近红外光谱校正
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是将原始光谱数据进行清洗、校正和转换，以提高数据质量并使其适合后续数据分析和建模。
下面是一些常见的近红外光谱数据预处理步骤：
1. 背景处理：处理光谱中的背景噪声。
可以通过采集背景光谱并从样本光谱中减去背景光谱来实现。
2. 光谱对齐：将不同样本的光谱对齐，以确保它们从同样的起点和终点开始。
这可以通过插值或者使用标准光谱进行校准来实现。
3. 波长选择：选择感兴趣的波长范围。
有时，只有特定的波长信息是有用的，可以通过删除不必要的波长来减小数据集的维度。
4. 数据平滑：使用平滑算法（如Savitzky-Golay算法）来降低数据中的噪声，并提高光谱的光滑性。
5. 数据标准化：对光谱数据进行标准化，使得不同样本的数值范围一致。
常用的标准化方法包括最大最小值标准化、均值方差标准化等。
6. 数据去噪：对光谱数据进行去噪处理，例如使用小波变换或者降噪算法（如小波阈值降噪）。
7. 数据降维：对光谱数据进行降维处理，以减少数据的维度和特征数量。
常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS）等。
8. 数据插补：对存在缺失值或异常值的数据进行插补或处理，以填补数据空缺或修复异常值。
以上是一般常见的近红外光谱数据预处理步骤，具体的预处理方法可以根据数据的特点和需求进行选择和调整。
小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究
928
分析化学
第 34 卷
的
Dif
2 s，un 转换为与源机上测得的光谱一致的光谱数据
Dif
2
（ p
s，un
理论上），即：
Dif
2P s，un
=
Dif
2 s，un F
转换矩阵 F 的计算公式为：
红外光谱仪。其中 3 台为总后油料研究所研制的便携式油料质量分析仪，编号为 Zh3-1、Zh3-2 和 Zh33；2 台为北京英贤仪器有限公司生产的 NIR3000 型近红外光谱仪，编号为 Nir8 和 Nir33。其中 Zh3-3 为 源机，其余 4 台为目标机。上述 5 台仪器均为 CCD2048 象元检测器，分辨率优于 1. 5 nm，光谱采集范围 700 ～ 1100 nm，数据间隔 0. 2 nm。 3. 2 光谱测量和基础数据测定方法
第7 期 927 ～ 932
小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究
田高友#1 褚小立2 袁洪福2 陆婉珍2
（1 解放军总后勤部油料研究所，北京 102300） （2 石油化工科学研究院，北京 100083）
摘 要 提出了一种新的传递算法（ WT-PDS）———小波变换-分段直接校正法，并详细讨论了模型传递参数和 传递结果。首先利用小波变换对光谱进行压缩处理，采用 PDS 算法消除不同仪器之间压缩数据的差异，最后 利用经校正的压缩数据进行分析，实现模型传递。本方法能够扣除不同仪器之间的大部分差异，大幅度改善 分析精度。传递后模型分析精度与源机模型稳健性紧密相关。如果源机模型稳健性强，则能够实现不同仪器 之间的共享。本方法能够实现源机的 0# 轻柴十六烷值、凝点、馏出温度；-10# 轻柴十六烷值、凝点以及-10# 军 柴凝点和馏出温度共 10 个模型在 5 台仪器之间共享，简化了建模的成本。与传统的 PDS 相比，WT-PDS 方法 具有传递和建模变量少、速度快、光谱校正性能高等优点，而其模型分析精度与传统 PDS 基本一致。
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。
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是指对采集到的近红外光谱数据进行一系列处理步骤，以提高数据质量和可用性的过程。
常见的近红外光谱数据预处理方法包括：
1. 线性基线校正：校正光谱中的基线漂移，消除光谱测量仪器的非线性响应或实验环境的干扰。
2. 报告点切割：将光谱数据切割为固定的报告点，加快后续处理的速度。
一般会选择在谱段中平均分配报告点，或者根据特定的光谱信息选择报告点。
3. 扣除散射信号：由于样品中的散射现象会引起近红外光谱的背景干扰，可以通过采用光谱散射校正方法，如标准正交校正(SOC)、多元散射校正 (MSC)、小波变换等，来减少散射信号对近红外光谱的影响。
4. 多元校正方法：包括正交偏最小二乘法 (OPLS)、主成分分析 (PCA)、典型相关分析 (CCA)等，在光谱数据中提取主要变化信息和样品之间的相关性。
5. 去噪处理：对光谱数据进行平滑或降噪处理，以减少随机噪声对数据的影响，常见方法包括移动平均、中值滤波、小波去噪等。
6. 数据标准化：通过线性或非线性变换，将光谱数据转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布数据，有助于消除不同样
品之间测量尺度的差异。
