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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.contributor.authorunicampBragagnolo, Neurapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.titleDeterminação de umidade em café cru usando espectroscopia NIR e regressão multivariadapt_BR
dc.title.alternativeDetermination of moisture in raw coffee by near infra-red reflectance spectroscopy and multivariate regressionen
dc.contributor.authorMorgano, Marcelo Antoniopt_BR
dc.contributor.authorFaria, Cristiano Gomespt_BR
dc.contributor.authorFerrão, Marco Florespt_BR
dc.contributor.authorBragagnolo, Neurapt_BR
dc.contributor.authorFerreira, Márcia Miguel de Castropt_BR
unicamp.authorMorgano, Marcelo Antonio Universidade Estatual de Campinas de Tecnologia de Alimento Centro de Química de Alimentos e Nutrição Aplicada ,Universidade Estadual de Campinas Instituto de Químicapt_BR
unicamp.authorFaria, Cristiano Gomes Universidade Estatual de Campinas Brasileira de Pesquisa Agropecuária Centro Nacional de Pesquisa Gado de Leite ,Universidade Estadual de Campinas Departamento de Ciência de Alimentospt_BR
unicamp.authorFerrão, Marco Florespt_BR
unicamp.authorBragagnolo, Neura Universidade Estatual de Campinas Estadual de Campinas Departamento de Ciência de Alimentospt_BR
unicamp.authorFerreira, Márcia Miguel de Castro Universidade Estatual de Campinas Estadual de Campinas Instituto de Químicapt_BR
dc.subjectUmidadept_BR
dc.subjectCafépt_BR
dc.subject.otherlanguageHumiditypt_BR
dc.subject.otherlanguageCoffeept_BR
dc.description.abstractNear infra-red reflectance (NIR) spectroscopy was used to measure the moisture content in raw coffee. Different models using partial least squares (PLS) with data pre-processing were used. Regression models were built with 157 spectra of the samples of raw coffee collected using a near infrared spectrometer with an accessory of diffuse reflectance, between 4500 and 10000 cm-1. The original NIR spectra went through different transformations and mathematical pre treatments, such as the Kubelka-Munk transformation; multiplicative signal correction (MSC); spline smoothing and movable average, and the data were scaled by variance. The regression model permitted the determination of the moisture content of the raw coffee samples with a standard error of calibration (SEC) = 0.569 g.100 g -1; standard error of validation = 0.298 g.100 g -1; correlation coefficient (r) 0.712 and 0.818 for calibration and validation, respectively, and average relative error of 4.1% for validation samples.en
dc.description.abstractA espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) foi usada para determinar o teor de umidade em amostras de café cru. Foram construídos modelos de regressão usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS) com diferentes pré-tratamentos de dados e 157 espectros NIR coletados de amostras de café usando um acessório de reflectância difusa, na região entre 4500 e 10000 cm–1. Os espectros originais passaram por diferentes transformações e pré-tratamentos matemáticos, como a transformação Kubelka-Munkpt
dc.description.abstracta correção multiplicativa de sinal (MSC)pt
dc.description.abstracto alisamento com SPLINE e a média móvel, e os dados foram escalados pela variância. O modelo de regressão permitiu determinar o teor de umidade nas amostras de café cru com erro quadrático médio de calibração (SEC) de 0,569 g.100 g –1pt
dc.description.abstracterro quadrático médio de validação de 0,298 g.100 g –1pt
dc.description.abstractcoeficiente de correlação (r) 0,712 e 0,818 para calibração e validação, respectivamentept
dc.description.abstracte erro relativo médio de 4,1% para amostras de validação.pt
dc.relation.ispartofCiência e tecnologia de alimentos = Food science and technologypt_BR
dc.relation.ispartofabbreviationCiênc. tecnol. aliment.pt_BR
dc.publisher.cityCampinas, SPpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentospt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.date.monthofcirculationjan./mar.pt_BR
dc.identifier.citationFood Science and Technology (Campinas). Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos, v. 28, n. 1, p. 12-17, 2008.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.description.volume28pt_BR
dc.description.issuenumber1pt_BR
dc.description.firstpage12pt_BR
dc.description.lastpage17pt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.sourceSciELOpt_BR
dc.sourceSCIELOpt_br
dc.identifier.issn0101-2061pt_BR
dc.identifier.eissn1678-457Xpt_BR
dc.identifier.idScieloS0101-20612008000100003pt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S0101-20612008000100003pt_BR
dc.identifier.urlhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-20612008000100003&lng=en&nrm=iso&tlng=ptpt_BR
dc.date.available2014-07-18T14:08:19Z
dc.date.available2015-11-26T13:21:20Z-
dc.date.accessioned2014-07-18T14:08:19Z
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dc.identifier.urihttp://www.repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/32241
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/32241-
dc.contributor.departmentDepartamento de Ciências de Alimentospt_BR
dc.contributor.unidadeFacudade de Engenharia de Alimentospt_BR
dc.description.abstractalternativeNear infra-red reflectance (NIR) spectroscopy was used to measure the moisture content in raw coffee. Different models using partial least squares (PLS) with data pre-processing were used. Regression models were built with 157 spectra of the samples of raw coffee collected using a near infrared spectrometer with an accessory of diffuse reflectance, between 4500 and 10000 cm–1. The original NIR spectra went through different transformations and mathematical pre treatments, such as the Kubelka-Munk transformation-
dc.description.abstractalternativemultiplicative signal correction (MSC)-
dc.description.abstractalternativespline smoothing and movable average, and the data were scaled by variance. The regression model permitted the determination of the moisture content of the raw coffee samples with a standard error of calibration (SEC) = 0.569 g.100 g –1-
dc.description.abstractalternativestandard error of validation = 0.298 g.100 g –1-
dc.description.abstractalternativecorrelation coefficient (r) 0.712 and 0.818 for calibration and validation, respectively, and average relative error of 4.1% for validation samples.-
dc.subject.keywordEspectroscopia no infravermelhopt_BR
dc.subject.keywordRegressão multivariadapt_BR
dc.subject.keywordInfrared spectroscopypt_BR
dc.subject.keywordMultivariate regressionpt_BR
dc.subject.keywordMoisture determinationpt_BR
dc.identifier.sourceS0101-20612008000100003-
dc.creator.orcidInformação não localizadapt_BR
dc.type.formArtigo original-
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