模程序定量与分类程序定性分析方法，助力光谱数据分析人员提升数据处理能力。一、预处理方法 1. 标准正态变量交化（SNV） 2. 多元散射校正(MSC） 3. 标准化（Autoscales） 4. SavitZky一Golay卷积平滑法 5. SG - 卷积求导法 6. 一阶求导（1st derivative） 7. 二阶求导 8. 归一化（normalization） 9. 移动平均平滑（moving average，MA） 10. 小波变换（DWT） 11. smooth平滑 12. 窗口平滑处理 13. 直交信号校正(DOSC)等光谱预处理方法可两两组合使用，以适应不同类型的光谱数据。例如，SNV与MSC联合使用，可以有效消除散射效应和背景干扰。二、特征波长筛选算法程序 1. 竞争自适应重加权CARS 2. 连续投影算法SPA 3. 遗传算法GA 4. 无信息变量剔除UVE 5. 区间优化组合ICO 6. 空间迭代收缩选变量VISSA 7. 迭代保留信息变量IRIV 8. 随机蛙跳RF 9. 两种算法组合在一起的ICO - SPA、CARS - IRIV 、CARS - SPA优化算法特征波长筛选对于降低模型复杂度、提高预测精度至关重要。上述算法可根据光谱数据的特性进行灵活选择与组合。三、建模程序定量模型回归预测 1. 偏最小二乘法PLS，寻最佳pls因子数 2. 主成分分析PCA 3. 支持向量机SVM,可寻最佳参数c，g 4. 神经网络BP，GABP 5. 径向基神经网络RBP 6. 最邻近KNN 7. 随机森林回归 8. 最小二乘支持向量机LSSVM，如WOA - SVM、WOA - LSSVM、PSO - LSSVM等每个建模代码都有评价参数R2、RMSEC、RMSEP、RPD和准确率，可用于评估模型性能的优劣。其中，PLS和LSSVM是常用的定量预测方法，SVM和随机森林则适用于分类问题。四、分类程序定性分析 1. 偏最小二乘法分类PLS 2. 偏最小二乘法判别分析PLS - DA 3. 支持向量机SVM 4. 神经网络BP 5. 径向基神经网络RBP 6. 最邻近KNN 7. 随机森林算法RF 8. 最小二乘支持向量机LSSVM（交叉验证优化参数） 9. 极限学习机ELM、KELM、TLBO - ELM等分类程序定性分析可用于判断样品的类别归属，其中SVM和随机森林在处理高维光谱数据时表现出色。LSSVM结合交叉验证可优化参数，进一步提升分类性能。总结：近红外光谱预处理与建模涉及多个环节，本文仅作简要概述。实际应用中，需根据具体数据特性选择合适的预处理方法、特征筛选算法及建模方法。通过不断优化参数和调整模型结构，可提升光谱分析的准确性和可靠性。[零柒月内容采编：何功利]

