【傅里叶红外转换光谱仪数据如何分析】傅里叶变换红外光谱仪数据分析与操作步骤|资讯|承天示优

傅里叶变换红外光谱仪简介

傅里叶变换红外光谱仪（Fourier Transform Infrared Spectrometer，简称FTIR）是物质分析领域中常用的测试手段之一。它利用样品在可见或近红外辐射下吸收、透射或散射的信息来进行组成和结构等性质的定量和定性分析。

傅里叶变换技术能够非常方便地产生高精度及高解析度的光学信号，并且其操作相对比较容易，只需要使用软件处理即可得到多种不同方式图像输出，因此广泛应用于化学、物理、材料科学、生命科学等众多领域，在精细化工、制药企业以及食品安全检测等场所都有着广泛应用。

FTIR 分为透射和反射两种模式，根据实际需求选择合适模式后开始采集样品所表现出来的 FTIR 电磁波展频结果值曲线图。（具体采集方法可参考仪器相关说明）

得到曲线图后，就需要对 FTIR 信号进行解析和数据处理。

在实际测试中，样品的物理状态及表面形态都会影响谱图质量。因此，在采集前应该先分离、研磨等必要预处理措施以确保准确性。

由于样本类型和来源的差异很大，FTIR 检测结果也存在着一定偏移或误差，这种情况下可以使用交叉验证法来优化判别精度，并使得信息具有更广泛型分布特性。

其中最常用有 K 折交叉验证方法。即将所有样本随机平均分为非重复 K 份（每份数目近似相等），然后依次取其中一份用作训练样本而余下的 K-1份作为测试集进行多轮重复训练分类学习两个类别之间的界限值范围比例关系；

通过不断迭代寻找出那些能够使正确率最高/误导率最低或者 F 值极大化效应较显著且稳定无歧义通用模板并予以存储备查。

共享这些分类判别模型是比较好的思路，可减低因样品本身差异而导致预测结果误差或选择性偏离等问题。

利用 FTIR 数据可以进行主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）处理，从大量数据中提取有效信息，对多维度高斯混合模式进行鉴别和定位。PCA 在各种实际应用场景中都有着重要作用，

在 FTIR 分析中也同样不例外。具体操作方式为：将原始光谱变换到一个线性空间中，在该空间下观察不同方向上数据的最大方差值所对应特征向量，并按照其数目来保留需要保留的信息。

通过 PCA 处理后得到新的峰面积/峰强比模板关系表并与已有标记点进行匹配参考校正调整即可获取更精准直观、且逼近真实情况值解映射图形以及彩色立体化检测曲线图像输出效果。

1. 开机前确认设备处于通电状态；

2. 根据需求选择采集模式；

3. 对测试器件进一步设置详细参数（包括分辨率、波数范围、参照物质等），调整视场，将待测样品固定在检测区域；

4. 启动仪器进行测试，获取所需信息数据；

5. 待数据采集完成后，执行 FTIR 数据处理及分析操作。

6. 最后根据实际使用需要导出相关文件输出至 Excel 或文本格式报告中。

通过上述的步骤可以简单快速地实现 FTIR 的操作和数据分析。当然，在具体应用过程中还有很多细节问题需要注意。但总体来说FTIR 能够为化学、物理及其他领域提供更高效可靠的光谱测试技术工具优势，不断积累新技术新思路并且保持开放性掌握最前沿发展趋势。

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