傅里叶红外（FTIR）光谱是一种广泛应用于化学、生物和环境领域的分析技术。它可以通过测量样品吸收不同频率的红外辐射来确定其组成和结构。

在FTIR分析中，常常需要计算每个特征峰的面积，以了解样品中不同基团或化合物之间的相对含量。然而，由于许多因素会影响到这些值的准确性，在进行该过程时需要注意以下几点：

1. 信号强度调整

信号强度可以直接影响到各个峰面积值，在处理原始数据前应先将所有谱线标准化为相同高度或范围。为了消除仪器漂移等可能误差带来影响，还可以使用一个空白参考作为基础线条偏移校正。

2. 噪声滤波及平滑

Infrared光谱通常都存在一定程度上低频背景干扰和高频随机噪音。为了减少这些噪声对定量分析的影响，可以在FTIR数据的前处理中使用Baseline Correction和Smoothing等功能进行清理。

3. 峰拟合与面积计算

确定光谱中每个特征峰的位置及形态是监测各基团或者化合物含量变化的关键。一般来说，在FTIR数据预处理后，我们需要从光谱图上找出感兴趣区域并利用硅胶、高斯函数之类方法拟合光谱曲线。其次可以通过软件软件自带工具计算得到目标区间内顶部周长提取（Tops-down integration）、梯形法、高斯函数弧下法以及功率谱密度周边法等模型求解面积值。

4. 结果精度验证

Infrared 光谱常常涉及很多结构复杂排列有机分子体系，因此最终获得结果可能会受到样品制备和实验环境等方面因素影响而产生误差。故需时刻注意研究对象来源、处理步骤是否严格遵守相应操作规范，并借由重现性和其他相关检测手段如GC-MS,NMR技术互相印证，最终保证所得数据的准确性及可靠性。

总之，傅里叶红外光谱图分析中计算峰面积是一个需要经验和技巧的过程，在减少误差方面需采取一系列有效措施。

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