《土壤肥料养分速测仪：精准施肥的“智慧大脑”》功能特点 - 检测项目全面：可检测土壤中的水分、盐分、pH值、全氮、铵态氮、碱解氮、有效磷、有效钾、钙、镁、硼等，还能检测肥料中氮、磷、钾、有机质含量。 - 操作简便：集药、器、仪为一体，开瓶即用，无需复杂配置。部分仪器采用安卓智能操作系统、高灵敏触摸屏，操作更加高效人性化。 - 检测速度快：如正常熟练操作下，测一个土壤样品的氮、磷、钾三项，仅需20分钟，同时检测三个土壤样品，不超过40分钟。 - 数据处理功能强：可存储大量检测数据，具有wifi无线上传、4G联网传输、GPRS无线远传等功能，能快速上传数据到云平台，方便长期数据管理和可视化分析。工作原理 - 比色分析法：将土壤或肥料样品与特定试剂反应，生成具有特定颜色的物质，用比色计或分光光度计测量颜色深浅，计算养分含量。如检测土壤中磷含量，样品中的磷与钼酸铵试剂反应生成钼蓝，通过测量吸光度确定磷含量。 - 电极法：利用离子选择性电极对土壤或肥料溶液中特定离子产生选择性响应，电极电位与离子活度对数呈线性关系，通过测量电位确定离子浓度，如pH电极可测量土壤酸碱度。 - 近红外光谱法：近红外光照射土壤或肥料样品，样品中含氢基团对不同波长近红外光吸收不同，通过建立光谱数据与养分含量关系模型，分析光谱数据得出养分含量。应用领域 - 农业生产：帮助农户了解土壤养分状况，实现精准施肥，提高作物产量和品质，降低施肥成本。 - 农业科研：为科研人员提供土壤养分数据支持，用于研究土壤肥力变化规律、养分循环、施肥效应等。 - 肥料生产企业：用于检测肥料中养分含量，保证产品质量，还可根据土壤养分检测结果，研发生产适合不同土壤和作物需求的专用肥料。 - 土壤检测服务机构：为客户提供快速、准确的土壤养分检测服务，出具检测报告和施肥建议。选购要点 - 检测项目：根据实际需求选择能检测所需项目的仪器。 - 准确性和精度：查看仪器的稳定性、重复性、线性误差等指标，选择符合检测要求的产品。 - 品牌和售后服务：选择知名品牌和有良好售后服务的产品，确保仪器的正常使用[零柒月内容采编：徐小强]

#近红外光谱分析仪#【云唐仪器】是针对原粮、食品、饲料等行业开发的专用检测设备，可无损、快速、准确地检测样本的水分、脂肪、蛋白质等多种指标。仪器重量轻体积小，既可作为实验室检测仪器，又可携带到田间地头、生产一线实现快速检测。仪器核心采用进口高性能光谱分析系统，具有体积小、性能优、稳定性强等特点，检测精度达到国际同类仪器水平。[零柒月内容采编：秦戈]

#近红外小麦分析仪# 【HM-XM】是基于近红外光谱技术的小麦品质检测利器，可快速无损检测小麦的水分、蛋白质、湿面筋等核心指标。仪器采用德国铟镓砷探测器配合高透光设计，抗杂散光干扰能力提升显著，测量结果稳定性更高。其硬质低羟基石英光纤束系统增强耐温性，适应多场景检测需求。[零柒月内容采编：何功利]

[星星]试剂简介：中文名：水溶CY5.5活化脂，磺酸Cy5.5 N-羟基琥珀酰亚胺英文名：Sulfo Cy5.5 NHS ester，Sulfo Cyanine5.5 NHS ester，Sulfo Cy5.5 SE，Sulfo Cyanine5.5 SE CAS号：910482-46-1 [星星]试剂信息：分子式：C45H48KN3O16S4 分子量：1054.22 包装规格：10mg，25mg，50mg （灵活性，可按需定制）外观颜色：固体溶解条件：溶于水以及大部分有机溶液稳定性：需要在-20℃以下的环境中冰冻、干燥、避光保存 [星星]性质与特性溶解性：Sulfo Cy5.5 NHS ester易溶于DMSO、DMF等有机溶剂，并且其水溶性非常好，可以直接在水相的标记反应体系中使用，无需有机溶剂助溶。这使得它特别适合用于标记对有机溶剂敏感的生物分子，如蛋白等（来源4）。光谱特性：Sulfo Cy5.5是一种近红外荧光染料，其在近红外光谱范围内发射荧光。近红外光具有更好的组织穿透性，可以在活体内进行深层组织成像（来源1、3）。具体的光谱特性包括激发波长（Ex）和发射波长（Em），如Ex/Em:~678/695 nm（来源2）。稳定性：Sulfo Cy5.5 NHS ester的稳定性较高，但需要注意避光、干燥保存，以防止荧光淬灭和分子降解。此外，NHS ester基团对湿度比较敏感，务必在干燥条件下保存产品（来源4）。 [星星]应用领域生物成像：由于Sulfo Cy5.5在近红外光谱范围内发射荧光，且近红外光具有更好的组织穿透性，因此Sulfo Cy5.5 NHS ester被广泛应用于生物成像领域，包括细胞成像、组织成像和动物活体成像等。荧光检测：该染料还可用于荧光检测，通过检测标记生物分子的荧光信号来监测其在生物体内的分布和变化。 [星星]相关试剂： Cy5.5 N-羟基琥珀酰亚胺酯 Cyanine5.5 NHS ester CAS号：1469277-96-0 分子式：C44H46ClN3O4 CY7.5 N-羟基琥珀酰亚胺酯 Cy7.5 NHS ester CAS号：1469278-04-3 分子式：C49H52ClN3O4 脂溶Cy7-N-羟基琥珀酰亚胺酯 Cyanine7 NHS ester CAS号：1432019-64-1 分子式：C41H48ClN3O4 棕榈酸N-羟基琥珀酰亚胺酯 N-Succinimidyl Palmitate CAS号：14464-31-4 分子式：C20H35NO4 ZL-精氨酸N-羟基琥珀酰亚胺酯 z-arg(z)2-osu CAS号：132160-73-7 分子式：C34H35N5O10 [星星]注意事项：产品仅限用于科研实验，不用于临床和诊疗。在使用过程中，也需要避免频繁解冻，保持干燥、避光和避氧气。文章编辑来源：陕西新研博美生物科技WWH[零柒月内容采编：徐小强]

