资讯

承天示优,优品至上。

【怎样分析傅里叶红外光谱图】如何分析傅里叶红外光谱图及傅里叶红外光谱原理

承天示优官方账号 2023-04-30 资讯 477 views 0


一、傅里叶变换的基本原理

傅里叶变换是将时间或空间域中的信号转换为频率域的工具,在化学领域,常用于解决实验数据和结构等问题。在进行傅立叶变换时,需要对目标物质所产生的振动或波长进行采集和处理。通常使用热辐射作为激励源来进行样品检测。

在取得样品特征值后,可以利用计算机程序完成快速傅立叶变换(FFT)处理,生成FT-IR光谱图像形式呈现出来。这种方法提供了一种非侵入性技术分析材料结构并研究其属性,并且不会影响到被测试物质本身。

二、什么是FT-IR光谱图?

FT-IR光谱图是通过紫外线可见吸收与旋转共振拉曼散射之类消除固体表面区别以获取分子信息而获得能量交互结果。它能够帮助实验员分析物质结构,拓展化学原理和应用。此类光谱图通常包含了样品中所涉及到的各种成分、粒子大小和组成等细节资料。

FT-IR光谱图能够清楚地表现出某些功能团之间的耦合作用,例如相邻的羰基(C=O)、峡谷、氧化磷酸盐(PO)以及一些碳-烯键振动参数。这使得红外光谱技术特别适合于检测有机物,尤其是大量已知样本库与搜索工作中使用。

三、FT-IR光谱图数据处理方法

在干净且没有任何形式污染物存在下采集完整且高质量的荧光傅立叶变换显微镜/红外(FM/FI)数据比较重要, 在进行这项工作时可依靠以下步骤:1.信号增强;2.空白扣除;3.多元线性回归;

4.Partial Least Square and PCA(偏最小二乘法和主成份分析);5 .归一化

1.信号增强

对于低信噪比数据,通常需要进行数字滤波或者使用小范围积分再次增强光谱信号。可以采取多种方法实现该过程,其中最流行的算法是扫描加权线性函数(SNIP)。

2.空白扣除

将样品与不含目标成分的基准物质一起检测并对其进行比较和验证,即可对悬浮于样品中但属于背景杂质的其他元素、化合物等产生干扰因素作出剔除行为。电导率高且非吸收型物质天然就能够提供优良的做空白参考值

3.多元线性回归模式(MLR)

多元线性回归(MLR)是利用红外光谱技术推导样品所涵盖组成部分浓度时普遍应用得到一个理论参数方程,它被广泛地应用于有机液体表面识别工具等领域, 并因其简单易学而受到科研人员欢迎。这项处理手段建立在标准数据库上,并随着新数据输入内容的增加而逐渐改进。

4.Partial Least Square and PCA(偏最小二乘法和主成份分析)

Partial Least Squares (PLS) 和 主成分分析(PCA)是特别有效的预测方法,可以在配制了不同数量的独立变量作为输入时,提供准确度较高的计算结果。通常这种技术可用于识别无法轻易被观察到并经呈现出一系列复杂反应之后得到结果类型工具。

5.归一化(Normalize)

归一化(Normalize)处理过程能够将极端值转换为正态曲线中更加合适范围内的数据来实现平滑光谱图表达方式, 而且对于非标准化时变形、外界噪声等干扰因素也会有很好地消除效果。此类操作多数情况下需要把样品与基质比较以避免各自指标强度波动引发不必要误差或难以解释等问题.

四、红外光谱应用领域

红外光谱技术应用潜力巨大,它已经广泛地运用到食品科学、环境科学、医药制造生产以及其他领域。具体来说,食品科学领域可通过红外光谱成像技术自动检测水果和蔬菜中的坏点;环境科学方面则可利用大型FT-IR设备进行污染物识别检测;在医药制造行业中也广泛地应用于过程监控等工作,这些都表明了傅里叶变换红外光谱分析方法的巨大优势和潜力。

五、总结

红外光谱是一种重要的化学分析手段,它已经被广泛应用于材料结构研究、有机合成、质量控制等各个领域。本文从傅里叶变换原理出发,介绍了如何使用傅里叶变换分析样品,并详细介绍了什么是FT-IR光谱图、怎样处理相应数据所涵盖问题。相信读者可以从本文中获取关于傅立叶变换与红外光谱技术相关知识并有效运用到实际操作任务之上。

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

发表评论

发表评论:

18893790697 扫描微信 656823624