2025年1月23日
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黄彦文
作品数:
4
被引量:33
H指数:1
供职机构:
北京航空航天大学
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发文基金:
长江学者和创新团队发展计划
国家自然科学基金
北京市优秀人才培养资助
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相关领域:
理学
自动化与计算机技术
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合作作者
张倩暄
北京航空航天大学仪器科学与光电...
张广军
北京航空航天大学仪器科学与光电...
李庆波
北京航空航天大学仪器科学与光电...
吴瑾光
北京大学化学与分子工程学院稀土...
李响
北京航空航天大学仪器科学与光电...
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系统研制
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光谱技术
机构
4篇
北京航空航天...
1篇
北京大学
作者
4篇
黄彦文
3篇
李庆波
3篇
张广军
3篇
张倩暄
1篇
李响
1篇
吴瑾光
传媒
1篇
光谱学与光谱...
年份
1篇
2011
2篇
2010
1篇
2009
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4
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一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置和方法
本发明公开了一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置及方法,用于解决目前光谱无损检测方法中模型适用性低、抗干扰能力差,检测精度低,以及检测参数较少等技术问题。发明采用全谱段透射测量原理,实现多参数高精度同时测量;采用时间...
张广军
李庆波
张倩暄
黄彦文
文献传递
基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究
被引量:33
2009年
叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500~900nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。
李庆波
黄彦文
张广军
张倩暄
李响
吴瑾光
关键词:
叶绿素
无损检测
偏最小二乘法
一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置和方法
本发明公开了一种全谱段透射式植物生化参数无损检测装置及方法,用于解决目前光谱无损检测方法中模型适用性低、抗干扰能力差,检测精度低,以及检测参数较少等技术问题。发明采用全谱段透射测量原理,实现多参数高精度同时测量;采用时间...
张广军
李庆波
张倩暄
黄彦文
基于光谱技术的植物生化参数无损检测系统研制
黄彦文
关键词:
PLANT
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