孙利群老师利群奇针线下面授班柚子小圈一定要先学的心法认知战法工具心态卖股郁磊基于Pytho近红外光谱分析与机器学习深度学习方法融合 [鲜花][零柒月内容采编：徐小强]

在城市建设快速发展的当下，每年产生超20亿吨建筑垃圾。传统处理方式不仅浪费资源，更造成环境负担。建筑垃圾破碎处理设备通过科技手段，实现了废旧建材的"变废为宝"。先进破碎设备采用颚式、圆锥式和反击式三级破碎技术，可便捷处理混凝土、砖块、钢筋等混合废弃物。智能分选系统通过X射线和近红外光谱技术，准确分离出金属、木材等非骨料物质，分类准确率达95%以上。设备配备的降尘系统和隔音罩，使工作环境更加环保安全。某建筑工地应用后，日均处理建筑垃圾500吨，再生利用率达85%。处理后的再生骨料可直接用于路基铺设、新型建筑材料制造，较传统砂石降低30%成本。通过物联网远程监控，设备维护效率提高40%，确保连续稳定运行。未来，随着物联网、人工智能等技术深度应用，破碎设备将实现全自动运行与智能优化，为我国"无废城市"建设和碳达峰目标贡献力量，让建筑垃圾真正成为城市可持续发展的"重要资源"。 #建筑垃圾破碎处理设备[零柒月内容采编：徐小强]

新型量子材料Nature正刊三连发！强磁场低温光学平台，全光谱与电学测量并驾齐驱新型量子材料Nature正刊三连发！强磁场低温光... 近年来，随着新型二维材料和拓扑材料研究的持续深入，研究者日益倾向于将低温、磁场、光激发等多种手段与电学测量相结合，实现对样品的多维度立体式的综合测量。在过去的几十年中，始终没有出现特别理想的实验设备可以兼具所有的测量手段。近五年来，随着新型仪器设备的迅猛发展，全干式超精准全开放强磁场低温光学研究平台-OptiCool凭借其优质的性能脱颖而出。该系统可以无缝兼容共聚焦拉曼光谱/荧光光谱、荧光寿命扫描成像、紫外/可见/近红外光谱共聚焦扫描成像、偏振分辨二次谐波扫描成像、多功能光电流扫描成像、磁光克尔、反射磁圆二色、角分辨光谱等丰富功能，为科研工作者在新兴量子材料的研究中取得了丰硕成果提供了有力支撑与保障，以下为2024年发表于Nature正刊的具有代表性的科研工作。[零柒月内容采编：王鹏]