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<b>基于近红外光谱的巴拉圭茶多变量校准与水分控制</b>

DOI：10.4025/actascitechnol.v36i2.17777 期刊：Acta Scientiarum. Technology 出版年份：2014 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本研究描述了基于近红外反射光谱（NIR）和偏最小二乘回归法建立多元模型以预测马黛茶样品水分含量的方法。该多元模型采用导数处理与乘性信号校正（MSC）的光谱信号（4000-8500 cm-1），通过3个潜变量构建，能快速评估水分含量，平均预测误差约2.5%。样品仅需最低限度处理即可实现高分析速度，有利于质量控制操作的开展。
作者： Larize Mazur，Garbrieli Alves de Oliveira，Milene Oliveira Pereira Bicudo，Rosemary Hoffmann Ribani，Noemi Nagata，Patrício Peralta-Zamora
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用近红外反射光谱（NIR）和偏最小二乘回归建立多元模型，用于预测马黛茶样品中的水分含量，从而便于开展质量控制操作。

研究成果

采用近红外光谱技术与偏最小二乘回归（PLSR）的三潜变量多元模型，能有效预测马黛茶水分含量（平均误差2.5%），展现出卓越的可靠性和快速检测优势，适用于质量控制。该方法最大限度减少样品处理步骤，精准利用关键光谱区域，适合常规化应用。

研究不足

该研究可能受限于仅针对马黛茶样本的特异性，以及依赖AOAC方法获取参考水分值（这可能引入误差）。模型性能可能因不同样本类型或条件而变化，且光谱范围与预处理方法未必适用于所有应用场景。

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