• 本文目录导读：
• 1、傅里叶变换在红外光谱中的作用
• 2、什么是卷积？如何进行卷积运算？
• 3、如何通过傅里叶红外光谱技术进行卷积？
• 4、傅里叶红外光谱仪是如何工作的？
• 5、总结

傅里叶变换在红外光谱中的作用

在红外光谱分析中，常常会出现信号重叠、噪声干扰等问题。为了准确地提取信号信息，需要对样品采集到的数据进行处理。此时，傅里叶变换技术就能够很好地解决这些问题。

通过将所得数据做一次离散傅里叶变换（DFT），可以将原始数据转化为频域下的信号信息，在频率上更加明显区分不同成分之间的差异，从而实现去除重复和杂波干扰，并且显示出样品表征性质与振动波数相关联的比较清晰突出并且整体观测结构容易识别。

什么是卷积？如何进行卷积运算？

在理解如何消除过多细节导致的摺痕干扰前，我们首先要了解什么是卷积。

简单来说，在数字语言里，两个函数f(x) 和 g(x) 的卷积被定义为：

(f∗g)(x)= ∫f(x−y)g(y)dy

也就是说，在函数f(x）的一部分区间用于计算函数g(x)，然后将这个相乘结果在整个轴上进行积分，得到新的一个函数 f∗g

红外光谱数据中因为复杂样品本身成分的不同总会出现点线重叠或者有其他噪声信号干扰。在信号处理时借助卷积可以很好地对其进行去除。例如使用高斯滤波器等方法实现去除完全噪声（spectral noise），但它抹掉了所有原始信息如：特定振动模式或性质集合而且还可能引起零偏移问题。

如何通过傅里叶红外光谱技术进行卷积？

既然已经知道了什么是卷积和它的作用，接下来我们来讲解如何利用傅里叶变换技术实现去除摺痕。

1. 首先需要采集所需样品的FT-IR图像，并校正数据以消除任何残留基线漂移；

2. 将所采集到的图像转化为频率空间；

3. 选择FFT运算程序并迭代执行操作，可以获得离散频谱输出；

4. 对于重叠的信号，应采用数字推导法进行去卷积处理，使用高斯核函数或其他内核可以消除影响信号精度和清晰度的杂波信息；

5. 最后，在频率空间上通过IFFT运算程序将此光谱转换回时间域。

傅里叶红外光谱仪是如何工作的？

现代FT-IR仪器有两个主要组件：一款红外激光器和一个干涉计。下面我们详细讲解这两个部分是如何工作的。

1. 激光器

当样品被照射时，它会吸收部分能量并开始振动。每种化学连接都具有不同特定振动模式产生对应震动吸收带，在某些情况下也呈现出多重形态或强相关（overlapping）性质（例如C-H序列伸缩+异构变化等）。

2. 干涉计

干涉计则包含了一个发射镜、样品夹、移动平台以及检测像素阵列。激光束经过透明发射镜时被分成两条路径，并在样品处合并再次聚焦于二级棱镜表面从而产生中心点散斑。移动样品会改变光程，从而产生干涉效应，并且该信号将被检测器接收和分析。

以上便是FT-IR全过程的简要介绍。为了保证准确性和可靠性，请务必注意相应操作流程并遵守正确使用操作规范。

总结

通过对傅里叶红外光谱技术进行详细讲解，我们可以看到在不同领域中其均具有非常重要的作用。使用FFT算法进行卷积处理、去除杂波信息能够帮助我们提取出更加清晰明了的频率信息，而搭配高精度仪器则能够实现更为贴近真实情况下样品特性与属性振动模式和演化行为关联观察。但同时也需要强调，在某些时候还需要根据个人需求选择最适合自己的工具或方法以达到较佳数据结果、防误判等目标。

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