• 本文目录导读：
• 1、什么是傅里叶红外光谱法FTIR?
• 2、傅里叶变换及其在FTIR中的作用
• 3、FTIR应用领域
• 4、FTIR光谱数据处理
• 5、总结

什么是傅里叶红外光谱法FTIR?

傅里叶红外光谱法（Fourier Transform Infrared Spectroscopy，简称FTIR）是一种常见的分析化学方法，它利用样品吸收特定波长的红外辐射来研究物质结构和组成。FTIR技术被广泛应用于生命科学、材料科学、环境监测等领域。

傅里叶变换及其在FTIR中的作用

为了解释如何进行FTIR光谱测量和数据处理，我们需要先了解一些基础概念。首先介绍一下傅里叶（Fourier）变换，在数学中被定义为将一个信号表示为不同频率正弦波振幅之和的过程。在实际应用中，这意味着通过对采集到的数据进行FFT计算（快速傅立叶变换），可以确定不同频率分量相对于总信号大小所占比例。

那么，在FT-IR分析中使用FFT有什么作用呢？ 具体而言，每个复合物都会产生一个在可见光谱的红外区间内发生吸收的特定频率。在FT-IR光谱测量中，使用一块可调整频段和强度的源产生一个完整电磁波谱，这种电磁波穿过被测试物质后会变得不同：一些部分被吸收了（减少），而另一些部分通过样品（透明）。傅里叶技术可以将这个摄取到信号平滑，并且确定样品与仪器之间所存在的“差异”。

FTIR应用领域

现在我们来看看FTIR有哪些常见应用领域。首先是化学成分分析，在药物制造、食品加工、材料科学等行业中都广泛使用。此外， FT-IR也可以用于表征聚合物结构以及检测生化反应代谢产物。

对于生命科学而言，FT-IR已经成为蛋白质形态和构像保持控制的重要工具之一。例如定量蛋白质分析就是利用本技术进行实施。

除此之外，还有许多其他亚专业领域如非线性光学、超快动力学、液晶显示模式等, 这里我们就暂不展开了。

FTIR光谱数据处理

在进行FTIR数据分析时，最重要的一步就是如何对光谱数据进行正确处理。这个过程通常涉及到峰拟合、背景纠正和多变量统计方法等技术。让我们逐一来看：

1. 峰拟合

傅里叶变换会产生一个复杂的频率图，并且每个高度代表了不同波长的信号强度。 对于吸收组分而言，其对应特定波长并产生“谷底”，因此可以轻易地识别出不同峰值以作为鉴定药物成分与化学结构之用（例如氨基酸序列）。

由于需要当中需要去除嘈杂干扰, 所以实际运用 FT-IR 进行检测，在理想情况下只需简单设置程序，即可得到准确结果；然而事实上还有很多误差来源（如样品污染、仪器漂移），所以我们必须依靠更精确的调整方法进行后期加工优化：最常见做法就是使用非线性参数估计算法(NLPE)或模型逼近法(MOA)，两者均可通过MATLAB软件包完成。

2. 背景纠正

另一个需要注意的因素就是光谱背景噪音。 在没有样品时，仪器将记录环境下各种电磁波所产生的频率图，即“空白”或“背景”。问题在于这些信号难以被完全消除，在具体实验中会很大程度干扰检测精确性。

为了解决此类问题通常采用以下方法:

- 通过反射技术调整比较温和而低效的固定基线；

- 让两张光谱分别来自参考组与待测组以获得更准确、灵敏信息；

- 具体进行漂移校正操作，例如使用计算机软件对峰位进行刻度。

3. 多变量统计一般化预处理方法

最后需要提到突出多变量统计学理论应用领域综合概念（Multivariate Statistics）。 据知情人士称, 这种技术不能再由那些单一参数分析手段完成复杂数据挖掘任务 —— 事实上它并不强调对某个特定数值测度；相反地, 它侧重建立针对整个数据集可能存在的内部关系（如相关性）之模型。

这个过程基本包括先在原始FTIR数据中提取有用信息，然后使用非监督聚类方法（如PCA）进行压缩降维来消除冗余变量。最后再将主要成分键入到随机向量机器学习算法等计算模型之中, 以真正地理解样品内部微观结构及其特性、趋势决策路径。

总结

傅里叶红外光谱法是一种重要的分析手段，在化学成分解析与生命科技方面发挥了不可替代的作用。 在实验操作和数据处理上需要注意函数恰当选择，同时也应该对多元统计学领域建立知识储备, 升级大脑使自己 become smarter and more efficient.

微信号：Leeyo931201
咨询采购，报价（傅里叶红外光谱，应急，非道路，污染源排放，温室气体等检测，定量），请点击下方按钮。
复制微信号