热红外高光谱系统信号成分分析及处理
《红外光谱解析方法》课件
确定分子结构 鉴别化合物
反应机理研究 生物大分子研究
红外光谱能够提供分子中官能团 和化学键的信息，有助于确定分 子的结构。
红外光谱可以用于研究化学反应 机理，通过分析反应前后红外光 谱的变化可以推断出反应过程和 机理。
02
红外光谱解析方法分类
Chapter
基线校正法
基线校正法是一种常用的红外光谱解析方法，主要用 于消除基线漂移和噪声干扰，提高光谱的准确性和可
傅里叶变换法
傅里叶变换法是一种通过傅里 叶变换将时域信号转换为频域 信号，从而解析红外光谱的方
法。
傅里叶变换法能够将复杂的光 谱信号分解为多个简单的正弦 波和余弦波的叠加，便于解析
和识别各种成分的特征峰。
傅里叶变换法需要高精度的光 谱仪和计算机硬件，因此成本 较高。
傅里叶变换法的优点是能够准 确解析各种成分的特征峰，适 用于复杂混合物和生物样品的 分析。
《红外光谱解析方法》ppt课件
目录
• 红外光谱解析方法简介 • 红外光谱解析方法分类 • 红外光谱解析步骤 • 红外光谱解析实例 • 红外光谱解析的未来发展
01
红外光谱解析方法简介
Chapter
红外光谱的基本原理
红外光谱的产生
红外光谱是由于分子振动和转动能级跃迁而产生的 ，不同物质具有不同的能级分布，因此红外光谱具 有特征性。
生物大分子的红外光谱解析在研究其结构和功能方面具有 重要作用。通过分析生物大分子的红外光谱，可以了解其 分子结构和分子间的相互作用，进而研究其在生命过程中 的功能和作用机制。例如，在蛋白质的红外光谱中，可以 观察到蛋白质二级结构的信息，这对于研究蛋白质的结构 和功能具有重要意义。
05
红外光谱解析的未来发展
红外谱图解析ppt课件
(4) 碳骨架类型确定后, 再依据其他官能团, 如 C=O, O-H, C-N 等特征吸收来判定 化合物的官能团
(5) 解析时应注意把描述各官能团的相关峰联 系起来，以准确判定官能团的存在
如 2820，2720 和 1750~1700 cm1的三个峰 说明醛基的存在
4
5
6
7
8
例1 化合物C8H8O的红外谱图
§2.6 红外谱图解析 各官能团的特征吸收是解析谱图的基础 （1）首先依据谱图推出化合物碳架类型
（2）分析 3300 ~ 2800 cm1区域 C-H 伸缩振动吸收
1
以 3000 cm1为界: 高于 3000 cm1为不饱和碳 C-H 伸缩振动吸收
可能为烯, 炔, 芳香化合物 低于 3000 cm1 一般为饱和 C-H 伸缩振动吸收
3）1710 cm1，C=O，
2820，2720 cm1，醛基
1）不饱和度：(8228)2=5
大于4， 一般有苯环，C6H5
4）结合化合物的分子式 此化合物为间甲基苯甲醛
2）3000 cm1以上，不饱和 C-H 伸缩
CH3
可能为烯，炔，芳香化合物
1600，1580 cm1，含有苯环 指纹区780，690 cm1，间位取代苯
CHO
21
§2.7 拉曼光谱仪简介
拉曼光谱来源于电磁辐射（光）场与分子诱导偶极 的相互作用，是由具有对称分布的键的对称振动引 起的。
而红外光谱来源于分子偶极矩变化，是由分子的不 对称振动引起。
两种技术包含的信息通常是互补的。当原子间的某 个键产生一个很强的红外信号时，对应的拉曼信号 则较弱甚至没有, 反之亦然。
CH C CH2OH
10
例3 C7H8O 1) 不饱和度： (7228)2=4 可能含有苯环
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。
专题高光谱数据的处理与分析
的结果 • 分类后处理
5.4 向导式目标识别——沙漏分析工具
• 向导式波谱分析工具 - 影像亮度值定标为反射率 - 最小噪声分离（MNF） - 纯净像元指数（PPI） - N维散度分析 - 选择终端单元 - 地物制图（地物识别）
• 林木健康分析工具 - 创建整个森林区域健康程度的空间分布图 - 用于检测病虫害以及枯萎病的发生情况，也可以用于评估某 地区的木材收获量 - 绿度：表面绿色植被的分布； - 叶绿素：标识类胡萝卜素以及花青素的含量； - 冠层水分含量：标识水分含量； - 光使用效率：标识森林生长率；
6.2 植被分析（五、植被抑制）
6.2 植被分析（二、农作物胁迫分析）
