红外原始数据
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理（1）中心化变换（2）归一化处理（3）正规化处理（4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth）（6）导数处理（Derivative）（7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）（8）正交信号校正（OSC）二、特征的提取与压缩（1）主成分分析（PCA）（2）马氏距离三、模式识别（定性分类）（1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA）（2）K-最邻近法（KNN）（3）模型分类方法（SIMCA）（4）支持向量机（SVM）（5）自适应boosting方法（Adaboost）四、回归分析（定量分析）（1）主成分回归（PCR）（2）偏最小二乘法回归（PLS）（3）支持向量机回归（SVR）一、数据预处理 （1） 中心化变换中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。
一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。
若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。
中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算：u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。
(2) 归一化处理归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。
其公式为：'ik x =归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。
（3）正规化处理正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。
其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。
min()'max()min()ik ik k k x xk x x x -=-该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。
红外光谱(最全-最详细明了)
1. 收集谱图数据
通过红外光谱仪获取样品的光 谱数据。
3. 峰识别与标记
识别谱图中的特征峰，并对其 进行标记。
5. 结果输出
得出样品成分的红外光谱解析 结果。
谱图解析技巧
1. 峰归属参考
查阅相关资料，了解常见官能团或分子结构 的红外光谱峰归属。
3. 多谱图比对
将待测样品谱图与标准样品谱图进行比对， 提高解析准确性。
红外光谱与其他谱学的联用技术
红外光谱与拉曼光谱联用
拉曼光谱可以提供分子振动信息，与红外光 谱结合，可更全面地解析分子结构和化学组 成。
红外光谱与核磁共振谱联用
核磁共振谱可以提供分子内部结构的详细信息，与 红外光谱结合，有助于深入理解分子结构和化学键 。
红外光谱与质谱联用
质谱可以提供分子质量和结构信息，与红外 光谱结合，有助于对复杂化合物进行鉴定和 分析。
红外光谱在大数据与人工智能领域的应用
红外光谱数据的处理与分析
利用大数据技术对大量红外光谱数据进行处理、分析和挖掘，提取有用的化学和物理信息 。
人工智能在红外光谱中的应用
利用人工智能技术对红外光谱数据进行模式识别和预测，提高红外光谱的解析能力和应用 范围。
红外光谱数据库的建立与完善
建立和完善红外光谱数据库，为科研和工业界提供方便、快捷的红外光谱查询和服务。
