作者单位
摘要
1 北京中医药大学, 北京 100102
2 中国检验检疫科学研究院, 北京 100024
3 清华大学化学系, 北京 100084
运用红外光谱法对铁皮石斛、 金钗石斛、 鼓槌石斛及其两种提取物所含化学成分的红外谱图整体变化规律进行解析和鉴定。 采用傅里叶变换红外光谱对三种石斛及其提取物进行结构分析及鉴别。 原药材粉末一维红外光谱图反映出铁皮石斛、 金钗石斛和鼓槌石斛均含有2 920, 2 852, 1 737和1 509 cm-1附近的特征峰; 1 000~1 200 cm-1波段内的特征峰, 推测三种石斛均含有脂类、 芳香类和淀粉类成分。 二阶导数谱进一步佐证了以上结果。 根据峰强来判断三种石斛所含化合物含量的差别, 得出铁皮石斛和金钗石斛中的脂类和淀粉类成分含量较鼓槌石斛高, 三者中以金钗石斛的脂类成分、 铁皮石斛的多糖成分含量较高。 三种石斛原药材粉末二阶导数光谱中观察到1 318和782 cm-1处草酸钙的吸收峰。 三种石斛的两种提取物中的成分种类和含量与其原药材均有所不同, 且不同种石斛之间也存在峰形、 峰位、 峰强的差别。 在水提醇沉提取物、 无水乙醇提取物中均发现油脂类、 芳香类和多糖类成分的特征吸收峰。 与标准品比对分析发现, 金钗石斛和鼓槌石斛的多糖成分以淀粉为主, 而铁皮石斛则以黏多糖为主; 三种石斛无水乙醇提取物的红外光谱分析更清楚地发现脂类成分和芳香类成分的存在, 且脂类成分以金钗石斛提取物的含量相对较高。 芳香类成分以鼓槌石斛提取物的含量相对较高, 红外光谱整体结构解析与鉴定方法能够递进式地验证铁皮石斛、 金钗石斛和鼓槌石斛所含物质结构和量的差异, 适合于不同种石斛的快速鉴别及质量评价与控制。
石斛 红外光谱 二阶导数谱 整体结构解析 提取物 Dendrobium Infrared spectrum Second derivative spectra Integral structure analysis Extract 
光谱学与光谱分析
2018, 38(11): 3407
作者单位
摘要
云南师范大学物理与电子信息学院, 云南 昆明 650500
采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、二阶导数谱结合二维相关红外光谱(2D-IR),对8 种豆样品(黄豆、黑豆、蚕豆、豌豆、白芸豆、红豆、绿豆和红小豆)进行鉴别分析。结果显示,8 种豆的原始光谱吸收峰非常相似,仅在吸收峰强度和峰位上有微小差异。对1700~800 cm-1范围的光谱进行二阶导数处理,8 种豆的二阶导数谱差异明显。对8 种豆样品进行2D-IR 光谱分析,发现在860~1250 cm-1和1400~1700 cm-1波段内,8 种豆在自动峰的位置、数量和强度上均存在明显差异。结果表明,应用红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外光谱技术可以快速有效地分析和鉴别不同种类的豆。因此红外光谱分析方法对于豆类的分类鉴别是一种快速、准确、有效的方法。
光谱学 傅里叶变换红外光谱 二维相关红外光谱 二阶导数光谱  
激光与光电子学进展
2016, 53(3): 033003
作者单位
摘要
北京理工大学光电学院, 北京 100081
拉曼光谱的频率、强度及偏振特性表征散射物质的独特性质,是研究物质结构及组成成分的特征光谱,因而得到了广泛应用。但是,基线漂移现象会给拉曼光谱的定量分析带来不利影响。为了校正拉曼光谱基线漂移,提出了一种结合导数谱峰检测与Whittaker 平滑器的基线校正算法。利用拉曼二阶导数光谱检测并标定谱峰区域;Whittaker平滑器结合标定信息计算非谱峰区域的拟合曲线,并同时对谱峰区域进行平滑插值,最终得到整个光谱的基线估计。将该算法应用于模拟和实际拉曼光谱进行基线校正,结果表明,算法可以同时实现光谱去噪与基线估计,而主成分分析结果的改善进一步验证了该算法的有效性。
光谱学 基线校正 Whittaker平滑器 拉曼光谱 二阶导数谱 主成分分析 
中国激光
2015, 42(9): 0915003
杜娟 1,2,*彭惜媛 1,3马芳 3陈建波 3[ ... ]孙素琴 3
作者单位
摘要
1 佳木斯大学药学院, 黑龙江 佳木斯154007
2 哈尔滨商业大学生命科学与环境科学研究中心, 黑龙江 哈尔滨150076
3 清华大学化学系, 生命有机磷化学及化学生物学教育部重点实验室, 北京100084