• 农作物胁迫Agricultural Stress - 创建农作物胁迫的空间分布图 - 判断出适合农作物生长的区域，可用于精确农业分析； - 绿度：来标识闲置农田、虚弱的植被、健康的作物； - 光利用效率：标识植被生长率； - 冠层氮含量：用于估计相关的氮等级； - 叶绿素：突出植被胁迫； - 冠层水分含量：标识水胁迫的层次。
Apparent Reflectance
MNF PPI n-D ID
流程化操作进行地物识别
Map Distribution and Abundance
6、植被分析
6.1 植被指数计算器
• 提供了6类 27种植被指数的计算 - 绿度 Greenness - 光利用率 Light Use Efficiency -氮 - 干旱或炭衰减Dry or Senescent Carbon - Stress Pigments - 冠层水分含量Canopy Water Content
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。
热红外高光谱技术在地质找矿中的应用综述
量的。经过 多 年 的 开 发 利 用，共 有 ４００ 余 条 波 谱。 波谱涵盖范围延伸 为 １５０μｍ，即 远 红 外 区。 该 波 谱 库下设有实验室波 谱 库、地 面 波 谱 库 和 高 光 谱 遥 感
近 年 来 ，短 波 红 外 技 术 被 广 泛 应 用 于 斑 岩 型 、浅 成低 温 热 液 型、火 山 岩 型 块 状 硫 化 物 （ＶＨＭＳ）、
ＩＯＣＧ（ＩｒｏｎＯｘｉｄｅＣｏｐｐｅｒＧｏｌｄ）型 等 矿 床 勘 查 研 究 中，取 得 了 良 好 的 应 用 效 果 （Ｔｈｏｍｐｓｏｎ ｅｔａｌ．， ２００９；Ｃｈａｎｇｅｔａｌ．，２０１１；ＹａｎｇＺｈｉｍｉｎｇｅｔａｌ．， ２０１２；Ｔａｐｐｅｒｔｅｔａｌ．，２０１３；Ｃａｒｒｉｎｏｅｔａｌ．，２０１５； Ｄｕｕｒｉｎｇｅｔａｌ．，２０１６；Ｎｅａｌｅｔａｌ．，２０１８）。 短 波 红 外光谱技术不仅能够识别与成矿作用密切相关的热 液 蚀 变 矿 物 （如 白 云 母 族 矿 物 、绿 泥 石 、明 矾 石 、葡 萄 石 、蒙 脱 石 、高 岭 石 等 ），而 且 根 据 其 特 征 波 长 吸 收 峰 位的变化规律，可以 鉴 定 矿 物 组 分 的 变 化 与 分 析 成 矿环境，进而圈定热液中心，指导找矿 勘查（Ｙａｎｇｅｔ ａｌ．，２０１１；ＤａＣｒｕｚｅｔａｌ．，２０１６；Ｇｕｏ Ｎａｅｔａｌ．， ２０１７；ＸｕＣｈａｏｅｔａｌ．，２０１７；Ｌｙｐａｃｚｅｗｓｋｉｅｔａｌ．， ２０１８；Ｍａｙｄａｇáｎｅｔａｌ．，２０１８）。 但 是 短 波 红 外 技 术对石榴子石、辉 石 等 矽 卡 岩 矿 物、石 英、长 石 等 造 岩矿物及黑云母、角 闪 石 等 暗 色 矿 物 探 测 效 果 不 理 想；热红外 技 术 （ＴＩＲ）可 以 弥 补 这 一 缺 陷，对 含 有
红外光谱样品调制及图谱解析技巧
如：化合物 υC=O/cm-1
CH3-CO-CH3 1715
CH3-CH=CH-CO-CH3 1677
Ph-CO-Ph 1665
(3) 振动偶合与费米（Feimi）共振
如果一个分子内邻近的两个基团位置很靠近， 它们的振动频率几乎相同，并有相同的对称性， 就会偶合产生两个吸收带，这叫振动偶合。在 许多化合物中都可以发生这种现象。（6种情 况） • 一个碳原子上含有两个或三个甲基，则在1385 －1350cm-1出现两个吸收带。 • 酸酐上两个羰基互相偶合产生两个吸收带
在双原子分子中，基团的吸收不是固定在某一个频率 上，而在一定范围内波动。
如：C-H的伸缩振动频率受到与这个碳原子邻接方式的影响
C-C-H：
3000－2850cm-1
C=C-H:
3100－3000cm-1
C≡C-H:
3300 cm-1附近
外部条件对吸收的影响有：物态效应、晶体状态和溶剂效应。
主要讨论分子结构的影响因素有以下7个方面：
C
CH3
O
υC=O/cm-1 1663
C
CH3
O
CH3
H3C
CH3 C
O
CH3
CH3
1686
1693
(7) 互变异构的影响
显示：各种异构体的吸收带。如乙酰乙酸乙 酯有酮式和烯醇式结构，可以看到烯醇式的羰基 吸收较酮式的弱,说明烯醇式较少.
