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| 應用領域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,綜合 |
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產品簡介
詳細介紹
供應二手傅立葉紅外變換光譜儀主要特點：信噪比高
傅里葉變換紅外光譜儀所用的光學元件少，沒有光柵或棱鏡分光器，降低了光的損耗，而且通過干涉進一步增加了光的信號，因此到達檢測器的輻射強度大，信噪比高。
重現性好
傅里葉變換紅外光譜儀采用的傅里葉變換對光的信號進行處理，避免了電機驅動光柵分光時帶來的誤差，所以重現性比較好。
掃描速度快
傅里葉變換紅外光譜儀是按照全波段進行數據采集的，得到的光譜是對多次數據采集求平均后的結果，而且完成一次完整的數據采集只需要一至數秒，而色散型儀器則需要在任一瞬間只測試很窄的頻率范圍，一次完整的數據采集需要十分鐘至二十分鐘
供應二手傅立葉紅外變換光譜儀
酒制品檢測分析
不同產地的葡萄酒具有不同的質量與風格，市場上葡萄酒以假亂真、以次充好現象頗多，尋找簡單有效地鑒別葡萄酒產區(qū)的方法，有利于葡萄酒市場的健康發(fā)展。向伶俐等人采用近、中紅外光譜的貝葉斯信息融合技術對葡萄酒原產地進行快速識別，建模集準確率為87.11 %，檢驗集準確率為90.87 %，提高判別的準確度，為葡萄酒原產地真?zhèn)巫R別提供了一種高效低成本的新方法。
此外，利用紅外光譜對白酒年份與香型鑒別也有十分效。因不同香型白酒的成分有所差異，其紅外光譜也不盡相同，可根據紅外光譜差異鑒別不同年份的白酒。
蜂蜜檢測分析
我國蜂蜜質量參差不齊，摻假現象也較為嚴重。孫燕等利用中紅外圖譜分析儀結合化學計量軟件建立饒河黑蜂蜂蜜產地真假判別模型判別饒河本地的蜂蜜樣品和其它地區(qū)蜂蜜樣品，準確率達90.3 %，為蜂蜜真?zhèn)舞b別提供了一種有效的方法。
谷類檢測分析
近年來，少數造假者頻頻在陳舊大米中涂抹摻加植物油、礦物油，增加其亮度和光澤，冒充優(yōu)質新鮮大米銷售，嚴重危害消費者身心健康。張耀武等利用紅外光譜對涂有和摻有礦物油的大米進行定性鑒別。將分離出含有礦物油的試樣進行紅外光譜測試，未出現 1745 cm-1脂 C=O 的伸縮振動吸收和1000~1300 cm-1伸縮振動吸收，證明該試樣中含有直鏈烷烴的礦物油。該方法可用于對大米、餅干、瓜子和食用油中是否摻加工業(yè)礦物油的鑒定。
糧食在高溫高濕條件下極易發(fā)霉變質，不僅造成經濟損失還嚴重威脅人畜健康。劉凌平等利用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜技術結合化學計量學方法，對稻谷中7 種常見有害霉菌進行了快速鑒定，建立的線性判別分析和偏最小二乘判別分析模型對7種不同類別菌株的留一交互驗證整體正確率分別達到 87.1 %和87.3 %，表明該技術可用于谷物中霉菌不同屬間的快速鑒別，尤其對不同菌屬的霉菌具有良好的判別效果。