分子振动与转动能级
1 2
分子振动
分子中的原子或分子的振动，产生振动能级间的 跃迁。
转动能级
分子整体的转动，产生转动能级间的跃迁。
3
振动与转动能级间的耦合
某些特定的振动模式会导致分子的转动能级发生 跃迁。
红外光谱的吸收峰与跃迁类型
吸收峰
由于分子振动或转动能级间的跃迁，导致光谱上出现暗线或 暗带。
遥感概论第7章 热红外遥感数据 62.7 第7章 热红外遥感数据
TM4
TM6
热红外图像的辐射定标
内定标法是在扫描仪内部附有2个温度参考源，一个为 “最冷”，一个为“最热”，他们的温度被精确控制。此 法不能计算大气效应，因此测量辐射温度误差较大。
相关定标法是通过建立实际地表的测量值与相应扫描数据 之间的经验关系，来消除大气影响。完全校正大气影响所 需信息是不可能的，通常采用近似值或已选样本进行推算。
地物的日温度变化
热红外图像的成像波段
热红外遥感主要选用3～５μm和8～14μm两个光谱段 在3～5μm谱区，传感器可同时记录反射及发射的热辐射 在8～14μm谱区，热图像主要记录了地物自身的热辐射 白天的热红外图像，往往由于太阳光的直射性，不同方向
的地物会接收不同的太阳辐射量，形成热“阴影”，这种 现象一方面有助于目标识别，加强地形感，但也增加了影 像分析的复杂性。
常见地面的热特性
地面白天温度高，呈暖色调。夜间温度低，呈冷色调 水体的热惯性大，自身辐射的发射率高，在白天呈现冷色
调（暗色调），夜间呈现为比暖色调（亮色调） 海岸夜间或黎明前为浅色调；午后图像色调差异不明显。 由于水分蒸发时的冷却效应,湿地昼夜均较干燥地面冷 由于白天植被水分的蒸腾作用，在白天为冷色调（暗色
转换定标法是通过建立不同传感器热辐射值之间的转换关 系进行辐射温度定标。例如
RTM =0.99255*R AVHRR-4.10172
传感器仅记录地物表面热辐射状况，与地物实际温度有误 差。多数情况，热红外图像的解译是定性的，定量解译是 热红外遥感研究中的重要问题。
热红外图像的成像时间
根据研究的目的不同，最佳的成像时间也不同，因为地物 的日温度是变化的。
红外光谱数据处理技术
红外光谱数据处理技术•测试得到的红外光谱通常都需要进行数据处理。
在对光谱进行数据处理之前，应将测得的光谱数据保存起来，因为这是光谱的原始数据。
•对光谱进行数据处理得到的光谱，应重新命名保存。
如果数据处理不得当，可以将原始数据调出来重新处理。
•基本的红外光谱数据处理软件应包含在红外软件包中。
各个仪器公司编写的红外光谱数据处理软件大同小异，使用方法可能不同，但基本原理是相同的。
•红外光谱的表示方法•基线校正•光谱差减•光谱平滑•导数光谱•傅里叶退卷积光谱•曲线拟合•生成直线•光谱归一化•乘谱•加谱•改变数据点间隔•填充零•峰高的测量方法•峰面积的测量方法红外光谱的表示方法•光谱图是由数据点连线组成的。
每一个数据点由两个数组成，对应于X轴（横坐标）和Y轴（纵坐标）。
•对于同一个数据点，X值和Y值决定于光谱图的表示方式，即决定于横坐标和纵坐标的单位。
•坐标的单位不同，这两个数的数值是不相同的。
纵坐标表示法•透射率光谱•吸光度光谱•反射－吸收光谱•漫反射光谱•光声光谱透射率光谱T（% Transmittance）IT = －X 100%II :通过样品后红外光的光强；:通过背景后红外光的光强。
I吸光度光谱A（Absorbance）1A = lg－T反射－吸收光谱（% Reflectance）在测试反射－吸收光谱、镜面反射光谱和掠角反射光谱时，纵坐标用R％表示。
也可以用lg（1/R）IR ＝－X 100%I0当用R％表示时，与透射率光谱相似。
反射–吸收红外光谱图漫反射光谱•如果采用漫反射红外附件测试样品的漫反射光谱，得到的光谱图纵坐标应该以Kubelka－Munk表示。
