近红外傅立叶变换（Near-Infrared Fourier Transform Spectroscopy，简称NIR-FTS）是一种非常重要的光谱学技术，可用于化学、生物和医药等领域。它主要利用电磁辐射中波长在700~2500nm间的“近”红外区域，通过对样品吸收、透过或散射的辐射能量进行观察和测量，并运用数学处理方法得到与样品成分有关的信息。

NIR-FTS可以通过几个步骤实现：

1.以近红外激光作为源发出连续频谱从全膜反射元件（Ammes 数字卫星计算器模拟仪）照向待检测样品表面；

2.接收被测试物质吸收、散射后产生的信号，并将其转化为电信号；

3.使用四旋转型干涉仪，在获取静态扫描背景之后对这些信号进行干涉并得到时空频率扇形图像。

4.再经过快速傅立叶变换数据处理程序即可将稳态频谱图像转化为光谱。

而NIR-FTS得到的红外光谱图（近红外傅立叶变换红外光谱）是非常有意义的。分析这些光谱图可以帮助我们深入了解样品成分、结构和反应状态等信息，进而为相关领域研究提供依据。接下来将介绍如何对这些光谱图进行有效分析：

1.背景处理

一般来说，实际测量中获得的原始数据比较复杂，因此需要对其进行预处理以消除信号干扰。 背景修正（BG）是最基本的一个步骤：首先采集一个没有任何样品但在相同条件下所测量得到的“空白”参考信号，然后以该“空白”信号作为基准值，并将其他所有样品检测时获得的吸收强度值都减去该基准值即可。通过背景校正就可以使数据更加精确。

2.波长选择

由于近红外区间内存在许多重迭杂乱的吸收峰和特征峰，在获取原始数据之后还要使用特定算法从众多频率点中挑选出具有代表性且与样品所含物质成分相关的波长。最常用的方法是主成分回归（Principal Component Regression，PCR）法与偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS-R）法等。

3.定量分析

通过对样品吸收强度进行合理处理，并借助于标准曲线或者多元线性回归模型，在保证数据精确性和预测能力不受制约条件下快速、高效地完成化学计量分析。这一步通常称为光谱反演（inversion），可应用于食品、医药、环境检测及农业等领域。

总之，近红外傅立叶变换及其产生的光谱图在现代科技中发挥着越来越大的作用。掌握适当的光谱解释方式可以方便我们更深入地了解样品组成并提升实验研究效率。

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