• 本文目录导读：
• 1、1. 傅里叶变换
• 2、 2. 数据预处理
• 3、 3. 峰位计算
• 4、 4. 傅里叶红外光谱分析

傅里叶红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy，FTIR）是一种常用的物质结构分析技术。通过对样品中化学键振动和转动能级间吸收、发射或散射红外辐射进行检测，从而得到样品对于不同波数范围内的波长折射率变化曲线，即傅里叶红外光谱图。

1. 傅里叶变换

在得到原始数据后，在进行信号处理之前首先需要进行一步重要的操作：将时间域信号（例如时间轴上每个时刻采集到的幅值）转换为频率域信号（也就是这些幅值在哪些频率出现）。这个过程称作傅里叶变换。

实际上我们可以理解成从完整信息中找到其中某个特定部位所拥有的信息。因此经过了傅立叶变换之后我们可以方便地观察样本在不同波数下吸收或反向散射发生情况。

2. 数据预处理

在对原始数据进行傅立叶变换之后，我们通常还需要进行一系列数据预处理工作。这些过程的目标是去除信号中非化学性质因素所造成的干扰部分（如水汽、背景光线等）或者建立正确可靠的基线。

在傅里叶红外光谱图像采集时，由于样品本身与仪器系统本身引起的光学响应差异以及其他环境因素，会对测定信号产生直接或间接影响。而这些失真只会给进一步分析带来误差和不确定度。数据预处理让我们从原始信息中提取有用结构特征，并减少了各种类型越来越明显干扰；对重要谱区域进行选择且能够有效地修正负偏移问题和遗漏高频成分。

3. 峰位计算

在数据预处理之后将可以获得相对较为清洁准确无误的FTIR曲线图像。然而继续观察还可以发现它们似乎被多个具有局限性并可能出现部分重复特点的尖锐“峰”掩盖着

这些峰能够揭示出样品结构中化学键振动以及转动的信息，因此正确地计算和分析它们变得至关重要。

计算峰位实际上就是查找光谱图像中局部极值点（也称作“波峰”或“波谷”），并量化这些位置处信号强度的大小。FTIR测定样本时，每一种物质都会在特定频率下出现其特有的吸收带。通过对不同样品所形成的红外光谱进行比较可以发现他们之间各自独立存在、无交叉

4. 傅里叶红外光谱分析

除了以上几个步骤之外我们还需要着手掌握如何理解实验得到数据的含义，并将其解读为相应组分具体信息方便进一步深入认知。

根据每个特征峰位位置与单位曲线高所代表物质类型、数目可基于相似性原则建模适用数学模型来评估该类药物群组成演变说明。

总而言之，傅里叶红外光谱图的处理和分析方法是一种高效、可靠的物质结构分析技术。通过对原始信号进行傅立叶变换，进行数据预处理、峰位计算等操作后，我们可以获得较为清晰的FTIR曲线图像，并通过比较不同样品在不同波数下发生吸收带情况来解读其化学组成信息.

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