•当纵坐标以Kubelka－Munk表示时，光谱峰强度与样品的浓度成正比关系，因此，可用于光谱的定量分析。
漫反射红外光谱图横坐标表示法红外光谱图的横坐标单位有两种表示法：波数（cm-1）和波长（μm或nm）。
二者之间的关系为：波数（cm-1）×波长（μm）= 104以波数为单位等间隔分布红外光谱图以波数为单位在2000cm-1处裂分红外光谱图以波数为单位在2200和1000cm-1处裂分红外光谱图以波长（μm）为单位的红外光谱图基线校正Baseline Correct•不管是用透射法测得的红外光谱，还是用红外附件测得的光谱，其吸光度光谱的基线不可能处在0基线上，或透射率光谱的基线不可能处在100％基线上。
红外光谱 定量 -回复
红外光谱定量-回复红外光谱量化定量分析是一种常用的分析方法，可以用于确定化学物质的组成和结构。
本文将从基本概念、原理和仪器设备、样品制备与分析方法、数据处理和应用等方面详细介绍红外光谱的定量分析方法。
一、基本概念红外光谱是一种利用红外辐射与物质相互作用而产生的谱图。
物质吸收红外辐射时，其分子内部的共振和振动状态会发生变化，这种变化会产生特定的红外光谱。
红外辐射的频率范围通常在4000到400 cm-1之间，根据分子中不同的化学键和官能团存在的振动模式不同，吸收峰的位置和强度也会有所不同。
二、原理和仪器设备红外光谱仪的核心部分是红外光源、样品室、光学系统和探测器。
光源产生的红外辐射通过样品室中的样品，然后经过光学系统聚焦和分光，最后被探测器检测到。
仪器通过记录吸收峰的频率和强度来获取红外光谱。
三、样品制备与分析方法样品制备对红外光谱的准确性和重复性有着重要的影响。
常见的样品制备方法包括固体样品片的制备、液体样品的制备和气体样品的制备。
其中，固体样品片可通过机械压片法、涂布法等制备；液体样品可直接放置在透明的红外吸收小皿中；气体样品可通过气相色谱连接红外光谱仪进行分析。
红外光谱的定量分析方法主要包括基准法和多重回归分析方法。
基准法是通过将待测物质的红外光谱与已知浓度的标准品的红外光谱进行比较，根据吸收峰的强度差异来进行定量分析。
多重回归分析方法则是通过建立标准曲线，在已知浓度的标准品上建立吸收峰与浓度之间的线性关系，进而预测待测样品的浓度。
四、数据处理和应用红外光谱的原始数据通常是吸收率与波数之间的关系，为了得到有用的化学信息，需要进行数据处理。
常见的数据处理方法包括基线校正、谱峰拟合和定量计算。
基线校正是去除谱图背景中的杂散光干扰，谱峰拟合是对吸收峰进行拟合，定量计算则是根据拟合曲线对吸收峰的面积进行计算，从而得到目标化合物的浓度。
红外光谱的定量分析方法在许多领域中有着广泛的应用。
例如，食品行业可以通过红外光谱定量分析法来检测食品中的添加剂和污染物；药品行业可以利用定量分析方法来测定药物中的不同组分的含量；环境保护领域可以通过红外光谱定量分析法来监测大气中的有害气体等。
红外高光谱成像原理及数据处理
红外高光谱成像原理及数据处理
红外高光谱成像是一种结合了光谱技术和成像技术的
高级遥感方法，其原理主要基于不同物质在特定波长范围内的红外辐射特性。
具体过程如下：
1. 红外辐射与物质相互作用：
物质吸收、发射和散射红外光时，会根据其分子结构和化学成分呈现出特征性的光谱响应。
这种光谱响应可以在红外波段内形成独特的“指纹”信息，从而反映物质的类型和状态。
2. 高光谱成像采集：
红外高光谱成像系统通过分光元件将接收到的红外辐
射分解为多个窄波段，并在每个波段上获取一幅图像。
由此获得的数据集包含了目标区域每个像素点的光谱
数据，形成了所谓的高光谱立方体（Hyperspectral Cube），即三维数据集（两个空间维度加一个光谱维度）。
3. 数据处理与分析：
原始数据通常需要经过一系列预处理步骤，如噪声去除、
大气校正、几何校正等，以提高数据质量和适用性。