7. 去除异常值：通过统计分析方法，检测并移除光谱数据中的异常值，能够减少异常值对后续分析的干扰。
这些预处理方法可以根据具体的实验目的和数据特点进行选择和组合使用，以提取出光谱数据中的有用信息，减少噪声和干扰，进而进行进一步的数据分析和建模。
_近红外光谱解析实用指南_
_近红外光谱解析实用指南_近红外光谱解析是一种非常常用的分析技术，可用于定性和定量分析。
本指南旨在向读者介绍近红外光谱解析的基本原理、仪器设备、样品制备和数据分析方法。
一、基本原理近红外光谱是指在800至2500纳米波长范围内的光谱。
近红外光谱的原理是利用样品中分子振动和拉伸产生的光谱吸收特征来推测样品的成分和属性。
这些光谱特征是由于化学键振动、倾角、水合作用等引起的。
二、仪器设备近红外光谱仪是近红外光谱解析的关键设备。
现在市场上常见的仪器一般采用光栅技术，具有高分辨率和高精度。
仪器的重要参数包括光源、光路、检测器和光谱仪。
选择合适的仪器要考虑样品类型、分析要求和预算。
三、样品制备样品制备对于近红外光谱解析至关重要。
样品制备的目的是使样品以均匀、透明、薄膜形式呈现在仪器上。
常用的样品制备方法包括将样品粉碎后与固体粉末混合，或将液体样品稀释后滴在红外透明基底上。
四、数据分析方法近红外光谱解析的数据处理过程包括光谱校正、预处理、模型建立和模型验证等步骤。
首先，需进行光谱校正，如仪器平滑、波长校准和零点校准等。
接下来，进行样品的预处理，包括去噪、光谱标准化和特征选择等。
然后，构建合适的模型，可以采用主成分分析、偏最小二乘法或支持向量机等方法。
最后，进行模型验证和检验，评估模型的准确度和鲁棒性。
近红外光谱解析的应用非常广泛，涉及农业、食品、化学、药品、生物医学等领域。
它可以用于农产品质量检测、食品成分分析、药品质量控制等。
近红外光谱解析具有快速、非破坏性、准确度高等优点，因此备受研究者和工程师的青睐。
总结起来，近红外光谱解析是一种有效的分析技术，具有广泛的应用前景。
通过正确选择仪器设备，合理制备样品，以及采用科学的数据处理方法，可以实现准确、快速和可靠的分析结果。
希望本指南能够为读者提供有关近红外光谱解析的基本知识和实用指导。
近红外光谱分析技术的数据处理方法
近红外光谱分析技术的数据处理方法数据处理方法主要包括光谱预处理、特征提取和模型建立三个步骤。
光谱预处理是指在进行特征提取和模型建立之前对光谱数据进行预处理，主要目的是去除噪声、修正谱线偏移、提高曲线分辨率等。
常见的光谱预处理方法有：1. Baseline Correction（基线校正）：光谱图中常常存在基线漂移现象，可以通过多种方法进行校正，如直线基线校正、多项式基线校正、小波基线校正等。
2. Smoothing（平滑）：常用的平滑方法有移动平均、中值平滑、高斯平滑等，可以去除谱图中的高频噪声。
3. Normalization（归一化）：归一化可以将不同光谱样本之间的强度差异消除，常用的归一化方法有最小-最大归一化、标准差归一化等。
特征提取是指通过对预处理后的光谱数据进行降维或选择重要信息，提取出有效的特征用于模型建立。
常见的特征提取方法有：2. Partial Least Squares (PLS, 偏最小二乘法)：通过将多个预测变量与原始的输出变量进行线性组合，找到最佳的方向，实现数据降维并提取有效特征。
3. Variable Selection（变量选择）：通过对预处理后的光谱数据进行相关性分析、F检验、t检验等方法，筛选出与目标变量相关性较高的变量。
模型建立是指根据预处理后的光谱数据和与之对应的标准参照值，通过建立适当的数学模型，实现定量或定性的分析与检测。
常见的模型建立方法有：1. Partial Least Squares Regression（PLSR, 偏最小二乘回归）：通过与已知样本值的相关数据分析，建立起预测模型。
2. Support Vector Machine (SVM, 支持向量机)：通过寻找最佳的分割超平面，将样本划分到不同的类别中。
3. Artificial Neural Networks (ANN, 人工神经网络)：通过多层神经网络对光谱数据进行训练和拟合，实现预测与分析。
DS算法在近红外光谱多元校正模型传递中的应用
Ｄ Ｓ算 法在 近 红外 光 谱 多 元校 正 模 型传 递 中的应 பைடு நூலகம்
李庆波 张广 军¨ ， ， 徐可欣 汪 噍 ，
●
１ ．北京航 空航天 大学仪器科学 与光 电工程学 院，北京
１ ０ ８ ００３
２ ．天津 大学精密测试技术及仪器 国家重点实验室 ， 天津
３ ０ ７ ００２
摘
要 模 型传递问题是近红外光谱分析技术 中一个关 键 的共性 基础技术 问题 。模 型传递通 过在 同一型号
中图分类号 ：０ ５ ． ６７３
引 言
光谱仪器与化学计量学理论相结合形成 的近红外光谱分 析技术 具有快速 、 高效 、非破坏 、 品无 需预处理 、 污染 、 样 无 无 浪费等优 点 。 近年来 ，该 技术 已广 泛应用 于食 品工业 、农 业、 石油化工 、医药 、生命 科学 等许多 领域Ｌ ，实 现样 品多 １ ］ 种 品质参数 的同时测量 。 近红外光谱分析方 法多采用 多元校 正方法 ， 通过对样品光谱和其浓度 等品质参 数进 行关联 ，建 立校正模 型 ， 然后通过校正模型和未知样 品的光谱信 息来 预 测样 品的品质参数 。 在近红外光谱分析实 际应用 中经 常遇到这样 的情况 ，在 某一仪器或者某一种测量条件下建立 的多元校正模 型 ， 另 在
