近红外漫反射光谱法快速检测谷子蛋白质和淀粉含量

建立近红外漫反射光谱法测定谷子中的蛋白质和淀粉含量,提供一种快速、简便、无损的分析方法进行谷子品种资源鉴定和筛选。以191份山西核心谷子种质为材料,采用近红外漫反射光谱法建立谷子蛋白质和淀粉含量的快速检测模型。结果表明,采用一阶导数+矢量归一化光谱预处理,分别建立谷子蛋白质和淀粉含量的校正模型,模型的校正决定系数(R~2_(cal))分别为0.977 0和0.907 3,交叉验证均方根误差分别为0.203%和0.466%,外部验证决定系数(R~_(2val))分别为0.989 6和0.977 2,预测均方根误差分别为0.225%和0.368%。对于谷子蛋白质和淀粉的预测,化学法和近红外仪器法测定间无显著差异,近红外测定结果是准确可靠的。说明采用近红外漫反射光谱分析技术能够满足对谷子蛋白质和淀粉含量的检测。     

破片式战斗部对典型相控阵雷达毁伤评估

为了评估破片式战斗部对典型相控阵雷达的毁伤,对某典型相控阵雷达进行了结构和功能分析,建立了破片式战斗部对相控阵雷达的毁伤评估模型。计算了破片式战斗部作用下雷达各方向的易损性,结果表明天线阵面一侧的毁伤效果最佳。计算了某终点条件下脱靶面上的毁伤概率分布,得到各级别毁伤对应的最佳脱靶方位,可为反辐射导弹总体设计提供参考依据。     

糜子机械化种植的研究与实践

糜子生长于地形复杂的黄土高原的丘陵山地。目前,糜子机械化种植主要使用的有单行播种机、双行播种机、多行播种机和穴播机。分析了糜子机械化种植过程中面临的问题,提出了改进意见。     

基于UKF算法的双机协同无源跟踪

针对单机对目标被动定位跟踪不具有完全可观测性,建立了双机协同探测定位跟踪模型,利用双机探测到的目标方位角和俯仰角,结合非线性滤波算法估计出目标的位置和速度参数。为解决传统的非线性滤波误差比较大、容易发散的问题,引入无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波相比较,UKF能更好地解决量测方程的非线性问题,滤波效果更好。     

不同浓度莠去津对谷子田间杂草的防除效果

研究比较了不同浓度莠去津对谷子田间杂草的防除效果,为筛选适宜谷子生产的除草剂最佳使用浓度提供理论依据。结果表明:喷施25 d和40 d后,莠去津300 m L/0.067 hm~2处理株防效和鲜质量防效最好,鲜质量防效达到83.99%和87.35%,与喷施清水(CK)相比200 m L/0.067 hm~2处理增产效果最佳,增产率达到59.90%,300 m L/0.067 hm~2次之,因此200 m L/0.067 hm~2是谷子生产中莠去津(播后苗前喷药)使用的最佳浓度。     

基于GC-MS评估不同预处理对小米代谢物提取的影响

小米是一种药食同源的优质杂粮,其品种与产地越来越受到关注。非靶标代谢组学技术已经成为食品代谢指纹图谱分析,产地追溯以及品种鉴定的有效方法。然而,小米代谢物的提取尚缺乏相关研究。本研究利用晋谷59号小米作为研究对象,基于气相色谱质谱联用技术（GC-MS）,采用50%甲醇为提取溶剂,并探讨了不同预处理方法对小米代谢物分析的影响。结果发现不同预处理方法对于小米代谢物提取的覆盖度和信号强度有显著影响;从代谢物提取覆盖度和信号强度两方面分析,预处理方法1为小米小分子代谢物提取最优方案。鉴定出包括氨基酸、糖类、有机酸、脂肪酸、醇类、胺类、糖苷类7类小分子代谢物,共计57种。这些结果为小米等粟类农产品代谢指纹图谱分析、产品追溯以及品种鉴定等提供方法与数据支撑。     

近红外光谱分析技术在糜子品质检测中的应用

为寻找一种简便易行的糜子籽粒水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量测定方法,以120个普通糜子品种为材料,采用近红外漫反射光谱(NIRS)法测定糜子籽粒水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量进行了研究。结果表明,采用一阶导数+减去一条直线、矢量归一化光谱预处理,分别建立水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量的校正模型,校正和预测效果最佳。模型的校正决定系数(R~2cal)分别为0.921 0、0.905 8,0.926 3和0.904 5,交叉验证决定系数(R~2cv)分别为0.921 0、0.900 2、0.940 0和0.881 2;外部验证决定系数(R~2val)分别为0.912、0.801、0.890和0.786。结果表明该模型代替化学分析法鉴定糜子品质是完全可行的。