利用各种光谱分析技术（如连续窗函数分析、主成分分析、匹配滤波器、混合像元分解等）提取和识别出图像中各部分的光谱特征，进而对地物进行分类和识别。
在环境监测、地质矿物勘探、农业资源调查等领域，可通过高光谱数据解析植被生长状况、土壤成分、环境污染程度等信息。
总之，红外高光谱成像通过记录并分析地物在众多连续且精细的红外波段上的反射或发射特性，实现对地表物质的精确探测和定量分析。
（完整版）红外测温算法——最终版
（完整版）红外测温算法——最终版红外热像仪测温算法红外热像测温原理⿊体辐射的基本规律是红外辐射理论研究和技术应⽤的基础。
所谓⿊体，就是在任何温度下能吸收任何波长辐射的物体。
斯蒂芬⼀波尔兹曼定律指出，⿊体的辐出度，即⿊体表⾯单位⾯积上所发射的各种波长的总辐射功率与其热⼒学温度T的四次⽅成正⽐：在相同温度下，实际物体在同⼀波长范围内辐射的功率总是⼩于⿊体辐射的功率。
也就是说，实际物体的单⾊辐出度⼩于⿊体的单⾊辐出度。
我们把与的⽐值称为物体的单⾊⿊度，它表⽰实际物体的辐射接近⿊体的程度：即（1）将式（1）两端积分（2）如果物体的单⾊⿊度是不随波长变化的常数，即，则称此类物体为灰体。
结合关系式：和可得所以（3）实际物体的热辐射在红外波长范围内，可以近似地看成灰体辐射。
被定义为物体的发射率。
表明该物体的辐射本领与同温度同测量条件下的⿊体辐射本领之⽐。
式(3)正是红外测温技术的理论依据。
作⽤于热像仪的辐射照度为（4）其中，为表⾯发射率，为表⾯吸收率，为⼤⽓的光谱透射率，为⼤⽓发射率，为被测物体表⾯温度，为环境温度，为⼤⽓温度，d 为该⽬标到测量仪器之间的距离，通常⼀定条件下，为⼀个常值，为热像仪最⼩空间张⾓所对应的⽬标的可视⾯积。
热像仪通常⼯作在某⼀个很窄的波段范围内，或之间，、、通常可认为与⽆关。
得到热像仪的响应电压为（5）其中，为热像仪透镜的⾯积，令，,则（5）式变为（6）红外热成像系统的探测器可以将接收到的红外波段的热辐射能量转换为电信号，经过放⼤、整型，模数转换后成为数字信号，在显⽰器上通过图像显⽰出来。
图像中的每⼀个点的灰度值与被测物体上该点发出并到达光电转换器件的辐射能量是对应的。
但直接从红外热成像系统显⽰的图像中读出的温度是物体表⾯的辐射温度，并不是真实温度，其值等于辐射出相同能量的⿊体的真实温度。
因此在实际测温时，要先⽤⾼精度⿊体对热像仪进⾏标定，找出⿊体温度与光电转换器件输出电压(在热图像上表现为灰度)的对应关系。
红外波长数据的意义是
红外波长数据的意义是
红外波长数据是指物质在红外区域吸收和发射光谱的数据。
这些数据可以用于分析和识别物质的化学成分、结构和状态。
红外光谱被广泛应用于许多领域，如化学、材料科学、生命科学、环境科学、国防等。
在化学领域，红外光谱技术常用于分析有机物的结构和成分，确定它们的官能团和化学键类型等。
在生命科学领域，红外光谱技术可以用于识别细胞和组织中的化合物，以及检测生物分子的结构和变化。
在环境科学中，红外光谱技术可以用于监测大气和水体中的污染物和化学物质。
因此，红外波长数据对于实现多种领域的研究和应用具有重要意义。
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理（1）中心化变换（2）归一化处理（3）正规化处理（4）标准正态变量校正(标准化处理)(Standard Normal Variate,SNV) （5）数字平滑与滤波(Smooth)（6）导数处理(Derivative)（7）多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)（8）正交信号校正(OSC)二、特征的提取与压缩（1）主成分分析(PCA)（2）马氏距离三、模式识别(定性分类)（1）基于fisher意义下的线性判别分析(LDA)（2）K-最邻近法(KNN)（3）模型分类方法(SIMCA)（4）支持向量机(SVM)（5）自适应boosting方法(Adaboost)四、回归分析(定量分析)（1）主成分回归(PCR)（2）偏最小二乘法回归(PLS)（3）支持向量机回归(SVR)一、数据预处理 （1） 中心化变换中心化变换的目的就是在于改变数据相对于坐标轴的位置。
