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71.
植物油中常见的几种植物甾醇的薄层色谱分离与鉴别 总被引:11,自引:0,他引:11
采用薄层色谱法分离与鉴别植物油中常见的豆甾烷醇、β-谷甾醇、豆甾醇、△5-燕麦甾醇、△7-豆甾烯醇、α—菠菜甾醇、△7-燕麦甾醇等七种植物甾醇。 相似文献
72.
长江刀鲚、黄河刀鲚与东海刀鲚熟制肉的滋味成分差异 总被引:1,自引:0,他引:1
采用火焰原子吸收光谱、高效液相色谱和氨基酸自动分析等方法分析比较长江刀鲚、黄河刀鲚与东海刀鲚蒸制肉的滋味物质成分,计算各呈味物质的滋味强度值,结果表明K+、PO43-和呈味核苷酸5’-IMP的含量对刀鲚的滋味贡献显著,游离氨基酸起到辅助呈味的作用。随着刀鲚由东海向长江和黄河的洄游,除洄游至长江的刀鲚K+含量显著上升外,洄游刀鲚的其他几种离子含量均显著下降,而5’-核苷酸含量显著上升(p0.05)。通过计算味精当量发现鲜味对刀鲚整体的滋味贡献显著,长江刀鲚与黄河刀鲚的味精当量值均显著高于东海刀鲚,这可能是洄游型刀鲚味道更为鲜美的原因之一。 相似文献
73.
以306份甘蓝型油菜种子为研究材料,通过计算机图像处理技术筛选出最能反映油菜籽粒色变化的RGB色彩空间参数,并随机选择246份材料对粒色信息中的R(红色)值建立近红外光谱分析模型。在油菜粒色数字信息中,R值最能体现油菜籽粒色性状的变化情况,不同粒色等级对应样品的R值为:0级小于55、1级在55~100之间、2级在100~125之间、3级在125~140之间、4级在140~150之间、5级大于150。对R值构建NIRS分析模型,12种数学及光谱处理组合中最优模型的内部交叉检验相关系数为0.900;外部检验相关系数为0.831,检验偏差为2.147。说明利用RGB色彩空间下的R值构建粒色近红外光谱分析模型是可行的,该模型具有较高的稳定性和准确性,可以作为油菜种子粒色的定性和定量分析的依据。 相似文献
74.
75.
在前期超微茶粉Pickering乳液制备工艺优化的基础上,将已确定最佳工艺方案(均质压力35 MPa,均质次数5次,3%茶粉,水油比7:3)所制备的超微茶粉Pickering乳液应用到法兰克福香肠的加工中以探究其在肉制品中的影响。分别以原味香肠和茶粉香肠作为对照组,茶粉Pickering乳液香肠为实验组,对香肠进行储藏特性(色差、质构、MDA、POV)和理化特性(水分含量、蒸煮损失、pH值)的检测以及感官评价。结果发现:实验组与对照组相比,香肠色泽和质构没有显著差异(P>0.05);茶粉乳液组与茶粉对照组在抗氧化作用方面与空白对照组相比有显著提升(P<0.05),且乳液组的抗氧化作用最好;在香肠含水量方面,原味组>茶粉组>乳液组,3组实验的香肠pH值没有显著差异(P>0.05);此外,在感官评价方面空白对照组>茶粉乳液组>茶粉对照组,表明植物油部分取代猪背膘会在一定程度上影响香肠含水量和风味,但与传统香肠相比,超微茶粉Pickering乳液的添加赋予了香肠特殊的风味和口感。该研究验证了超微茶粉Pickering乳液有助于增强香肠的抗氧化能力,延... 相似文献
76.
制备了大功率实折射率GaInP/AlGaInP压应变分别限制量子阱激光器.所用外延材料在15°偏角的GaAs衬底上由有机金属气相外延一次外延生长得到.制备的激光器具有双沟脊波导结构,条宽和腔长分别为3和900μm,前后端面分别蒸镀5%的增透膜和95%的高反膜.分析了室温连续激射时激光器的光电输出性能.阈值电流的典型值为32mA,光学灾变阈值为88mW,功率为80mW时的工作电流为110mA,斜率效率为1W/A,串联电阻为3Ω.基横模光输出功率可达60mW,60mW时的平行结和垂直结的远场发散角分别为10°和32°,激射波长为658.4nm.器件的内损耗为4.1cm-1,内量子效率达80%,透明电流密度为648A/cm2. 相似文献
77.
本文通过介绍现有数字技术已经发展到一个较高高度,但能源领域的数字化控制及软件定义程度相对较低。为实现能源领域的高效供电与储能,将数字化技术全面而又恰当的引入能源领域是今后实现数字能源、软件定义能源的必然趋势。本文分析了现有通信电源领域中典型技术,列举并分析了几种可以应用于数字能源领域的电源技术方案,引出数字能源发展需要面对的技术要点与问题,为今后数字能源发展做好技术储备。 相似文献
78.
本文分析、研究了北京少年儿童出版社引进版权图书的成功案例——《DK 彩色图解》丛书、《可怕
的科学》丛书,论述了科普创作应尊重科学的完整性、尊重科学史的完整性,即使科学保持“浆果形态”、
为孩子们所喜爱的重要原则。 相似文献
79.
提出了一种基于旋转差值核估计的激光雷达(LiDAR)点云边缘提取方法。对点云中任意数据点,在给定方向上以该数据点为对称中心,以一定间距构建对称窗口;在对称窗口中定义距离核函数,计算两窗口内数据点的高程加权均值,将两加权均值之差的绝对值作为该数据点在该方向上的边缘强度,并选取所有方向上的最大边缘强度作为边缘点判据。计算最大边缘强度对应方向上两窗口内数据点的高程方差,结合两方差的差值绝对值和边缘点判据提取建筑物与地面交界点;调整两窗口间距,再次计算所有方向上最大的高程方差之差绝对值,并将该绝对值作为树木点的判据,并在依此判据检测出的点集上去除建筑物与地面交界点后提取出树木点。利用激光传播特性将点云数据中的树木点滤除后,再提取完整的建筑物边缘。实验结果表明,所提方法有效克服了树木的影响,建筑物边缘的提取精度约为80%。 相似文献
80.