【傅里叶红外测定平滑度选择11是什么意义啊】傅里叶红外测定平滑度选择11的意义及红外傅里叶定量|资讯|承天示优

什么是傅里叶红外光谱？

傅里叶变换是一种可以将任何周期性信号分解成基本频率的工具。在化学领域，我们通常会使用这个方法来分析物质的各种振动模式（如拉伸、弯曲和扭转等）。通过对样品进行紫外-可见或近红外光谱测量，在获得该物质所吸收或散射光线后，可以利用 Fourier 变换将信号转换成频率信息，从而推断出样品中存在哪些结构。

相较于紫外-可见和近红外区域，中远部波长范围（4000~400 cm⁻¹）属于远红外区域，并且其泛函数系数值显著不同。因此，在实践应用中也称为傅里叶红外法（FTIR），名称来源于其建立在 Fourier 变换原理上。

在生产制造过程中，表面粗糙度往往与产品质量密切相关，因此必须进行一系列的表面粗糙度测量。平滑度是其中最基本的参数之一，作用是衡量表面质量和表现出来的感觉（比如摩擦力）。为了提高生产效率，并获得更好地产品品质控制及性能管理工具，制造业经常需要对各种材料和构件进行可靠、准确、无损伤地测试平滑度。

在FTIR中通常将四元数N设置为奇数,而且规定 N = 2m+1 (m 为整数) ，这个数字就影响到所得红外光谱的分辨率与信噪比。当 m 越大时，所评价样品信息越全面；但同时计算复杂难以保证数据质量。考虑 FTIR 扫描过程中采集到能谱实际上始终被存在一个向量中，并加于窗函数处理后方可看做一个点。

- 长度很重要：长度 L 能够合理反映信号振动周期

- 分布应均匀: 均匀分布可以使运算结果尽可能真实

同时我们也不希望点长得太密，因此 $L\geq(2^m + 1)/2$ 点数一般在 11，21，101 左右选择。

以惩罚函数和约束条件形式去考虑。每次都要根据样品情况推导一个特有的傅里叶变换模型，并且应确定相应的过渡矩阵 P。此时我们希望通过修改吸收强度数据（使其尽可能地符合其所代表物质本身的性质），来调整系数矩阵 C 的取值。

其中最基本和常见样品是聚氯乙烯、苯酚等这类高单体含量或者结构简单规律明显化合物, 只需要少部分参数即可准确反映出试制材料中固有参量信息；但对于更复杂材料，由于谱图上信号之间通常存在重叠关系，在用传统方法求解时会引发误差放大, 所以还需要利用统计回归与人工神经网络技术予以提升和优化精度.

总而言之, 傅里叶红外测定平滑度选择11不仅是 FTIR 法实验设计中必须注意到的因素之一 , 同时也足够指示样品本身表面状态是否良好, 为进一步优化材料特性和提升产品质量打下坚实的基础。

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