一般都就是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。
若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据,很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。
中心化变换就就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算:u ik k x x x =- ,其中k x 就是n 个样本的均值。
(2) 归一化处理归一化处理的目的就是就是数据集中各数据向量具有相同的长度,一般为单位长度。
其公式为:'ik x =归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差,但就是也可能会丢失重要的方差。
(3)正规化处理正规化处理就是数据点布满数据空间,常用的正规化处理为区间正规化处理。
其处理方法就是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值,再除以该列的极差。
min()'max()min()ik ik k k x xk x x x -=-该方法可以将量纲不同,范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。
红外溴化钾压片测试原始数据记录
Ｃ-Ｈ芳氢
3100～3000
Ｃ-Ｈ醛氢
2900～2700
Ｃ-Ｈ炔氢
3300
C≡C炔
2260～2100
C≡N腈
2260～2220
C=C烯
1680～1620
C=C芳香
1600～1450
C=O脂肪酮
1725～1705
C=O醛
1740～1720
C=O不饱和酮
1685～1665
C=O芳酮
1700～1680
1560～1515
1385～1345
C=O酯
1750～1735
C=O酸
1725～1700
C=O酰胺
1690～1650
O-H醇（无氢键）
3650～3590
O-H醇（氢键）
3600～3200
O-H酸
3000～2500
N-H胺
3500～3300
C-O醇醚酯
1300～1000
C-N脂肪胺
1220～1020
C-N芳胺
1360～1250
NO2硝基
压力（MPa）
加压时间(min)
分辨率(cm-1)
光谱扫描时间S
波数范围(cm-1)
~
保存谱图
T%() Abs( )
原
始
数
据
记
录
样品名称
批号
压力
压片外形
基线值
最强峰
主要峰值检出表(cm-1)
主要基团红外特征吸收峰参考
基团
吸收波数
基团
吸收波数
基团
吸收波数
基团
吸收波数
Ｃ-Ｈ烷氢
3000～2850
Ｃ-Ｈ烯氢
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红外数据传输一、红外通信原理红外遥控有发送和接收两个组成部分。
发送端采用单片机将待发送的二进制信号编码调制为一系列的脉冲串信号，通过红外发射管发射红外信号。
红外接收完成对红外信号的接收、放大、检波、整形，并解调出遥控编码脉冲。
为了减少干扰，采用的是价格便宜性能可靠的一体化红外接收头(HS0038，它接收红外信号频率为38kHz，周期约26μs) 接收红外信号，它同时对信号进行放大、检波、整形得到TTL 电平的编码信号，再送给单片机，经单片机解码并执行去控制相关对象。
如图1 所示：红外发送部分由51单片机、键盘、红外发光二极管和7段数码管组成。
