Введение
ГЛАВА 1. Постановка цели и задач исследования. описание используемых объектов и методов 7
1.1. Актуальность проблемы 7
1.2. Используемые инструментальные методы исследования 20
1.3. Хемометрическая обработка сигналов 21
ГЛАВА 2. Начальная обработка спектрометрических данных перед хемометрическим моделированием 32
2.1. Обзор методов, используемых для начальной обработки
спектрометрических данных 34
2.2. Практическое применение алгоритмов начальной обработки данных и ее влияние на результаты хемометрического моделирования 44
2.2.1. Коррекция базовой линии 44
2.2.2. Сглаживание спектрометрических кривых 45
2.2.3. Выравнивание сигналов по оси абсцисс для серии однотипных образцов 49
2.2.4. Выбор переменных для дискриминации 54
2.2.5. Шкалирование спектромерических данных 58
2.2.6. Определение числа значимых латентных переменных. Метод ICA-by-Blocks 61
2.2.7. Перенос спектрометрических измерений и многомерных градуировок между однотипными спектрометрами: ЯМР 1Н контроль подлинности лецитина подсолнечника 64
Заключение к главе 2 72
ГЛАВА 3. Методы главных и независимых компонент в исследовательском анализе спектрометрических данных 74
3.1. Метод главных компонент в спектрометрии 75
3.2. Исследовательский анализ спектрометрических данных 76
3.3. Методология поиска выбросов в спектрометрических данных 81
3.4. Метод главных компонент в ЯМР спектрометрическом анализе продуктов питания 85
3.4.1. Определение видовой принадлежности кедровых орехов 86
3.4.2. Определение ботанического происхождения меда 88
3.4.3. Контроль маркировки молочных продуктов 93
3.4.4. Контроль подлинности газированных напитков 95
3.4.5. Одновременный контроль серии параметров вина 101
3.5. Метод независимых компонент в исследовательском анализе спектрометрических данных 107
3.5.1. Определение сорта риса на основе ЯМР 1Н
спектрометрии 108
3.5.2. Определение основных параметров вина на основе ЯМР 1Н
спектров 114
3.5.3. Определение фирмы-производителя базисных эмалей на основе рентгенофлуоресцентной спектрометрии 115
3.5.4. Дискриминация инфракрасных спектров автомобильных лаков различных производителей 118
Заключение к главе 3 120
ГЛАВА 4. Метод независимых компонент в качественном и количественном спектрометрическом анализе смесей сложного состава 122
4.1. Обзор областей применения метода независимых компонент в аналитической спектрометрии 123
4.1.1. Теоретические основы ICA 123
4.1.2. Качественный и количественный анализ смесей сложного состава 125
4.1.3. Изучение равновесий в растворах 128
4.1.4. Предварительная обработка спектрометрических данных 129
4.1.5. Другие области применения 130
4.2. УФ и ИК спектрометрический анализ объектов сложного состава с применением метода независимых компонент 131
4.2.1. Непрямое определение полигексаметилен гуанидина в спиртных напитках 131
4.2.2. Определение формальдегида в алкогольных напитках 133
4.2.3. Определение металлов в смесях сложного состава 136
4.2.4. Многокомпонентный анализ смесей анионов в морской воде 144
4.2.5. Анализ алкогольных напитков на наличие синтетических красителей по данным электронной спектрометрии поглощения 148
4.2.6. Анализ органического вещества морской среды методом ИК спектрометрии 152
4.3. Многокомпонентный анализ ЯМР спектров на основе метода независимых компонент 163
4.3.1. Анализ многокомпонентных смесей 164
4.3.2. Анализ реальных объектов 171
4.4. Анализ ЯМР спектров на основе сочетания ICA декомпозиции и принципа PULCON (определение концентрации на основе длительности импульса) без использования стандартных образцов состава 174
Заключение к главе 4 187
ГЛАВА 5. Разработка и применение дискриминантных методов в спектрометрическом анализе продуктов питания 189
5.1. Методы классификации и дискриминации в спектрометрическом анализе 191
5.2. Практическое применение методов дискриминации в анализе продуктов питания 197
5.2.1. Определение ботанического происхождения меда 197
5.2.2. Определение типа молока и его заменителей 197
5.2.3. Определение сорта риса 199
5.2.4. Дискриминация ЯМР 1H спектров вина 203
5.3. Метод независимых компонент в качестве метода предварительной обработки в дискриминантном анализе 207
5.4. Автоматизация хемометрического моделирования методами дискриминантного анализа: определение сорта кофе 214
Заключение к главе 5 218
ГЛАВА 6. Совместный хемометрический анализ данных нескольких экспериментальных методов 219
6.1. Обзор методов для совместного анализа совокупности данных нескольких аналитических методов 220
6.2. Одновременный хемометрический анализ ЯМР 1Н спектров и данных по распределению стабильных изотопов (2D, 13O, 13C) в анализе вин 224
6.2.1. Распределение стабильных изотопов 225
6.2.2. Хемометрический анализ объединенного набора данных 232
6.2.3. Мультиблочные методы для определения места производства вина 236
6.3. Совместный анализ данных ЯМР 1Н, ЯМР 13С спектрометрии и стабильных изотопов для дифференцирования органически и традиционно произведенного молока 240
6.3.1. Анализ данных по распределению стабильных изотопов и содержанию линоленовой кислоты 241
6.3.2. ЯМР спектрометрия 244
6.3.3. Хемометрический анализ совмещенных данных 249
6.4. Дифференциация органических и традиционно выращенных томатов на основе совместного хемометрического анализа данных ЯМР 1Н, ИК
спектрометрии и стабильных изотопов 251
6.4.1. Распределение стабильных изотопов 252
6.4.2. ЯМР 1Н спектрометрия 253
6.4.3. ИК спектрометрия 255
6.4.4. Хемометрический анализ совмещенного набора данных 257
Заключение к главе 6 261
Заключение 262
Список сокращений и условных обозначений 268
Список литературы