的两台仪器 之间寻求 一种变换关系 ， 使得在一 台仪 器上建立起 的模 型能够应用 于另外一 台仪 器样 品光谱 响 应 的预 测。文章将 直接校正 （ｉ ｃ ｓａ ｄｒ ｉ ｔ ｎ Ｄ ） ｄｒ ｔ ｔｎ ａｄ ａｉ ， Ｓ 算法应用 于化 学计量学多元校正 中的模型传递 ， ｅ ｚ ｏ 并研 究 了模 型转换集样 品的选 择方 法。在两 台 ＡＯＴ Ｆ近红外光谱仪上进行 了模型传递 实验 ，首先采用 Ｋｅｎ ｒ／ ｎ ａｄ Ｓｏ ｅ ｔｎ 算法选择转换集样品 ， 然后采用 Ｄ Ｓ方法进行模 型传递 。实验结果表明采用 Ｄ Ｓ算法取得 了较好 的模型 传递效果 。Ｄ Ｓ算法不仅可 以应用于不 同仪器之 间的光谱 分析模型传递 ，而且该方 法对于 同一仪器 的长时 间 漂移或者 由于部件 的更换 、测量环境 的改变等引入 的光谱差 异校正也是适用 的。 关键词 Ｄ Ｓ算法 ；模型传递 ；多元 校正 ； 化学计量学 ；光谱分析 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ： ０ ００ ９ （０ ７ ０—８ ３０ １ ０ —５３ ２ ０ ）５０ ７—４ 模型传递 。该方 法是 一种数学解决 方法 ， 具有 实际应用 价 更
用近红外光谱技术快速测定聚氯乙稀K值的新方法——正交信号校正法
摘 要： 文基于 正交投 影 的正交校 正算 法 （ Ｓ ），建 立 了聚氯 乙稀近 红外光谱 与 其 本 ＯＣ Ｋ值 之 间关 系 的数 学模 型，提 出 了用 近红外 漫反射 光谱技 术快 速检测 聚氯 乙稀 Ｋ值 的 新 方法。研 究结果表 明，原 始光谱 经 正交信 号校 正处理 后，聚 氯 乙稀 Ｋ值化 学测定值 与近红外预 测值 的相 关系数和标 准差 为 Ｒ：０ ８５ Ｒ ＥＰ＝０ ９３ ． ２ 、 ＭＳ ９ ． ３ ，预测 结果 的相 ５
Ｏｒ ｈｏ ｏ ｌＳｉ ｎａ ｔ ｇ ｎａ ｇ ｌＣｏｒ ｅ ｔ ｏ 。－－ ｒ ｃ ｉ ｎ ＿－－ ｅ ห้องสมุดไป่ตู้ｏ ｏｒ Ｎ Ｉ ｏ Ｆａ ｔ ＿－— 。－ —Ａ Ｍ ｔ ｄ ｆ Ｒ ｔ ｓ －－
ＤｅｅｍｉｅＫ Ｖａｕ ｆ ｏｙ（ ｎ ｌ ｌｒ ｅ ｔｒ ｎ ｌｅｏ ｌ Ｖｉｙ ｏ ｉ ） Ｐ Ｃｈ ｄ
ａｔ ｒｔ ｅｏ ｔ ｏ ｏ ａ ｉｎａ ｏ ｒｃ ｉｎ．Ｔｈ ｅａ ｉｅｅ ｒ ｒｏ ｈ ｒｄｉｔ ｄ ｒ ｓ ｌｓＷａ ｓ ｈａ ．％ ．Ｔｈｅ ｆｅ ｈ ｒｈ ｇ ｎ ｌ ｇ ｌｃ ｒｅ ｔｏ ｓ ｅｒｌｔｖ ｒｏ ｆ ｅｐ ｅ ｃ ｅ ｅ ｕ ｔ ｓ ｌ ｓｔ ｎ ０５ ｔ ｅ
ｃ ｅ ｃ ｎ ｙ ｉ ｖ ｌ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ＮＩ ｐ ｅ ｃ ｔ ｄ ｖ ｌ ｅｏ ｈ ｖ ｌ ｅｏ ｈ ａ ｐ ｅ ｗｅ ｅ ０ ９ ２ ｎ ．９ ３ ｈ ｍｉ ａ ａ ａ ｓｓ ａ ｕ ｎ ｈ Ｒ ｒ ｄｉａ ｅ ａ ｕ ｆ ｅ Ｋ ａ ｕ ｆ ｅ ｓ ｍ ｌ ｒ ．８ ５ ａ ｄ ０ ５ ３ ｌ ｌ ｔ ｔ
Ａ ｂｓ ｒ ｃ ： Ａ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｆ ｒ ｆ ｓ ｅ ｅ ｍ ｉ ｉ ｈ ｖ ｌ ｅ ｏ ｐ ｌ ｖｎｌ ｈｏｉ ） ｙｍ ａｓ ｆ ｅｒ ｔ ａ ｔ ｎ ｗ ｔ ｏ ｏ ａ ｔ ｄ ｔ ｒ ｎ ｎｇ ｔ ｅ Ｋ ａ ｕ ｆｏ ｙ（ｉ ｌ ｄ ｂ ｅ２ ａ ｙｃ ｒｅ ２ｏｎ
近红外光谱技术的优缺点分析
近红外光谱技术的优缺点分析优点：1.非破坏性分析：近红外光谱技术可以在不破坏样品的情况下进行分析，不需要对样品进行处理或破坏性操作，因此适用于对昂贵或者珍贵的样品进行分析。
2.快速分析：近红外光谱技术具有快速分析的优点。
仪器操作简单，只需几分钟即可获得样品的光谱数据，因此可以高效地进行大量样品的分析。
3.宽波长范围：近红外光谱技术可以在700到2500纳米的宽波长范围内进行分析，这种宽波长范围可以覆盖各种样品的光谱特征。
不同的化学键和官能团在这个范围内吸收和散射光线的能力不同，因此可以通过光谱分析来确定样品的化学成分和特性。
4.多组分分析：近红外光谱技术可以用于多组分分析。
通过与已知样品的光谱进行比较和匹配，可以识别和定量分析未知样品中的各种化合物和组分。
5.无需样品准备：近红外光谱技术无需对样品进行处理、稀释或准备，不需要使用特殊的试剂或溶剂。
这降低了实验的成本和复杂性，并且减少了潜在的污染和分析误差。
缺点：1.需要校正和标定：近红外光谱技术在应用前需要进行校正和标定。
由于光谱数据容易受到采样条件、仪器性能和环境变化的影响，需要建立可靠的标定模型来保证分析结果的准确性和可靠性。
2.较高的设备成本：近红外光谱仪器价格相对较高，这给普遍应用带来了一定的限制。
