在进行傅里叶红外测试时，由于各种原因可能会需要手动停止测试过程。然而，这样做可能会对最终得到的结果产生一定的影响，因此需要仔细考虑和处理。

第一部分：手动停止对傅里叶红外测试结果的影响

当使用傅里叶变换法进行散射光谱或透射光谱分析时，如果过早地结束测量，则可能导致某些高频信息无法正常获得。这是由于在进行离散傅立叶变换时，数据点数量不足会导致四周缺失状况出现。也就是说，在结尾处出现了信号截断（truncation）和边界效应（edge effect），从而使数据与实际情况有所偏差。

具体来说，在测量开始阶段快速搜寻潜在化合物成分后往往要利用一个新样品去检验你想要查找成分是否存在、比较其相似度等指标；或者两个类别之间进行区分类别，并进一步拓展到调整参数为几组范畴增加可靠性等学习任务中，手动停止测试则可能会失去一个可靠的“尾部”，这个“尾部”包含了高频信息和噪声等非常重要的数据。而使用仅包括低频信息或没有边界处理过程的数据进行分析，则无法得到正确和准确的结果。

因此，在进行傅里叶红外测试时，最好在测量阶段不要轻易地手动停止，除非存在严重问题或紧急情况。如果一定需要提前结束测试，请用平滑函数对信号进行补偿并考虑截断效果对参数估计值产生影响。

第二部分：傅里叶红外数据处理方法

当然，在获得完整数据之后，还需要进一步加工和处理才能最大限度地发挥其价值。以下是一些常见的傅里叶红外数据处理方法：

1.基线校正

基线校正是指通过调整光谱底线来消除各种干扰现象（如气体、水汽、高温误差等）造成的背景信号影响，并使样品悬空状态性质变为实际测试环境下更接近原始化学模式；它可以使我们更清晰地观察有机物在不同波长处表现出来的特征峰。常用的基线校正方法包括多项式拟合法、最小二乘回归法和自适应窗口法等。

2.谱图相似性比较

在对傅里叶红外数据进行处理时，人们通常需要将不同样品之间的差异性进行比较，在这一步骤中，谱图相似性比较是非常重要的一个环节。通过计算两个样品或两组光谱曲线之间的相关系数或余弦距离，可以帮助我们准确地判断它们之间是否存在共同点并确定它们所属类别，并根据需要进一步筛选出特定成分获得更具体信息。

3.主成分分析

主成分分析（PCA）是一种预处理方法，可用于降低高维数据集（如大量与空气湿度有关波长上下游数据）复杂度并识别潜在因素。该技术通常用于检测未知化学物质、分类和聚类问题，并能够消除测试误差造成的影响。

4.模式识别

模式识别是基于统计学原理开发出来的方法；它透过从已知样本库建立某些“参考”，以区分新添加到现场及来源不明的样本，从而预判可能出现的危害。这种方法可以帮助我们识别潜在化学品、区分不同类别/组或检测错误数据。

总之，在傅里叶红外测试中，对于手动停止时可能引起的影响和误差问题需要特别注意，并在获得完整数据后进行相应处理。

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