键盘用于输入指令，51单片机检测键盘上按键的状态，并对红外信号进行调制，发光二极管产生红外线，数码管用来显示发送的键值。
图2红外发射电路红外接收部分由51单片机、一体化红外接收头HS0038和7段数码管组成。
51单片机检测HS0038，并对HS0038接收到的数据解码，通过数码管显示接收到的键值。
图3红外接收电路二、编码、解码(1) 二进制信号的调制二进制信号的调制由单片机来完成，它把编码后的二进制信号调制成频率为38kHz 的间断脉冲串，相当于用二进制信号的编码乘以频率为38kHz 的脉冲信号得到的间断脉冲串，即是调制后用于红外发射二极管发送的信号如图4 二进制码的调制所示(2) 红外接收需先进行解调，解调的过程是通过红外接收管进行接收的。
其基本工作过程为：当接收到调制信号时，输出高电平，否则输出为低电平，是调制的逆过程（图5 解调）。
HS0038是一体化集成的红外接收器件，直接就可以输出解调后的高低电平信号；红外接收器HS0038的应用电路（图6）。
（3）红外遥控发射芯片采用 PPM 编码方式,当发射器按键按下后,将发射一组 108ms 的编码脉冲。
遥控编码脉冲由前导码、16位地址码（8 位地址码、 8 位地址码的反码）和16位操作码（8 位操作码、 8 位操作码的反码）组成。
大气窗口光谱原始数据
大气窗口光谱原始数据包括以下部分：
1.0.3~1.3μm：包括全部可见光（95%），部分紫外光（70%），
部分近红外光（80%）。
是航空摄影成像和卫星传感器扫描成像方式在白天感测和记录目标电磁波辐射信息的最佳波段。
2. 1.5~1.8μm和2.0~
3.5μm：近、中红外波段。
是白天日照条件
好时扫描成像的常用波段，用以探测植物含水量以及云、雪，或地质制图等。
3. 3.5~5.5μm：中红外窗口，该波段除了地面反射外，地面物体本
身也可以发射该波段的热辐射能量。
4.8~14μm：远红外窗口，主要来自地物热辐射的能量，适于夜间
成像。
5.0.8~2.5cm：微波窗口，由于微波穿云透雾能力强，这一区间可
以全天候观测，而且是主动遥感方式，如侧视雷达。
原位红外 数据处理
原位红外数据处理原位红外 (in situ infrared) 数据处理概述原位红外(in situ infrared) 数据处理是指对通过原位红外技术获得的数据进行分析和解释的过程。
原位红外技术是一种非破坏性的表征方法，可以用于研究材料的化学成分、结构和反应动力学等。
通过对原位红外数据的处理，可以获取材料的相关信息，为材料科学研究和工业应用提供重要参考。
数据预处理原位红外实验通常会产生大量的光谱数据，其中包含丰富的信息。
在进行数据处理之前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理的目的是消除实验中的噪音、去除背景干扰以及对光谱进行校正。
常用的预处理方法包括去噪、基线校正、光谱对齐等。
去噪是预处理中的关键步骤之一。
原位红外光谱中常常包含一些噪音信号，如仪器噪音、环境干扰等。
为了提高数据质量和信噪比，可以采用平滑算法、滤波算法等方法对光谱数据进行去噪处理。
基线校正是另一个重要的预处理步骤。
由于实验条件的不完美和仪器的误差，原位红外光谱中常常包含一些背景干扰信号。
基线校正的目的是去除这些背景干扰，提取出样品本身的光谱信息。
常用的基线校正方法包括多项式拟合、直线拟合等。
光谱对齐是在多个时间点或条件下采集的原位红外光谱数据进行比较和分析时常用的预处理步骤。
由于实验条件的差异，不同时间点或条件下的光谱数据可能存在漂移或偏移。
通过光谱对齐处理，可以将不同时间点或条件下的光谱数据进行校正，使其具有可比性。
数据分析经过预处理的原位红外数据可以进一步进行分析和解释。
常用的数据分析方法包括主成分分析、聚类分析、偏最小二乘回归等。
