• 本文目录导读：
• 1、傅里叶变换红外光谱：能够测出哪些频率？
• 2、傅里叶变换红外（FT-IR）光谱图数据分析

傅里叶红外光谱是一种用来研究分子结构、化学键以及它们之间的相互作用的非常有用的技术手段。通过使用红外辐射，这种技术可以提供关于物质中不同类型化学键和它们之间距离、摆动等参数信息。

傅里叶变换红外光谱：能够测出哪些频率？

傅里叶变换（FT-IR）红外光谱使得在整个频率范围内获得了高精度的数据，并且极大地延伸了我们对可检测系统特性的认识。 FT-IR 光谱通常从4000到400cm^-1，可涵盖广泛而重要的振动区域。

如下图所示：

在传统紫外线/可见（UV / Vis）吸收法无法解决问题时，FT-IR的能量可以透过样品穿透并记录在红外光谱上。每个分子都有各自特定的纹波和振动频率，使得 FT-IR 具有一种指纹识别技术。

傅里叶变换红外（FT-IR）光谱图数据分析

为了从复杂且多参数化学体系中解释 FT-IR 数据，研究人员通常使用各种数学工具和数据处理方法来减少噪声、去除其它不良信号源以及提取主要信息。

以下是几项最常用的数据分析：

1. 基线校正： 在许多情况下，难以将采集到的原始信号直接与目标物质进行比较。这时就需要对信号进行基线校正来消除系统误差、仪器漂移等因素带来的干扰。
2. 降噪处理： 信号经常会包含大量噪声或其他无关成分，通过使用数字滤波算法如登高滤波、曼彻斯特平均滤波等手段可有效地降低干扰级别。
3. 谱峰识别： 确定光谱中每一个特征峰的出现位置和强度。这一过程是数值化学分析最关键的环节之一，可以通过广义Morlet连续小波变换、快速傅里叶变换等工具进行实现。
4. 模式识别与统计分析： 基于 PCA、PLS 以及其他算法建立化学模型，用于对物质组成或性质做更为复杂的预测或分类研究。

以上处理方法并非全部，但可视不同实验目标结合使用来提取出各种有意义的信息。 FT-IR 数据在生化检测、材料科学和过程控制等领域中得到了广泛应用，并且其定量结果也常被国际标准采用作为评估产品质量和认证相关程序时参考。

*图片来源: Pexels 图库

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