光学分析系统
    41.
    发明授权

    公开(公告)号:CN100443867C

    公开(公告)日:2008-12-17

    申请号:CN200380107083.4

    申请日:2003-11-21

    Abstract: 光学分析系统(1)设置成确定光学信号的主成分的振幅。光学分析系统(1)包括用于探测由第一光谱加权函数加权的光学信号的第一探测器(5),以及用于探测由第二光谱加权函数加权的光学信号的第二探测器(6)。为了改进信噪比,光学分析系统(1)进一步包括色散元件(2),用于光谱色散光学信号;并包括分配元件(4),用于接收光谱色散光学信号,并用于将由第一光谱加权函数加权的第一部分光学信号分配到第一探测器(5)且将由第二光谱加权函数加权的第二部分光学信号分配到第二探测器(6)。光谱分析系统(30)和血液分析系统(40)均包括根据本发明的光学分析系统(1)。

    不抽血的血液成分值测量装置

    公开(公告)号:CN1327812C

    公开(公告)日:2007-07-25

    申请号:CN03806959.8

    申请日:2003-03-25

    Inventor: 山越宪一

    Abstract: 本发明的不抽血血液成分测量装置,包括对生物体13照射包含多种波长的光的光源11、检测所述光透过所述生物体或所述生物体上漫反射后的光的受光器14、对该受光器的输出信号供给的在不同时刻透过所述生物体或在其上反射的光的光谱进行分析的光谱进分析装置15、根据该光谱分析装置15测量的在所述不同时刻的光的光谱发生差分光谱的差分处理装置18、及输入该差分处理装置18的输出数据并输出血糖值的血糖值预测装置21,利用不抽血的方法测量包括生物体内血糖值在内的血液成分值。

    气体分析装置
    45.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104749166B

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201410831782.3

    申请日:2014-12-26

    CPC classification number: G01N21/766 G01N33/0026 G01N2201/129

    Abstract: 本发明提供气体分析装置,能通过化学发光法高精度地测量试样气体中规定成分的浓度。气体分析装置(100)具有:气体分析部(1)、发光诱发成分产生部(2)和测量信号计算部(31)。气体分析部(1)能导入包含规定成分的试样气体和/或标准气体、及发光诱发气体。此外,气体分析部(1)输出基于通过规定成分和发光诱发成分的相互作用而产生的反应光强度的检测信号。发光诱发成分产生部(2)通过隔开放电产生间隔的时间反复产生的放电,产生发光诱发气体。测量信号计算部(31)根据基于通过导入试样气体和发光诱发气体而产生的反应光的第一检测信号和基于通过导入标准气体和发光诱发气体而产生的反应光的第二检测信号,计算第一测量信号。

    一种测定混合溶液中植酸含量并消除茶多酚干扰的方法

    公开(公告)号:CN109187383A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810905735.7

    申请日:2018-08-10

    Applicant: 渤海大学

    CPC classification number: G01N21/31 G01N21/78 G01N2201/129

    Abstract: 本发明属于光谱分析技术领域,特别涉及利用数学拟合方法消除茶多酚对混合溶液中植酸含量测定的干扰。测定混合溶液中植酸含量并消除茶多酚干扰的方法包括:分别配制不同浓度的植酸标准溶液和含有一定浓度茶多酚的系列植酸标准溶液,并在获得不同茶多酚浓度的植酸标准曲线的基础上消除茶多酚的干扰,测定茶多酚与植酸混合溶液中植酸的浓度。本发明解决了三氯化铁-磺基水杨酸显色法测定混合溶液中植酸浓度时茶多酚的干扰问题,可应用于水产品复合保鲜剂中各组分的测定,具有方法设备简单,操作方便,条件易控,运行成本低和测量准确率高等优点,适宜推广。

    一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法

    公开(公告)号:CN109060712A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201811008637.X

    申请日:2018-08-29

    CPC classification number: G01N21/3577 G01N2201/129

    Abstract: 本方案公开了白酒的鉴定技术领域,一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法,采集已知品质的白酒的红外光谱图:收集至少50个已知品质的白酒样品,利用红外光谱仪分别进行扫描得出白酒的红外光谱图;扫描范围是4000~650cm–1,扫描次数为16或32次,谱图分辨率4cm–1或8cm–1;谱图预处理:对步骤一所得谱图依次做平滑、一阶导数和SNV变换算法进行预处理;建立数据模型并进行算法验证,所述算法采用支持向量机算法;对待测的未知白酒样品进行检测,将其检出的红外光谱图与已知品质的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的品质。本方法简便、快捷,对试样无需处理,保留了已知品质白酒和待测白酒的物质的完整性,使得测出的结果准确性明显提高。

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