同时，维护和管理设备也需要一定的技术和经济投入。
3.样品不透明：近红外光谱技术对于不透明的样品具有一定的限制。
由于近红外光在样品中容易被吸收，样品的透射光谱可能受到吸收效应的影响，因此对于不透明和浑浊的样品，应该采用其他可行的分析方法。
4.有限的解析能力：虽然近红外光谱技术可以提供关于样品组成和质量的定性和定量信息，但由于光谱区域的重叠和叠加效应，对于复杂的样品体系，其分辨能力有一定的局限性。
因此，在一些需要更高分辨能力的应用中，可能需要使用其他分析技术进行补充。
总之，近红外光谱技术作为一种非破坏性、快速的分析方法，在许多领域具有广泛的应用前景。
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据通常包含大量的信息，因此需要进行适当的数
据处理和分析才能从中提取有用的信息。
常见的数据处理方法包括
预处理、特征提取、模型建立和验证等步骤。
预处理包括光谱校正、去噪和标准化等操作，以确保数据质量和可靠性。
特征提取则是从
原始光谱数据中提取出对所研究物质特征具有代表性的信息。
模型
建立和验证是利用统计学和机器学习方法建立预测模型，并对模型
进行验证和优化。
近红外光谱数据处理的关键挑战之一是如何处理数据中的噪声
和干扰，以获得准确的分析结果。
另一个挑战是如何建立可靠的预
测模型，以实现对样品成分和性质的准确预测。
针对这些挑战，研
究人员们不断提出新的数据处理方法和建模技术，以不断提高近红
外光谱数据处理的准确性和可靠性。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，近红外光谱数据
处理领域也迎来了新的机遇和挑战。
利用深度学习和神经网络等技术，研究人员们正在尝试开发更加高效和准确的数据处理和建模方法，以满足不断增长的应用需求。
总的来说，近红外光谱数据处理是一个非常重要的研究领域，它为各种行业提供了一种快速、无损、高效的化学分析方法。
随着技术的不断进步和创新，相信近红外光谱数据处理将会在更多领域发挥重要作用，为产品质量控制和过程监控等方面提供更加可靠的解决方案。
近红外光谱数据处理
全幅，6是二阶导数峰形全幅。正、负和全
幅的不同取法主要是避开定量工作特征峰 左右干扰叠加的影响。 （导数光谱法的原理、应用、请另见章节） QUANT软件定量示意图
原理： T% =
Ｉ
Ｉo
%
（ o ：入射光强度； Ｉ ：透射光强度） Ｉ
1 Ａ= ㏒( Ｔ ) =
㏒(
Ｉo
Ｉ
)
3 （2）横坐标变换 横坐标常用单位：波数 cm-1 & 波长 μm 二者互换关系： （ עcm -1） =
10 4 λ (μm)
红外光谱图常用格式： 标准格式 （ｂ），线性（等距）格式 （ａ）
j=1 n
( j = 1,2… n 组分）
这就是比耳定律得加和性，是一切光学测量中定量计算的依据。
上式中：
㏒
I0 I
= ａｂc = A
（许多书中也用KCL表示）
36
I0 称为光密度，又称吸收度 （absorbance ）、吸收率，用 A 表示。 I ａ（或K）称为吸收系数（absorptivity)、也称消光系数。
原谱
5点平滑
若用纵坐标扩展（或乘谱处理）增大峰强，
再用平滑消除毛刺（噪声），这二者复合 实用可适当减轻谱峰变形，但分辨率降低 仍不可避免。 13点平滑 25点平滑
六、定量方法
Io = （1）原理： Beer — Lambert 定律： Iａ + I +
35 I″ + I′
（入射光）（吸收）（透射）（散射）（辐射）
FTIR 数 据 处 理
FTIR 数据处理： 应用计算机程序对数字光谱进行的各种处理。 根据红外光谱实际工作需要，FTIR的数据处理主要有： 谱图格式变换 算术计算 导数光谱 定量方法
近红外光谱建模方法
近红外光谱建模方法近红外光谱建模方法是一种利用近红外光谱技术来建立物质的定量或定性分析模型的方法。
近红外光谱建模方法具有简单、快速、高效、无损等优势，因此在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用。
近红外光谱建模方法的原理是利用荧光分子、色素、蛋白质等物质吸收和散射近红外光的不同波长的特性，对物质的成分和组成进行分析。
在建模过程中，需要使用一组已知样品的光谱数据来建立模型，然后再将未知样品的光谱数据输入模型中，利用模型预测其成分和组成。
近红外光谱建模方法主要有光谱校正法、最小二乘法、主成分分析法、局部最小二乘法、偏最小二乘法等。
光谱校正法是最常用的建模方法之一，其基本思想是对原始光谱进行校正，消除光谱中的噪音和干扰信号，提高光谱质量。
光谱校正法包括多种方法，如基线校正、归一化、散射校正等。
最小二乘法是一种简单有效的建模方法，其基本思想是分析已知样本的光谱数据和物质成分之间的线性关系，根据样本数据拟合出一条直线方程，再将未知样本的光谱数据代入该方程中计算其成分和组成。
主成分分析法通常用于多成分分析，其基本思想是将多个变量（即多个波长）压缩成少量主成分，分析主成分和物质成分间的关系，建立数学模型，预测未知样品的成分和组成。
主成分分析法可以对噪音和干扰信号进行优化，提高建模精度和稳定性。
