半光阑傅里叶红外（FTIR）是一种常用的非破坏性光谱学技术，其使用傅里叶变换将样品所吸收、透射或反射的红外辐射转换为可视化图像。该仪器广泛应用于物质表征和结构研究，并且具有非常高的灵敏度和准确性。

半光阑技术与原理

对于FTIR仪器而言，一个最基本的工作原理就是利用前置控制器中设置好的干涉仪元件，通过不同角度上反射进入检测器内部之后形成一个完整信号。当然由于多种混杂因素影响，在实际操作中需要注意在系统释放气体引发分子振动时避开明显干扰因素，以获取较佳测试条件并进行精准范围内测量。

从更详细方面来说，这个方法主要基于以下两个原理：

• Franhofer interferometry principle:

光线经过分光棱镜后，在衍射环上曲折反射回来，再次聚合成波长和强度不同的谱线。通过调整干涉仪之间的距离差或角度矩阵，实现对特定样品所吸收辐射、透射或反射振动等物理信息能力检测。

• Brewster Angle Principle:

当一束电场向平面介质入垂直时发生全反射。当该入射光作用于一种具有横向方向超出界面表面限制范围且大于有效传输长度相片化学材料时，产生了新型干涉现象——双折变换率（Brewster angle）导致前述信号无法被任意晶格波形进行拆卸重新编码。

红外光谱半定量分析方法

FTIR技术在很多领域都保持着广泛应用和进一步完善的机会和需求，其中最为常见是使用FTIR获取针对某些元素、原子组以及决策所需要的重要性质值并完成数据预处理与模型构建工作流程。

其主要分析方法如下：

• 样品制备:

在开始红外光谱的半定量分析之前，必须先对样品进行制备并使其满足一些基本条件。首先需要将样品粉碎成适当大小的颗粒以便于检测器读取特征数据信息；然后除去可能存在于表面上的杂质和污染等部分物质。

• FTIR测试流程:

接着就是选择合适仪器和参数项，并使用仪器库中预设程序设置目标波长范围、入射角度、采集时间等获取可用光学图像。

• 数据处理与模型构建:

• Multivariate analysis, MVA:

MVA结合各类计算机视觉技术推导出相关性规律，从而能够更加明确想要得到详细信息所需拥有的变量个数，并且减轻噪点干扰带来误差及异常值。

The goal of multivariate analysis is to develop mathematical models that describe the process and represent the system as a set of input/output relationships. Using these models it's possible to carry out various analyses, such as:

• Linear regression analysis
• Multivariate calibration models development (PCA, PLS)
• Cluster Analysis (QC Samples)

The main steps of the data processing and model building process are shown below:

1. Data Pre-processing - The raw spectral data obtained from FTIR is pre-processed by various correction filters to remove background noise.
2. Variable Selection/Extraction - After preprocessing, relevant variables or spectra regions are selected for model development. Techniques like PCA and PLS can be used to extract important features from the dataset.
3. Spectral Calibration - A mathematical equation relating spectral features with chemical compositions is derived using multivariate calibration methods based on known sample datasets.

结语：

IH根据FTIR工作原理、红外光谱的半定量分析方法等方面为管理员们提供了详实的信息和参考内容，希望能够对大家有所帮助。总体来讲，该技术在当前物科研领域中被广泛关注并且不断进行着完善和更新，因此自我学习与适应现代化实验室环境至关重要。


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