傅里叶红外光谱图（Fourier Transform Infrared Spectrum，FTIR），是一种常用的物质分析方法。它利用样品对特定波长的辐射吸收产生的振动能量与所选择的波数之间关系微小而精确这一原理来研究材料结构和性质。

在进行傅立叶变换(FT)时，采取了离散化抽样方式获取连续信号，并使用计算机将其转化为频域以得到完整信息。然后再根据结果生成反映实际情况的频率谱图或多个曲线组成一个复合光谱带。吸收达到最大值时，可确定相应波单位上发生了哪些转变。

当然，在获得图片后就需要通过对FTIR data analysis建模来解释因素如共振传输、非线性塞曼效应等导致出现有规律规律震荡干扰等影响。常见方法包括归零、去除基线偏移、背景没有考虑模型中混杂其他成份引起误差的影响等。

另外，作为一种常见分析测量仪器，傅里叶红外光谱(FTIR)也需要对数据进行整理、处理。通过配合 FTIR data processing software 将被扫描的光学图像转化成数字化信号，并得出反射率或透过率值（T/R）；如果是吸收谱，则用色散改变相邻波数间隔与样品接触产生振动能量之间关系来计算；然后再进入数据处理阶段，使用基于知识库 (such as the Spectra-Structure Correlation database or an estimation tool) 或人工智能技术（如深度学习）以识别和分类样本。

总之，在利用FTIR进行物质分析时，完善严密的FTIR data analysis及傅里叶红外光谱仪数据处理至关重要。这不仅有助于提高实验可靠性和准确性，而且可以在分子结构研究中发现更多新颖信息。

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