种子类中药材黑豆和牵牛子都含有大量的油脂和蛋白质, 因此两种药材的一维红外光谱极其相似, 为了区别科属不同的两种药材, 采用红外光谱三级鉴定法对黑豆和牵牛子进行分析鉴定。 经典红外光谱中, 黑豆和牵牛子均有1 745 cm-1表征油脂类的特征吸收峰, 以及1 656和1 547 cm-1表征蛋白质酰胺Ⅰ带和酰胺Ⅱ带的特征吸收峰。 其中油脂特征吸收峰与蛋白质特征吸收峰的相对高度不同, 说明二者的相对含量不同。 同时, 一维红外光谱对两种中药材主体成分的分析结果, 即含有大量的油脂和蛋白质, 与文献所报道的一致。 在二阶导数红外光谱中, 牵牛子中存在1 712 cm-1属于有机酸类的特征吸收峰, 然而黑豆中却没有此吸收峰的存在。 此外导数光谱中两种药材峰形和峰强度的差别更为明显。 二维相关红外光谱中, 黑豆和牵牛子自动峰的峰位置和峰强度等均具有显著差异。 在1 500~1 700 cm-1波数范围内, 黑豆有2个明显自动峰, 牵牛子有3个明显的自动峰。 在2 800~3 000 cm-1波数范围内, 黑豆和牵牛子均有2个强自动峰, 但最强自动峰的位置不同。 运用红外光谱三级鉴定法, 可以更直接快速简便的分辨出主体成分相同的两种种子类中药材, 为今后的研究打下基础。
黑豆 牵牛子 经典红外光谱 二阶导数红外光谱 二维相关红外光谱 三级鉴定 Semen Glycines Nigrae Semen Pharbitidis Conventional infrared spectroscopy Second derivative spectra Two-dimensional correlation infrared spectra Tri-step infrared spectroscopy 
光谱学与光谱分析
2014, 34(9): 2429
作者单位
摘要
1 北京中医药大学中药学院, 北京100102
2 清华大学化学系生命有机磷化学及化学生物学教育部重点实验室, 北京100084
环草石斛Dendrobium loddigesii Rolfe是中药石斛的源植物之一, 以茎入药, 具有滋阴清热、 益胃生津的功效。 本文采用红外光谱法对不同产地、 不同采收期的环草石斛分别进行分析比较。 结果显示, 不同产地环草石斛红外光谱中, 1 035, 1 051, 1 078, 1 156, 1 500, 1 511, 1 736 cm-1等附近峰的相对峰强皆有显著差异, 表明不同产地环草石斛的多糖、 酮、 酯类等成分的组成和含量有明显差异。 在二维相关红外光谱中, 越南、 云南、 广西、 贵州的环草石斛分别有7, 8, 8, 9个自动峰, 且广西环草石斛的最强峰在1 220 cm-1附近, 不同于其他三个产地样品(980 cm-1)。 不同采收期环草石斛的红外光谱中, 1 034~1 023 cm-1主强峰的波数, (1 617±4)cm-1 次强峰的波数以及1 078(1 076, 1 079)cm-1峰的有无, 皆随季节呈现出明显的阶段性变化, 显示了环草石斛生长过程中所含多糖、 酮类等成分积累的阶段性变化规律。 应用红外光谱法能较好把握环草石斛的生长状况, 帮助全面了解其成分组成与含量变化, 对环草石斛的合理开发与高效利用有重要意义。
环草石斛 红外光谱 二阶导数光谱 二维相关红外光谱 Dendrobium loddigesii rolfe Infrared spectroscopy Second derivative spectra Two-dimensional infrared spectroscopy 
光谱学与光谱分析
2014, 34(5): 1217
作者单位
摘要
1 陆军军官学院无人机研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
氧气是发动机燃烧过程的必需成分,在飞行器进气道进行氧气监测需求迫切。针对飞行器上的工程要求和应用特点,设计了一种波长线性扫描可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)短光程系统结合有限冲击响应(FIR)滤波二阶导数谱算法的方案完成了氧气吸收微弱信号的提取和浓度反演。根据TDLAS工作原理和吸收信号特征,对二阶导数谱用于气体浓度反演的理论依据进行了推导,在此基础上提出一种基于FIR的数字滤波方案来完成吸收信号的噪声滤除和二阶导数谱的提取。实验结果证明,该方案简单易行,提高了检测信噪比,降低了检测限,浓度反演结果准确、线性良好。
光谱学 激光吸收光谱 浓度反演 二阶导数谱 有限冲击响应 
光学学报
2014, 34(4): 0430003
作者单位
摘要
1 哈尔滨商业大学生命科学与环境科学研究中心, 黑龙江 哈尔滨150076
2 清华大学化学系, 北京100084
采用红外光谱、 二阶导数光谱和二维相关红外光谱对来自黑龙江、 吉林、 辽宁三省的老鹳草中药材进行了分析。 不同产地的老鹳草的红外光谱都具有1 730和1 337 cm-1等表征鞣质类成分的特征吸收峰和1 618和1 318 cm-1波数表征草酸钙的特征峰。 其中还发现在1 370 cm-1的C—H弯曲振动区和1 230 cm-1的C—O伸缩振动区三产地老鹳草具有一定的差异性。 在高分辨的二阶导数谱中, 1 509, 1 204, 764和763 cm-1附近的表征鞣质类成分的吸收峰更明显, 三产地老鹳草在CO羰基伸缩振动区表征了脂肪类化合物的不同; 尤其是在二维相关光谱上, 各自的自动峰具有显著的差异性, 黑龙江的老鹳草出现了7个自动峰, 其中1 621 cm-1处自动峰最强; 而在吉林和辽宁产地的老鹳草中同样出现了4个自动峰, 前者1 580 cm-1处的自动峰最强, 后者在1 649 cm-1处自动峰最强。 该方法直观、 简单、 方便、 快速, 可以作为鉴别和鉴定同种不同产地老鹤草的一种新方法。