局部最小二乘法和偏最小二乘法主要用于解决多重共线性问题。
多重共线性是指多个自变量之间存在相互关系，可能导致建模时出现不稳定、方差偏大以及偏离实际的模型拟合等问题。
局部最小二乘法和偏最小二乘法可以通过对多个自变量进行压缩和变换，消除共线性问题，提高建模精度和稳定性。
总之，近红外光谱建模方法在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用，其优势在于可靠、高效、无损，但在实际应用中，需要结合具体的问题、样本、数据和仪器等条件进行选择和调整，以达到最佳的建模精度和稳定性。
近红外光谱仪的分析方法
近红外光谱仪的分析方法近红外光谱仪（NIR）是一种非破坏性的分析仪器，它可用于分析物质的化学成分和品质特征，适用于食品、制药、化妆品、纺织品等多个领域。
本文将介绍近红外光谱仪的基本原理、分析方法以及仪器的使用注意事项。
基本原理红外光谱是指物质分子在受到一定波数范围内的红外辐射后，分子内部振动和分子间振动引起的特殊谱线。
近红外光谱仪利用一定波数范围内的红外辐射，通过样品对该辐射的吸收、透射和散射来分析样品。
与传统的红外光谱仪相比，近红外光谱仪是在红外光谱的高频段（波数约为4000-10000 cm-1）进行分析，适合于进行定性和定量分析。
分析方法定性分析近红外光谱仪可用于物质的定性分析，通过比较已知样品的光谱图和待测样品的光谱图来确定待测样品的成分。
这种方法适用于样品成分较为单一的物质，如各种单一化合物、药品等。
定量分析近红外光谱仪还可用于物质的定量分析，通过建立样品的定量分析模型，利用仪器测得的光谱图数据计算出待测样品的成分。
这种方法适用于复杂样品或者需要快速分析大量样品的情况，如食品、化妆品等行业的质量控制。
近红外光谱仪所建立的定量分析模型一般分为两种类型：一是基于化学计量学方法（如主成分分析、偏最小二乘法等）建立的模型，二是基于光谱匹配（spectral matching）建立的模型。
校正与验证在建立定量分析模型时，需要进行校正与验证。
校正是指利用部分已知样品数据来建立模型，验证则是指利用另外的已知样品数据来评估模型的可靠性。
建立模型时，一般将样品数据分为校正集和验证集，其中校正集用于训练模型，验证集用于评估模型的预测能力。
仪器使用注意事项样品制备近红外光谱仪的样品制备非常关键。
对于不同行业的样品，有不同的样品制备方法。
如在食品行业中，需要将食品样品研磨成粉末或浸泡在溶剂中；在药品行业中，需要将药品样品溶解后进行稀释。
无论是何种样品制备方法，需确保样品充分混合且无气泡，避免对光谱结果产生影响。
近红外光谱分析技术的数据处理方法
近红外光谱分析技术的数据处理方法引言近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。
习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（NearInfrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。
它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。
近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。
1工作原理近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。
因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。
近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。
被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k 为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。
操作近红外光谱仪的注意事项 光谱仪是如何工作的
操作近红外光谱仪的注意事项光谱仪是如何工作的近红外光谱仪紧要广泛应用于对液体状样品的化学、物理性质作定量分析，由于仪器在常规光纤中有良好的传输性，且仪器简单、分析速度快、对样品不会造成破坏、测试时近红外光谱仪紧要广泛应用于对液体状样品的化学、物理性质作定量分析，由于仪器在常规光纤中有良好的传输性，且仪器简单、分析速度快、对样品不会造成破坏、测试时对样品需求小等优点，在在线分析中得到广泛使用。
在操作近红外光谱仪的过程中要注意以下事项：1、近红外光谱区范围为780～2526nm，是介于可见光和中红外光之间的电磁波，在检测样品前首先要了解测试光谱的范围。
2、在使用前还要对仪器进行校正，近红外光谱仪的校正相对比较麻烦，为了得出精准的数值，一般需要80个以上的代表性样品用来进行校正，这一步骤通常称为模型建立。
3、在检测过程中，首先用近红外光谱仪测定样品的光谱区，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测样品质量参数。
