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【傅里叶红外数据】傅里叶红外数据及傅里叶红外光谱数据处理:一种分析材料结构和化学组成的有效手段

承天示优官方账号 2023-05-09 资讯 420 views 0


近年来,随着科技的发展和应用场景的不断拓展,傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR)技术已经成为了一种重要的无损检测方法。通过对样品在特定波长范围内反射、吸收、透射等方面的响应进行检测和分析,以推断出样品中所包含化学物质类型、分子结构以及各类官能团信息等。

然而,在实际运用中,FTIR 数据本身所呈现出来的情况可能会十分复杂多变。例如由于人工操作或者仪器参数设置不当等原因可能导致频率误差;如果信号强度太小也可能影响准确性;此外加入其它背景干扰信号等问题都有可能影响到结果精度。

为了解决上述问题,并且提高 FTIR 数据在实践中可靠性与准确性,在大多数情况下需要进行相关数据预处理。主要涉及以下两个环节:

傅里叶红外数据处理

傅里叶变换的核心原理就是将时域上的周期信号分解成若干个谐波,进而变换到频域上。在 FTIR 技术中,则通过 FTIR 仪器采集出来的多组光谱数据,经过数字化和数学运算等操作可以得到一系列代表各种振动模式信息的能量强度值。

这些能量强度值随着不同波数(wavenumber)下进行测试而呈现出明显差异,通常我们需要对这些离散点进行曲线拟合、去除杂波背景或者滤波以获得更为平稳和准确结果。根据具体应用场景和研究目标,我们要选择不同的预处理方法:

  1. 信号加窗处理
  2. 由于采集到 FTIR 数据往往包含有大量高频信号,并且实验中由于仪器本身存在较大误差等因素也会产生许多干扰信号,在此情况下先快速对原始数据进行斜率调整、降低耦合程度之后再执行计算则有助于提高结果精度。

  3. 背景信号去除
  4. 在进行 FTIR 检测时,通常会引入被检物品的反射或者散射光线。但这些感兴趣的信号可能隐藏在更强的背景干扰之中,因此需要对其它干扰信号(如水汽、CO2 等)进行消除工作。

  5. 数据插值与线性拟合
  6. FTIR 技术介绍到过,每种化学物质都会表现出各自特有的振动模式和能量响应曲线。由于实际探测得到数据是离散且不完整的,一些缺失部分和孤立点则可能影响到我们对样本情况推断。通过采用插值方法确定丢失数据后再进行内插或者外推就可以有效提高结果可靠度。

  7. 峰形调整与滤波
  8. 为了减小频率误差,在处理过程中还要结合软件工具选择适当算法,并根据已知信息及所需精度进一步调整峰形以满足实际研究需求。

傅里叶红外光谱数据处理

相较于傅里叶红外数据处理,傅里叶红外光谱数据处理的层次稍高一些。这是因为 FTIR 数据预处理只是针对信号强度上的调整和误差修正等工作,而由此推导出来的光谱图像需要更多地考虑到样品特征与化学组分反应机理相关信息。

在进行傅里叶红外光谱数据处理之前需要先采集得到各种不同浓度或者反应程度下所获得的 FTIR 图像,并且通过仪器自带及附加软件提供的功能进行初步预处理和离散化操作。然后即可进入如下环节:

  1. 原始信号构建
  2. 首先再次将直接获取到的数字信号转化成能量值形式,在保留所需频率范围内表示并规范化这些值之后就可以开始重新构建出各级相互关联、从而表达出所有测量条件下包含特定共振状态信息样品(例如优异酸)发生变换过程中细微变动情况对应格点上数值显现产生影响。

  3. 基线校正和偏置消除
  4. FTIR 光谱图像常常会包含不规则偏差以及从零线上方或者下方较大的基线漂移。将这些现象消除掉,可以减少许多误测量,并使得信号更加具有可比性与分析性。

  5. 峰形拟合
  6. 在进行 FTIR 数据处理时,我们往往需要关注某一特定波段中阴离子、阳离子和共价键振动等不同类型反应模式所表现出来的强度值变化。通过对各种复杂结构型材料的光谱信息进行相似函数匹配,在所有可能情况之间选择最优解并确定其精度范围,才能得到一个相对稳定且高效处理过数据结果。

  7. 相关因素筛选
  8. 样品情况复杂多变,在实际操作中还需要根据目标研究参考文献调整参数选项确定各类干扰贡献排除方法以提取出美国卷-艾达成分等化学组分信息。

综上所述,针对傅里叶红外数据及傅里叶红外光谱数据处理问题,制定合适预处理程序是保障测试结果正确性与可靠性的关键所在。无论是

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