• 本文目录导读：
• 1、什么是傅里叶红外光谱？
• 2、什么是FTIR光谱中的“峰”？
• 3、如何确定FTIR光谱峰位置？
• 4、如何标记FTIR光谱峰？

什么是傅里叶红外光谱？

傅里叶红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）是一种非常重要的分析技术，广泛应用于化学、生物、材料科学等领域。其原理基于物质吸收不同频率的红外辐射而产生特定的振动和拉伸；FTIR技术则利用了一个相对简单且高效的数学方法——离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT），将样品在所有可能频率发生吸收时所接收到信号进行转换成时间或空间干涉图。

什么是FTIR光谱中的“峰”？

每种化合物都有独特的能级结构和分子键振动模式，所以它们会在不同频率处吸收特定波长范围内（通常为4000-400 cm^-1）可见最强度之一，从而形成类似山突起般带状曲线。这些“山”的顶部就称作“峰”，其大小与能量差距密切相关，并可以反映样品中可能存在的化学键类型和含量、结构等信息。

如何确定FTIR光谱峰位置？

通常情况下，研究者需要对FTIR曲线上的所有峰（以强度为纵坐标）进行较准确的位置定位，从而得到有意义的分析结果。这可以通过多种方法实现：

1. Visually Inspection

初学者或大致判断时可以采用直观检查法。即在可视化软件中缩放至适当大小后，一遍又一遍地寻找各个“山顶”，然后记录下它们所处波数范围及其他参数指标。由于该方法存在主观性和误判等问题，在高精度分析要求场合还是不太推荐使用。

2. Peak Picking

根据统计学原理，在频域转换信号数据时最好先将其进行模长平方处理；这样就能更有效地去除微小偏差、背景干扰等杂讯，并帮助找出典型波峰形态。比较常见的寻找特征点算法包括Savitzky-Golay滤波器、Gaussian拟合函数、导数变换/二次微分近似以及自适应峰区间筛选；其中任意一种在不同适用范围和峰型下都能找出较为准确的极值点。

3. Curve Fitting

由于样品可能含有多个光吸收物质或中间产物，所以存在相互重叠、扭曲甚至反转等情况发生。这时我们就可以利用拟合函数（Fitting Function）对复杂光谱进行分离，并定位其中心位置。根据理论信号模型从而选择对应最优化参数计算方法；例如高斯函数拟合、洛仑兹峰形拟合等；它们可以通过软件自带工具快速操作（如OriginPro、MATLAB、Python）或根据个人需要编写脚本/程序来完成。

如何标记FTIR光谱峰？

一般情况下，科学家会将每一个有意义特征猜测区域提取出来并打上图例说明其归属类型及作用之类的注释信息。操作起来也十分简单：先选中待标记部分，在“Edit->Add Arrow”菜单选项卡中选择Arrow Type和Line Width后即可完成箭头添加；然后再通过“Text Annotation”功能加入想要展示的文字描述即可。（注意，如果是使用探头采集了3D显微红外成像数据，则更适合使用3D/4D图表形式加上动画、描边等效果进行可视化展示。）

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