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傅里叶变换红外光谱仪的工作原理介绍傅里叶变换红外光谱仪,简称为傅里叶红外光谱仪，同于色散型红外分光的原理，是基于对干涉后的红外光进行傅里叶变换的原理而开发的红外光谱仪；紧要由红外光源、光阑、干涉仪（分束器、动镜、定镜）、样品室、检测器以及各种红外反射镜、激光器、掌控电路板和电源构成。
可以对样品进行定性和定量分析，广泛应用于医药化工、地矿、石油、煤炭、环保、海关、宝石鉴定、刑侦鉴定等领域。
工作原理：红外线和可见光一样都是电磁波，而红外线是波长介于可见光和微波之间的一段电磁波。
近红外光谱操作流程
近红外光谱操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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近红外光谱气体在线分析中基线校正方法的研究
近 红外 光谱 气体 在 线分析 中基线 校正 方 法的研 究
孙 毅 ，杜振辉 ，尹 新，徐可欣
３ ０ ７ ００２
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室 ， 天津
摘
要
光谱数据的预处理对于光谱定标及定 量分析非 常重要 ，尤其是校 正测 量条件 、环境变化 引起 的光
谱基线漂移是现场近红外光谱分析中的关键之 一。利用 Ｂ ＵＫＥ ＱＵ ＮＯＸ ５ 傅 里叶近红外 光谱仪对不 Ｒ ＲＥ Ｉ ５ 同浓度 的异丁烷气体的近红外吸收光谱进行测 量，对 “ 微分— 平滑” 和光谱仪 自带的基线校正方法分别进行 法
第 ２ 卷 ， １ 期 ８ 第 Ｏ
２００８年 １ ０月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖ １ ８Ｎ ．０ｐ２８－ ８ ｏ ２ ， ｏ１，ｐ２２２ ４ ． ２
Ｏｃ ｏ ｅ ，２ ０ ｔｂｒ ０ ８
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ
文 献 标识 码 ：Ａ Ｄ Ｉ １ ． ９４ ｉ ｎ １ ０－５ ３ ２０ ）０２８ —３ Ｏ ： ０ ３ ６ ￣． ｓ． ０ ００ ９ （０ ８ １－２ ２０ ｓ
中图 分 类 号 ： ６ ７ ３０４ ３４ ０ ５ ． ， ３．
引 言
挥发性有机物（ Ｃ ） ＶＯ ｓ 是一类成分极 其复杂 的空气污染 物， 对生态环境 系统 和人类健康具 有严 重的危 害＿ 。当前 的 １ ］ 标准检测方 法是 实 验室 的气 相 色谱 （ Ｃ 、气相一 谱 联用 Ｇ ） 质
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近红外光谱分析技术与化学计量学方法 相结 合 ， 极大 地 提高 了定量分 析的灵 敏 度 、准确 性 和可 靠性 ，具 有灵 敏 度 高 、响应速度快等特点 ， 适用于现场快速检测 和实时在线 分 析 。 而由于近红外区吸收较 弱、多成分物 质造成光谱 的背 然 景复杂［ ， ３ 加上测量环境以及 条件变化所导致 的背景光谱漂 ］
近红外光谱快速测定石脑油芳烃含量模型的校正研究
文 章编 号 ： １７—７５２０）６０３－５ ６２８８ （ ７０－０３０ ０
近 红 外 光 谱 快 速 测 定 石 脑 油 芳 烃 含 量 模 型 的 校 正 研 究
杨 素
（ 子 石 油 化 工 股 份 有 限 公 司 研 究 院 ，江 苏 南 京 ２０ ４） 扬 １０８
１ 引 言
石 脑油 是重 要 的 乙烯 裂 解原 料 之 一 。在 当 前 乙烯裂解 原料 日益 紧张 的情况 下， 要提 高 乙烯 的 回收率 ， 必需知道 石 脑油烃类 的族组 成。传 就
先 实现原 料族 组成 的快速 分析 。
。
本 文 主要 针对 采 用近 红 外光 谱仪 建立 石 脑 油芳烃 含 量校 正模 型 过 程 中的校 正 系数及 波 长
ｉ ｈ ｐｅ ｔａ ｅ ｉｎ ｆｏ １ ０ ０ ｍ ＿。ｔ ０ ９ ７ ｍ 一 ｈ ｒ ｄｃ ｅ ａｕ ｅ ｓｔ ａ ．％ ａ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｓ ｃｒ ｌｒｇ ｏ ｒ ｍ １ ０ ｃ ｏ ６ ９ ．ｃ ａ ａ ｐ ｅ ｉｔ ｄ ｖ ｌ ｅｌｓ ｈ ｎ ２０ ｓ ｎｄ ｃ ｎ ｂ
ＹＡＮＧ Ｓｕ
（ｅｅｒ ｓ ｔｔ ｏ ａｇ ｉ ｅｒｃｅ ｉ ｌ ｔｃ ｉ ｔｄＣ ｍ ａ￣ Ｎａｊ ｇ ２ ４ ， ｈｎ ｊ Ｒ ｓａｃ Ｉ ｔ ｕｅ ｆ ｎ Ｚ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏｋＬｍｉ ｏ ｐ ｎ ｈｎｉ Ｙ Ｐ ｏ ａＳ ｅ ｎｉ １０８ Ｃ ｉａ ｎ ０
定。该 方 法在 实 际生产过 程 中 已得 到应 用。
关键词 ： 红外 光谱；石脑 油；芳 烃；校 正模 型；准确 性 近
中图分 类号 ： Ｔ ６２ Ｅ ２． １