主成分分析(PCA) 是一种常用的多变量统计方法，可以用于降维和特征提取。
通过对原位红外数据进行主成分分析，可以提取出重要的主成分，降低数据的维度，并揭示出数据之间的相关性和结构信息。
聚类分析是一种将数据分为不同类别的方法。
通过对原位红外数据进行聚类分析，可以将数据分为不同的类别，从而识别出不同的材料或反应状态。
傅里叶红外光谱如何导出数据
傅里叶红外光谱如何导出数据什么是傅里叶红外（FTIR）数据？傅里叶变换红外光谱技术是一种广泛应用于化学、生物和环境科学中的分析方法。
它通过测量样品对不同频率的电磁辐射吸收的程度来确定样品中存在的化合物类型和数量。
使用傅里叶变换将时间域信号转换为频域信号，可以提高信号处理速度和解析能力。
因此，现代技术已经将FTIR设备与计算机相结合，实现了自动记录并同时进行数值曲线拟合等多项功能。
如何导出FTIR数据？在大多数情况下，在采集到原始光谱时这些数据都会被保存在计算机硬盘或其他存储介质上，并且可随时访问。
对于部分老旧型号及性能限制较强的设备可能没有内置存储器，但您可以通过连接PC来完成手动读取操作并输出所需格式。
文件格式通常包含以下基本信息：每个波长处光谱强度值、扫描仪偏移量、分辨率以及样品容器的位置和类型等信息。
数据文件通常以特定格式存储，如JCAMP-DX（.jdx）或SPC 文件格式。
大多数FTIR软件都提供了导出选项，允许将实验室所述结果输出为ASCII、CSV或其他可读取文本形式。
ASCII处理对于用户来说，并非总是使用原始数据进行研究分析。
相反，通常需要执行某些操作而生成更精细的图形或表格记录所需参量如各分类波谷、剪切振动、伸缩振动等相关参数位移单元指标(Um) 例如：- 对FTIR数据进行去噪/光谱预处理- 进行批量拟合分析- 导入Excel并自定义直方图如果您正在考虑从几个仪器中收集到的频域红外光谱数据中获取该类信息，则可能会有一个导出文件成千上万条强度值的任务。
此时建议把汇集好所有文件再利用脚本语言进行批量处理下，以确保能够在一次性步骤中完成防止漏掉重要内容。
如何作出具有解释力的FTIR图形？作固体状态下化学物质结构接受红外线辐射后产生的各种响应，通常对光谱曲线进行数学分析以获得指定点位置、宽度等参数反映其化合物存在情况。
基础绘图软件大多数现代FTIR仪器都附带有能够轻松操作和可视化数据的简单绘图工具。
红外光谱法的实验步骤与数据解读
红外光谱法的实验步骤与数据解读红外光谱法是一种常用的分析技术，通过测定物质在红外光波段的吸收特性来确定其分子结构和化学组成。
在实验中，我们需要按照一定的步骤进行操作，并对测得的数据进行解读。
一、实验步骤1. 样品制备：首先需要将待测样品制备成适当的形式。
对于固体样品，可以将其粉碎成细小的颗粒；对于液体样品，可以将其溶解在适当的溶剂中；对于气体样品，需要将其抽取到透明的气体室中。
2. 仪器调节：接下来需要将红外光谱仪正确调节。
调节过程中，注意对仪器进行准确校正，确保其能够提供稳定强度和频率的光源。
同时，还需保持仪器的环境条件（如温度、湿度等）相对稳定。
3. 校准参照物：在进行样品测试之前，需要通过使用已知物质来校准仪器。
校准参照物是已知其光谱特性的物质，通过与样品测量结果的对比，可以得出准确的测试数据。
4. 测量样品：将校准后的仪器用于测量待测样品。
选择合适的测量模式（如透射、反射或微片法），将样品放置在仪器的样品台上，并对其进行红外光谱扫描。
二、数据解读在进行红外光谱实验后，我们会得到一个曲线，即红外吸收谱。
对这个谱图的解读可以提供样品的结构和成分信息。
1. 波数解读：红外光谱图的横轴表示光的波长或波数。
波数是红外光波与被测物质相互作用的度量，不同的波数对应不同的分子振动。
根据波数的大小和位置，可以判断样品中存在的官能团或化学键。
2. 吸收强度解读：红外光谱图的纵轴表示光吸收强度。
