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近红外光谱在发酵香肠脂肪含量检测中的应用
前言
为了实现发酵香肠中主要成分的准确定量检测，需要建立合适的校正模型。通过使用回归分析等方法，将实验室测试数据与近红外光谱数据进行关联，构建多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLSR）等模型。这些模型能够在实际生产环境中应用，为实时监控发酵香肠的品质提供科学依据。
脂肪含量对发酵香肠的口感和风味有重要影响。近红外光谱技术可以通过脂肪分子中的CH键、CH2键的吸收峰进行脂肪含量的检测。常见的吸收峰位于1700nm和2100nm附近。利用这些特征吸收峰，可以在不破坏样品的情况下，快速测定香肠中的脂肪
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