文献标 识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ Ｃａ ｉ ａ ｉ ｎ ｏｄｅ ｏｒ Ｒ ａ ｄｌ ｅ ｅ ｍ ｉ ｎｇ Ａ ｒ ｍ ａ ｌｂｒ ｔ ｏ Ｍ ｌｆ ｐｉ ｙ Ｄ ｔ ｒ ｎｉ ｏ Ｃｏｍ ｐｏ ｉ ｉ ｎ Ｎ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｒ ｒ ｄ Ｓｐｅ ｔ ｏ ｃ ｐ ｓ ｔｏｎ ｉ ｐｈ ｈａ ｂｙ Ｎ ａ — ｎｆ ａ ｅ ｃｒ ｓ ｏ ｙ
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主因子取在PRESS拐点处 拐点处 主因子取在 相关系数仅作为参考
定量模型的确认原则
异常样品的处理
存在两类异常样品
样品化学值比较极端，影响模型预测的准确性。 样品化学值比较极端，影响模型预测的准确性。 但一般能提高模型的适应性 可用马氏距离（杠杆值进行判定） 可用马氏距离（杠杆值进行判定）
操作
先采集参比光谱 后采集样品光谱 重复装样采集2次
光谱采集注意要点
-充分确认仪器性能后进行光谱 采集； -光谱采集的仪器参数设置一致 颗粒样品位置正确、表面压 平；粉末样品刮平表面；液 态样品清除气泡 每一类样品状态基本一致
光谱采集 注意要点
每一个样品，每一次光谱采集 的编号唯一，便于识别 样品采集完光谱后马上进行化 验检测，可保证光谱与化验值 具有更好的对应性 -操作手法轻灵，轻拿轻放； -注意清洁，防护仪器
定量模型的验证原则
验证样品具有一定数量，可进行统计分析 重复性至少选择5个样品进行检验 准确性至少选择10个样品进行检验，该样品化验性质需进行平 行测试 准确性检验可能存在系统偏差Bias值，准确性检验时需扣减该 Bias值
经过验证的模型可用于日常分析， 经过验证的模型可用于日常分析，分析时样品状态保持与建模样品一致
交互检验方法：8-fold交互检验（减少计算时间） 交互检验方法： fold交互检验（减少计算时间） 交互检验 光谱波长选择：吸收在0.1—1.5 光谱波长选择：吸收在0.1 1.5之间的波段 0.1 1.5之间的波段
定量模型的确认原则
根据性质值的化学分析方法稳定性确定模型参数 一般规则：模型 一般规则：模型SEC <= SECV *1.2 SECV值与化学方法稳定性标准偏差相当 值与化学方法稳定性标准偏差相当 在上述基础上分析模型的主因子越小越好
近红外光谱分析定量校正 过程操作规范
内容纲要
近红外分析影响因素回顾 近红外建模和分析操作规范
影响NIR分析准确性的因素 分析准确性的因素 影响
样品
参与建模的样品量不足 建模样品不具代表性 近红外方法不适合分析该性质 非线性因素对模型的影响 性质值不稳定， 性质值不稳定，模型不理想 样品光谱和化验性质数据不匹配 仪器未正常工作 样品未经过清理 温度 湿度 震动 其他干扰
模型维护方法
NIR是一种二次方法， NIR是一种二次方法，需要长期进行检验 是一种二次方法 NIR分析 NIR分析 检验发现不合格，需要对分析模型进行维护， 检验发现不合格，需要对分析模型进行维护， 结果确认 保证分析结果的准确性
模型 维护方法
通常情况下进行Bias校正 通常情况下进行Bias校正 Bias Bias校正失效进行模型扩充维护 Bias校正失效进行模型扩充维护
模型维护操作
日常使用NIR仪器发现出现红色报警样品 日常使用NIR仪器发现出现红色报警样品 NIR 收集该红色报警样品， 收集该红色报警样品，并进行化验分析保证分析结果的准确性 收集10个该报警样品 收集10个该报警样品 10 将样品的化验平均值与NIR检测平均值进行对比， 将样品的化验平均值与NIR检测平均值进行对比，计算出平均误差和 NIR检测平均值进行对比 方差
影响 因素
操作
环境
分析结果准确性
1 影响NIR分析结果准确性的因素多种多样， 不能就一个方面轻易下结论 2 一般需要对建立好的标准曲线或模型进行验证， 满足要求后才能使用 3 建模分析过程需要一套规范保证
内容纲要
近红外分析影响因素剖析回顾 近红外建模和分析操作规范
近红外定量模型校正过程
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
同一性质不同方法检测值， 同一性质不同方法检测值，不能合并到一起
化学 基础 数据 注意 点
同一性质不同校正基础的数据不能合并，如干基蛋白 同一性质不同校正基础的数据不能合并，
化学值与对应的光谱一致， 化学值与对应的光谱一致，错位将导致模型错误
同一集团不同厂的基础数据需进行核对确认
基础数据的信息记录完整， 基础数据的信息记录完整，符合标准要求
定量模型的建立
建立定量分析模型包含如下几个步骤
构建建模样品集
确定建模方法
优化评价模型
定量模型建立 和优化
选择建模参数
对异常样品进 行处理
定量模型的建立使用参数
建立定量模型的方法： PLS方法 建立定量模型的方法：K-fold PLS方法 光谱预处理方法选择： 光谱预处理方法选择：