强度越大，表示吸收越强。
可以根据吸收峰的高度或面积来判断样品中特定官能团的存在量或相对含量。
3. 功能团解读：红外光谱图上不同的波数峰对应不同的官能团。
常见的官能团峰包括羟基（OH）、醇（ROH）、羰基（C=O）、取代氨基（NH2）等。
通过对比谱图中峰的位置和强度，可以确定样品中是否存在特定的官能团。
需要注意的是，红外光谱解读是一项复杂的工作，需要经验和专业知识的支持。
对于初学者来说，建议参考相关的文献和专家指导，以便更准确地理解和解释实验结果。
红外实验数据
图1：苯甲酸的实验红外光谱图2：对硝基苯甲酸的实验红外光谱图3：苯甲醛的实验红外光谱图4：苯乙酮的实验红外光谱苯甲酸、对硝基苯甲酸、苯甲醛、苯乙酮红外光谱图对比：苯甲酸图谱分析如下：（1）官能团区1.在1600cm-1～~1581cm-1，1419cm-1～1454cm-1内出现四指峰，由此确定存在单核芳烃C=C骨架，所以存在苯环。
2.在2000～1700cm-1之间有锯齿状的倍频吸收峰，所以为单取代苯。
3.在1683cm-1存在强吸收峰，这是羧酸中羧基的振动产生的。
4.在3200～2500cm-1区域有宽吸收峰，所以有羧酸的O-H键伸缩振动。
5.在3500cm-1最有出现一个大的凸起，这是由于待测样中含有水分造成的误差。
（2）在指纹区700cm-1左右的705cm-1和667cm-1为单取代苯C—H变形振动的特征吸收峰；对硝基苯甲酸图谱分析如下：（1）和苯甲酸相比，在870cm-1左右出现了吸收峰，说明出现了C-N收缩振动，由此可确定它是硝基芳香族化合物。
（2）在1500cm-1—1550cm-1出现了吸收峰，说明了出现了N-O伸缩振动，由此可以确定它是芳香族硝基化合物。
（3）此外，对硝基苯甲酸的图谱其余部分和苯甲酸基本一致，由（1）、（2）都可以确定它是在苯甲酸的基础上又引入了硝基。
（4）由于并没有测对硝基苯基酸的同分异构体如邻硝基苯甲酸和间硝基苯甲酸的红外吸收光谱，则在指纹区没有办法比较它的具体邻间对关系。
苯甲醛的图谱分析如下：（1）和苯甲酸相比，苯甲醛的图谱在1750～1680cm-1也出现了吸收峰，这是C=O的伸缩振动，鉴别羰基最迅速的一个方法。
（2）此图又在1717～1695cm-1出现了强的吸收峰，说明C━H键在约2720cm-1区域的伸缩振动吸收峰，是芳香族醛类物质。
（3）醛有νC=O和醛基质子νCH的两个特征吸收带，芳香醛νC=O1710～1695cm-1。
（4）在图中看出，在2880～2650 cm-1出现了两个峰，这是醛类物质的特有吸收谱。
红外光谱数据处理
红外光谱数据处理
红外光谱是一种常见的分析方法，常用于分析化学物质的组成结构。
红外光谱分析的数据处理是分析结果的重要组成部分，它能够提取有用的信息，为后续的
分析提供基础。
红外光谱数据处理包括预处理、光谱解析和数据可视化三个方面。
预处理是对采集的光谱数据进行去噪、平滑和基线校正等操作，以提高光谱信噪比和信号质量。
光谱解析是对光谱数据进行峰识别、峰拟合和谱峰面积计算等操作，以确定光谱中存在的化学物质及其含量。
数据可视化是将光谱数据以图形方式展现出来，以便
进行更深入的分析和研究。
在红外光谱数据处理中，常用的方法包括主成分分析、聚类分析、偏最小二乘回归等。
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量合并为少数几个主成分，以减少数据的冗余性和复杂度。
聚类分析是一种无监督学习方法，它可以将数据分
为若干个类别，以便进行分类和识别。
偏最小二乘回归是一种多元回归分析方法，它可以用于建立光谱与样品成分之间的定量关系模型。
红外光谱数据处理是红外光谱分析的重要环节，它可以为化学物质的分析提供重要的信息和支持。
随着计算机算法和数据处理技术的不断发展，红外光谱数据
处理的方法和技术也在不断更新和改进。