• 本文目录导读：
• 1、为什么进行红外吸收光谱测试时要做背景扣除？

傅里叶红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy，简称FTIR）是一种常用的分析技术。它基于物质与电磁波相互作用时对光的吸收特性进行检测和分析，并广泛应用于化学、材料科学、生命科学等领域。

那么为什么要进行FTIR检测呢？

首先，这项技术可以提供有关样品的结构信息。我们知道，每个化合物都有其独特的能级结构和振动模式。通过测量不同波长下样品吸收或透射光线强度的变化，可以确定它们之间产生哪些交互作用以及如何反映出具体结构信息。

其次，FTIR也被广泛运用于鉴别、定量和质量控制方面。例如，在药物行业中，通过比较待测样品与标准参考物之间在1134cm-1处氮原子振动带强度的差异来判断其含量是否符合规范；在塑料工业中，则可利用该技术快速区分不同类型塑料并估算其中添加剂的含量。

此外，FTIR还可用于研究化学反应过程中物质的变化、探测环境污染和快速检测食品中残留物等。

为什么进行红外吸收光谱测试时要做背景扣除？

在进行红外吸收光谱测试时，我们通常需要对待测样品与一个空气或全息背景进行比较。这是因为在相同情况下，即相同分辨率、信噪比（Signal to Noise Ratio, SNR）下，在不考虑分子干扰等方面影响的情况下，真正与样品自身有关系的振动带强度值很难被准确地计量。

由于人工处理可能引起误差，并且需要多次使用该技术处理数据集来获取最佳结果，在实际使用时使用一些无监督方法可以更好地去除其余部分所产生的影响，在提高精度和稳定性方面具有优势。

因此，通过将机器学习算法应用于图像预处理步骤以及在加入训练后经过了特殊处理得到模型之前对数据集进行筛选可以增加算法稳健性。同时也避免了人类操作对于数据集的影响，从而提高了系统的可靠性。

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