老鹳草 红外光谱 二阶导数光谱 二维相关红外光谱 Geranium Infrared spectroscopy Second derivative spectra Two-dimensional Infrared spectroscopy 
光谱学与光谱分析
2013, 33(1): 81
作者单位
摘要
1 山东大学微生物技术国家重点实验室, 山东 济南250100
2 山东中医药大学药学院, 山东 济南250355
利用傅里叶变换红外光谱、 二阶导数谱首次对九州虫草不同部位进行了分析及评价研究。 结果表明, 九州虫草含有蛋白、 多糖、 核苷、 脂类等活性成分, 各部位的一维谱图相似度较高, 人工子座与培养基之间的相似度高达0.992 7, 野生子座与虫体的差异则较为明显, 二者相似系数为0.949 9。 二阶导数谱进一步丰富和确认了相应谱峰特征, 证明了活性物质虫草素及腺苷的存在, 提示了虫草多糖α-型和β-型糖苷键的存在。 红外光谱图综合反映了虫草不同部位化学成分的多样性和复杂性, 为虫草各部位的细微差异分析和评价及后期质控提供了快速、 全面和客观的方法和手段, 为九州虫草种质资源的开发利用提供了理论基础。
九州虫草 傅里叶变换红外光谱 二阶导数谱 质量评价 Cordyceps kyushuensis Fourier-transform infrared spectroscopy Second derivative spectra Quality assessment 
光谱学与光谱分析
2011, 31(9): 2420
作者单位
摘要
1 韶关学院 化学系,广东 韶关 512005
2 广东工业大学 轻工化工学院,广东 广州 510009
3 清华大学 化学系,北京100084
采用红外光谱的宏观三级鉴定法分析鉴别了赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝。 在一维红外光谱中,根据灵芝的1153和1078cm-1的糖苷类化合物的吸收峰的相对强度,可得出这4种灵芝的糖苷类化合物的相对含量依次为,赤芝>黑芝>松杉灵芝>树舌灵芝。 在高分辨率二阶导数谱中,四者在1600-1720 cm-1波段处的吸收峰的峰位置、峰形状均有很大差别,说明四者本身所含的氨基酸多肽类物质是不一致的。 观测二维相关红外光谱,四者都存在1100 cm-1的糖苷类化合物的自动峰,不同的是赤芝共有4个自动峰且1040 cm-1自动峰强度最大,黑芝共有5个自动峰且1040和1139 cm-1自动峰的强度最大,松杉灵芝共有4个自动峰且1140 cm-1的自动峰强度最大,树舌灵芝共有5个自动峰且1134 cm-1的自动峰强度最大。 谱图的三级鉴定验证了赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝在糖苷类化合物和氨基酸多肽类化合物的相对含量上都是不一致的。 结果表明,运用红外光谱法可以快速有效地分析和鉴定赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝。
灵芝 傅里叶变换红外光谱 二阶导数谱 二维相关红外光谱 鉴别 Ganoderma FTIR Second derivative spectra 2D-IR correlation spectra Identification 
光谱学与光谱分析
2010, 30(1): 78
作者单位
摘要
1 中国农业大学食品科学与营养工程学院, 北京100083
2 清华大学化学系, 北京100084
运用红外光谱法和二维相关光谱技术对天津八仙山、 湖南壶瓶山、 重庆金佛山三种产地的葛根样本进行了分析鉴定。 分析结果表明: 不同产地葛根的红外光谱(一级鉴定)和二阶导数谱(二级鉴定)具有一定的相似度, 与淀粉和葛根素的谱图比对, 三个样本都富含淀粉和一定量的葛根素, 不同的是天津葛根在1 048 cm-1波数处的最强峰与淀粉在986 cm-1处的最强峰相差了62个波数, 说明淀粉的含量较低, 而在891, 835和797 cm-1的特征峰与葛根素的指纹特征更一致, 可见葛根素的含量要高一些。 在二维相关谱图(三级鉴定)上, 三种产地的葛根形成的峰簇的位置和数量不同, 可以进行产地的鉴别。 结果表明, 对于不同产地葛根的分析, 红外光谱法的三级鉴定是一种有效和快速的检测方法。
葛根 红外光谱 二阶导数谱 二维相关红外光谱 鉴别 Radix Puerariae IR spectra Second derivative spectra 2D-IR correlation spectra Identification 
光谱学与光谱分析
2009, 29(7): 1851

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