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鑒于不同烹飪加工方式之間鮮有比較, 羊肉在烹飪過程中滋味和風(fēng)味的變化未得到全面闡述,。因此“寧夏大學(xué)”在本研究系統(tǒng)地對蒸制,、煮制、炒制,、烤制和涮制烹飪羊肉的營養(yǎng)品質(zhì),、食用品質(zhì)以及滋味和風(fēng)味的電子感官特性進(jìn)行科學(xué)評價, 明確不同烹飪加工方式羊肉的品質(zhì)特性,為羊肉加工和消費(fèi)提供數(shù)據(jù)支撐。

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電子鼻對不同處理葡萄貯藏期間揮發(fā)性成分的判別

 如圖11所示,，將4種處理的電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（PCA），2個主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為99.44%,，表明已經(jīng)能基本代表樣本的主要信息特征,。各組葡萄果實(shí)在不同貯藏時間的二維散點(diǎn)分布有明顯的分界,，但是各處理組之間仍有部分貯藏時間存在重疊交叉現(xiàn)象,，不能明顯看出差異。

線性判別分析（LDA）方法較PCA相比,，可以明顯區(qū)分不同貯藏時期葡萄的揮發(fā)性成分,。由圖12可見，不同處理葡萄果實(shí)第一主成分（LD1）和第二主成分（LD2）貢獻(xiàn)率分別為58.75%和35.02%,，累計(jì)貢獻(xiàn)率為93.77%,，表明2個主成分基本可以代表葡萄的主要信息特征。

載荷分析與PCA分析基于相同的算法,，可通過載荷分析確認(rèn)各傳感器對樣品的相對重要性,，PC1特征值越大，對樣品的區(qū)分越有效,，傳感器分布越靠近原點(diǎn),，對樣品的區(qū)分作用越小。由圖13可見,，載荷分析的總貢獻(xiàn)率為 99.44%,，說明分析結(jié)果可靠，基本代表了樣品的全部特征信息,。

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