CH3-CO-CH2-COO-C2H5→CH2-C(OH)=CH-COO-C2H5
１０００ ９００
＜５００
指 纹
氢
Ｃ－Ｎ－Ｏ Ｈ－Ｃ＝Ｃ－Ｈ Ｒ － Ａ r－ Ｈ
热红外光谱的原理及其应用
热红外光谱的原理及其应用近年来，热红外光谱技术应用越来越广泛，成为了一个快速、敏感、无损、高效的分析技术。
那么，热红外光谱技术的原理是什么？它具有哪些应用呢？一、热红外光谱的原理热红外光谱技术是通过样品内部有机分子振动或转动激发热能，产生的辐射能谱，来分析样品成分的一种方法。
这种振转激发的热辐射能与被测样品分子的振动能量和转动能量有关，也受样品相对于传感器的温度和热辐射能谱的波长范围的影响。
在样品被加热或冷却时，样品分子会通过振转、伸缩或扭转等方式发生运动。
当样品被辐射前，该样品与空气或真空完全隔绝以避免被干扰。
此时，激发样品内部有机分子振动或转动的功率将被测量，产生的热辐射能谱将可用来判断样品中有哪些成分。
二、热红外光谱技术的应用1、材料成分分析热红外光谱技术可用来分析材料中的成分及其含量。
例如，用于选材的物理性能测试中，我们可以使用该技术来快速、无损、非接触地检测材料的组成、热导系数、硬度和柔性等参数，从而快速评估和选择最适合的材料。
2、医学检测热红外光谱技术能够结合人体发热情况，识别并跟踪疾病的进展情况。
其原理是把病人的皮肤表面视为一种材料，利用该技术来测量样品表面的温度分布，以达到疾病检测的目的。
在某些情况下，应用于检测肿瘤、感染和脱水等医学领域的疾病。
3、环境保护热红外光谱技术可用来鉴别地面污染物、水中污染物和空气中的溶解气体等化学物质。
例如，可通过测量不同物质所辐射出的不同波长分布，识别温室气体的来源，以帮助开展环境治理和减轻全球暖化的影响。
4、食品检测热红外光谱技术可用来检测食品的成分，因为各种食品中都含有不同的有机物、蛋白质和碳水化合物等。
使用该技术可以准确检测出食品的成分和质量，可以广泛应用于食品生产、检验和质量控制等领域。
综上所述，热红外光谱技术具有广泛的应用前景，可以应用于医学、环保、新材料、食品等多个领域。
尽管该技术只是最近兴起的一门技术，但其相对较低的成本、快速、非接触性、准确和高度敏感的分析技术将为许多领域的研究者提供重要的工具。
红外吸收光谱法谱图解析
红外吸收光谱法谱图解析利用红外吸收光谱进行有机化合物定性分析可分为两个方面：一是官能团定性分析，主要依据红外吸收光谱的特征频率来鉴别含有哪些官能团，以确定未知化合物的类别；二是结构分析，即利用红外吸收光谱提供的信息，结合未知物的各种性质和其它结构分析手段(如紫外吸收光谱、核磁共振波谱、质谱)提供的信息，来确定未知物的化学结构式或立体结构。
解析的主要步骤一计算不饱和度由于红外吸收光谱不能得到样品的总体信息(如分子量、分子式等)，如果不能获得与样品有关的其它方面的信息，仅利用红外吸收光谱进行样品剖析，在多数情况下是困难的。
为此应尽可能获取样品的有机元素分析结果以确定分子式，并收集有关的物理化学常数(如沸点、熔点、折射率、旋光度等)，计算化合物的不饱和度。
不饱和度表示有机分子中碳原子的不饱和程度，可以估计分子结构中是否有双键、三键或芳香环。
计算不饱和度u的经验公式为：式中，n1、n3和n4分别为分子式中一价、三价和四价原子的数目。
通常规定双键(C＝C，C＝O)和饱和环烷烃的不饱和度u=1，三键的不饱和度u=2，苯环的不饱和度u=4(可理解为一个环加三个双键)。
因此根据分子式，通过计算不饱和度u，就可初步判断有机化合物的类型。
二确定特征官能团由绘制的红外吸收谱图来确定样品含有的官能团，并推测其可能的分子结构。
按官能团吸收峰的峰位顺序解析红外吸收谱图的一般方法如下：(1)查找羰基吸收峰vC＝O 1900～1650cm-1是否存在，若存在，再查找下列羰基化合物。
①羧酸查找vO-H 3300～2500cm-1宽吸收峰是否存在。
①酸酐查找vC＝O 1820cm-1和1750cm-1的羰基振动耦合双峰是否存在。
①酯查找vC＝O 1300～1100cm-1的特征吸收峰是否存在。