SNV---消除光程差异 SNV---消除光程差异 --DT-----消除基线漂移 DT---消除基线漂移 SG平滑---降低噪声水平 平滑--SG平滑---降低噪声水平 SG一阶导数---提升有用信号水平 一阶导数--SG一阶导数---提升有用信号水平 均值中心化
模型维护操作—Bias校正 校正 模型维护操作
第二次进行模型Bias校正时，需要在第一次Bias校正基础上进行 第二次进行模型Bias校正时，需要在第一次Bias校正基础上进行 Bias校正时 Bias 一般不进行斜率校正
模型维护操作—模型扩充 模型维护操作 模型扩充
可以使用模型扩充工具进行模型扩充自动处理（没有建模经验） 可以使用模型扩充工具进行模型扩充自动处理（没有建模经验） 将新的建模样品与原模型的建模样品合并，重新建立分析模型（有建模经验） 将新的建模样品与原模型的建模样品合并，重新建立分析模型（有建模经验） 推荐使用第二种方法 模型扩充时可只针对某一个性质进行， 模型扩充时可只针对某一个性质进行，而不影响其他性质参数
异常样品处理的原则
定量模型的验证
• 同一样品的多张光谱
重复性
• 重复性优于性质值化验检测方法重复性
• 一组样品已知化验性质的样品
准确性
• 准确性与原模型分析结果一致： 准确性与原模型分析结果一致： • SEP与SEC结果相当或略有变大 与 结果相当或略有变大
68%
95% 99% 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2
根据生产经验挑选建模样品， 根据生产经验挑选建模样品，即多挑选生产异常时样 品，生产正常时样品可少挑选 最开始收集的100个样品全部用于建模 最开始收集的100个样品全部用于建模 100 采集的同一个样品的重复光谱在光谱数量小于400时 采集的同一个样品的重复光谱在光谱数量小于400时， 400 可作为不同样品建模 当收集的样品个数大于200，光谱个数大于400以后， 当收集的样品个数大于200，光谱个数大于400以后， 200 400以后 可将建模样品中的重复光谱删除， 可将建模样品中的重复光谱删除，节约内存开销加快计 算速度 全局距离和最近邻距离可剔除部分信息重复的样品， 全局距离和最近邻距离可剔除部分信息重复的样品， 一般情况下仅使用最近邻距离剔除样品
选择建模校正样品原则
建模样品数量需要达到一定水平；成熟模型 建模样品数量需要达到一定水平；成熟模型200个以上 个以上 建模样品每一个性质的分布情况呈均匀分布 可基于收集样品的光谱和性质分布情况挑选建模样品 性质值过于集中的样品对模型开发无益
通常情建模校正样品实际操作
该样品的参考测量值有误， （1）该样品的参考测量值有误，其误差范 围超出了标准的规定范围； 围超出了标准的规定范围； （2）模型不能用于该样品的测定 可用学生残差进行判定
异常样品处理的原则
马氏距离（杠杆值）判定的异常样品一般不剔除。 马氏距离（杠杆值）判定的异常样品一般不剔除。 前提1： 前提 ：其化验性质值确实准确无误 前提2：该样品对模型的准确度影响不太大， 前提 ：该样品对模型的准确度影响不太大， 可保证SECV值与该性质的稳定性标准差相当 可保证 值与该性质的稳定性标准差相当 学生残差判定的异常样品一般进行剔除 建模过程中一般最多剔除3轮异常样品而形成最终分析模型 建模过程中一般最多剔除 轮异常样品而形成最终分析模型
注意
所收集的样品有一定的量，固体 液体100ml 所收集的样品有一定的量，固体200g液体 液体
要点
所收集的样品标签明确，保存 个月不变质 所收集的样品标签明确，保存3个月不变质
所收集的样品充分混合均匀
光谱采集原则
光谱采集原则
仪器
仪器充分预热 性能测试过关
样品
样品放置到室温 或预热充分 充分混合均匀 样品状态一致
如果Bias值小于可接受平均误差， SD与模型SECV相当，则可不维护； 如果Bias值小于可接受平均误差，且SD与模型SECV相当，则可不维护； Bias值小于可接受平均误差 与模型SECV相当 如果Bias值大于可接受平均误差， SD与SECV相当 则进行Bias校正； Bias值大于可接受平均误差 相当， Bias校正 如果Bias值大于可接受平均误差，且SD与SECV相当，则进行Bias校正； Bias过大 过大， SD值过大 值过大， 当Bias过大，且SD值过大，则需要对分析模型进行扩充维护
样本的收集 光谱的采集 校正样本的选择 化学基础数据的测定 定量模型的建立 定量模型的验证 模型维护
7个方面建立规范
样本收集原则
建模样品应包含以后未知样 品所包含的所有化学组分 建模样品的浓度变化范围大 于未知样品的变化范围
建模样品收集
组分浓度在整个变化范围内 是均匀分布的 收集足够的样品数以能统 计确定光谱变量与浓度（ 计确定光谱变量与浓度（ 或性质） 或性质）之间的数学关系
样本收集具体操作
没有基础模型收集100个以上样品， 没有基础模型收集100个以上样品，如有则减半 100个以上样品
• 收集开车时样品 • 收集工艺参数调整期样品
工业品
• 收集原料发生改变前后样品 • 收集稳定生产的部分样品 • 收集的样品信息记录完全如时间、批号、工艺 收集的样品信息记录完全如时间、批号、 条件、样品状态等， 条件、样品状态等，并良好保存