【怎样分析傅里叶红外光谱的特点和应用场景的方法】傅里叶红外光谱分析的特点、应用场景及方法探究|资讯|承天示优

什么是傅里叶红外光谱分析？

傅里叶红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy，FTIR）是一种常见的物质表征技术。它基于不同化学键振动时吸收或放射出不同频率的电磁波而实现原位检测与定量分析，因此在多个领域有重要应用。

- 非接触式检测：由于采集样品时只需让其自然吸收辐射能，因此无需处理成薄片等形态对待。

- 信息丰富：可通过变换组件获取到整个近恒定时间段内的信号复合运算结果，实现高质量无失真地提取出目标波长成份并建模识别。

- 快速准确：数据处理快捷有效直观，在简单校准后即可进行精确测定。

FTIR广泛应用于材料科学、环境保护、化工、食品与生物医学等领域。

1. 材料科学：FTIR可用于材料性能的快速表征，如聚合物结构和形态分析以及薄膜厚度的测定等。此外，它还可用于确定矿物组成，表面反应机理和纳米复合材料中纳米粒子的特征。

2. 环境保护：FTIR在大气污染、水污染和土壤污染检查方面也有广泛应用。例如，在空气监测中可以定量并分析挥发性有机化合物（VOC）。使用样品容易采集且准确的数据可以支持当局制订新政策或修改现行法规。

3. 化工：FTIR可将其适应各种需求在制药业，橡胶业及其他产品产业等安全控制流程上进行实验解决问题。根据得到比较清晰明确地信息质量判断出来的维度大小或建模结果从而改进方法调整优先事项。

4. 食品与生命科学: FDA认为基于傅里叶变换光谱技术应该是有效高效设备因为这个测试方法重要操作简单完成后可提供快速确定食品、食品添加剂和药物中的化合物成分。同时还可以通过对生命學教育代谢産物類型進行測定，以評估疾病風險生成机制。

FTIR技术有多种方法与模式, 以下是其中常见几种：

1. 多变量统计分析（MVA）：这些算法利用吸收频率来建立预测性模型，借助于重复采集数据建立高质量样本库，实现目标特征的无损检测识别, 进而归类并推广到相应群体领域。

2. 傅里叶转换降噪滤波（FFT）：雜訊濾除过程尝试将基线周围区段作为信号处理范畴，在得到原始光谱图像之后若含Au等金属离子，则先进行去离子操作后再进一步进行降噪处理。 FFT可以使原信号在频域上更容易被观察和处理，同时也可以帮助提高乐器演奏的音质。（此处distiller需要补注释)

3. 微软纳米-表面增强拉曼光谱法（MNSERS）：FTIR与SERS技术相结合，通过稳定的表面基底和低约束可获得高灵敏度、快速响应性测量结果。例如在微环境中对荧光物质或溶液进行未分子级别观察或检测。

傅里叶红外光谱是一种非常有用的化学分析技术，它能够提供大量丰富的信息，并广泛应用于材料科学、环境保护、医疗等多个领域。针对不同场景需求而选择适当方法并加以优化则可以更好地利用FTIR技术来解决实际问题。

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