①酰胺查找vN-H 3500～3100cm-1的中等强度的双峰是否存在。
①醛查找官能团vC-H和δC-H倍频共振产生的2820cm-1和2720cm-1两个特征双吸收峰是否存在。
红外光谱分析全解
第三节 红外光谱实验技术
一、红外光谱分析样品制备
1、固体样品
KBr压片法：固体样品常用压片法，它也是固体样品红外
测定的标准方法。将固体样品0.5-2.0mg与150mg左右的 KBr一起粉碎，用压片机压成薄片。薄片应透明均匀。
制样过程： 1）称样。样品：0.5－2mg，KBr：150mg。 2）研磨混合。将样品与KBr混合均匀，充分研 磨。 3）压片。将样品倒入压模中均匀堆积，在油压机 上缓慢加压至15MPa，维持1分钟即可获得透明 薄片。
0.1nm X-射线谱（XPS）
10nm
紫外-可见（UV-V）谱
500nm 100um
红外（IR），Raman 谱
电子自旋共振（EPR）
10cm
核磁共振（NMR）谱
绝大多数有机化合物和无机化合物分子的振动 能级跃迁而引起的吸收均出现在中红外区域。通常 所说的红外光谱就是指中红外区域形成的光谱，它 在结构分析和组成分析中非常重要。至于近红外区 和远红外区形成的光谱，分别叫近红外光谱与远红 外光谱图。近红外光谱主要用来研究分子的化学键， 远红外光谱主要用来研究晶体的晶格振动、金属有 机物的金属有机键以及分子的纯转动吸收等。
第五章 振动光谱分析
振动光谱分类
定义： 所谓振动光谱是指物质由于吸收了能量而引
起其分子或原子内部基团振动的能量改变所产生 的光谱。 分类：
主要包括红外吸收光谱和激光拉曼光谱。 如果用的光源是红外光谱范围，即0.781000µm，就是红外吸收光谱。如果用的是强单色 光，例如激光，产生的是激光拉曼光谱。
红外光谱 图中，横坐标：吸收波长()或波数()， 表示吸收峰位置； 纵坐标：透过率(T%)或吸光度(A)， 表示吸收峰强度。
基于光谱匹配的热红外高光谱数据岩性分类研究
基于光谱匹配的热红外高光谱数据岩性分类研究孙娅琴;田淑芳;王兴振;高雅洁【摘要】Feature spectral characteristics are the base of hyperspectral remote sensing technology.Based on rock spectral characteristics,for the purpose of classifying lithology by using Thermal Infrared Airborne Hyper-spectral Imager (TASI)data,an improved lithological classification algorithm -spectral divergence energy-level matching (SDEM)-is presented in this paper.SDEM can identify tiny differences between any two different spectra.Also,this method takes both spectral band intensity and spectral waveform into account,and can effec-tively reduce the impact of image pared with the traditional lithological classification method -high spectral angle mapping (SAM),the improved algorithm can distinguish those similar but different spectra more precisely,and can identify those easily confused lithology.This method is also good