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近红外透射光谱法检测苹果糖度和酸度的研究的综述报告
近红外透射光谱法是一种非破坏性、快速而精确的分析方法，已经广泛用于食品、农业和生物医学等领域。苹果作为一种常见的水果，其质量特征主要包括糖度和酸度。因此，近年来，许多研究人员已经开始探索使用近红外透射光谱法快速、准确地检测苹果的糖度和酸度。本文将对近年来在苹果糖度和酸度测试中使用近红外透射光谱法的研究进行综述。
糖度检测
研究表明，苹果的糖度含量与其红外光谱之间存在着明显的相关性。因此，许多研究人员已经开始研究使用近红外透射光谱法检测苹果的糖度。其中，很多学者使用基于光谱预处理技术的多元回归模型来预测苹果糖度。
对于苹果糖度的检测，研究表明，最适宜的预测模型是偏最小二乘回归（PLS）模型，其能够将近红外透射光谱法采集到的大量数据转化为更简单、更实用的结果。在预测模型中，预处理技术非常重要，并且可以采用许多方法来提高预测模型的质量，如标准正态变换（STN）、小波变换和峰谷差值等方法。同时，仪器的校正也是非常重要的，主要包括光谱仪的校正和样品的校正。
在最近的研究中，多个仿真和实验结果表明，基于近红外透射光谱法的苹果糖度检测相当有效。例如，Kassouf和colleagues使用PLS模型和传统的测定方法对苹果糖度进行测试。研究结果表明，雷达图比较可以表明，PLS模型和传统的测定方法之间的皮尔逊相关性系数为0.94，这表明了所建立的PLS模型的良好性能。
酸度检测
随着时间的推移，苹果中的酸度指数增加，这对苹果的酸度检测提出了更高的要求。近年来，许多研究人员已经开始利用近红外透射光谱法检测苹果的酸度含量。
与糖度相似，PLS回归模型也是近红外透射光谱法检测苹果酸度的最佳选择。在酸度检测中，预处理方法和校正方法同样需要仔细考虑。例如，许多学者测试了不同低通滤波器在去除光谱中杂散噪声的效果。其中，小波去噪与STN是最常用的方法。此外，样本的提取方法也会对光谱质量产生重要影响。许多学者使用真空脱水法、焦干法、冷冻法等方法来处理样本，以改善光谱信号和减少方法间的变异。
在酸度检测中，有许多研究报告表明，基于近红外透射光谱法检测苹果酸度具有良好的准确性和可靠性。例如，为了检测冰糖心苹果的酸度，Zhu和colleagues使用不同的PLS回归方法和多个预处理技术。研究表明，最佳PLS模型的预测R2值为0.93，RMSEP值为0.07。
总之，近红外透射光谱法是一种快速、非破坏性的方法，已经被广泛应用于苹果糖度和酸度的检测中。虽然先进的预处理技术和PLS回归方法能够有效提高分析的准确性，但是在将这些方法用于实际应用之前，需要进行更多的研究来缩小方法的误差和提高样品的适用性。但总的来说，基于近红外透射光谱法的苹果糖度和酸度检测仍具有广阔的发展前景。