at distinguishing the lithology known as “different features with similar spectra”.Using the TASI data of Liuyuan region in Gansu Pro vince, we compared the lithological classification results of SDEMand SAMmethods,and found that the SDEMmethod can identify the lithology that SAMcan’t identify or wrongly identified.Based on our field validation work,the classification result by SDEMis more accordant with the actual distribution of rock,and is also more detailed.%从岩石光谱出发，结合光谱谱带强度特征和光谱波形特征，针对机载热红外高光谱数据（TASI），在以往算法基础上，提出一种改进的算法———光谱离散能级波形匹配法（SDEM），并将其运用到岩性分类研究中。
热红外高光谱成像系统的背景抑制和性能优化
Ｗ ＡＮＧ Ｊａ — ｉｎＹｕ， ＸＵ Ｗ ｅ— ｎ ， ＹＵ ｉ Ｍｉｇ ＡＮ ｉ ｎ， Ｌ Ｎ Ｙｉｇ， ＨＥ Ｚ ｉ ｉｇ Ｌ－ Ｙｉ Ｉ ｎ ｈ— ｎ ， Ｌ Ｕ Ｊｎ Ｐ Ｉ ｕ （ ｈｎｈ ｉｎｔｕｅｏ ｅｈ ｉａ Ｐ ｙｉ ， ｈ ｅｅＡ ａｅ ｙｏ ｃｅｃｓ Ｓ ａｇｍ ２ ０ ８ ， ｈｎ ） Ｓ ａｇ ａ Ｉｓｔｔ ｆ ｃｎｃｌ ｈｓ ｓ Ｃ ｉ ｓ ｃｄｍ ｆ ｉｎｅ ， ｈ ｎｈ ００ ３ Ｃ ｉａ ｉ Ｔ ｃ ｎ Ｓ
热 红外 高光 谱 成 像 系统 的 背 景 抑 制 和 性 能 优 化
王建宇， 徐卫明， 袁立银， 林 颖， 何志平， 军 刘
（ 国科 学 院上 海技 术 物 理 研 究 所 ， 海 中 上 ２０８ ） ００ ３
热红外高光谱图像非均匀性校正方法研究
热红外高光谱图像非均匀性校正方法研究姬弘桢;李春来;金健;吕刚;袁立银;王建宇【摘要】热红外高光谱成像因其被动成像、全天候工作等诸多优点,在军事和民用领域得到了日益广泛的应用,但国内受限于热红外面阵探测器、深低温光学系统等关键技术,少有基于实用样机高光谱数据集的数据处理研究.现以国内首次研制的实用热红外高光谱成像系统为依托,研究了一套相关的高光谱数据处理方法,为进一步光谱数据应用打下了基础.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2016(016)021【总页数】5页(P238-242)【关键词】热红外高光谱系统;非均匀性校正;条纹噪声【作者】姬弘桢;李春来;金健;吕刚;袁立银;王建宇【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所主动光电技术重点实验室,上海200083【正文语种】中文【中图分类】TN21热红外成像因其被动成像、全天候工作等诸多优点，在军事和民用领域得到了日益广泛的应用[1]。
推帚式热红外高光谱成像仪在获取地物目标空间信息的同时提供光谱维信息,通过物质特有的光谱特性揭示物质的存在状况以及成分,达到从空间识别地球表面物质的遥感目标。
相对于可见光和短波红外，在热红外谱段进行高光谱遥感研究具有独特优势。
一方面高光谱遥感光谱分辨率远高于多光谱遥感，因此高光谱遥感数据的光谱信息更加详细，更加丰富，有利于地物特征分析，特别是对于光谱反射或吸收特征窄的物体。
同时丰富的具有一定冗余度的光谱信息还进一步增强了光谱数据传输过程中抗干扰能力。
另一方面，热红外影像探测技术能有效地将不可见的热辐射能，转变为人眼可见的光谱影像信息，大大地拓宽了人类可见域的光谱区[2]。
大气成分探测红外光谱仪系统指标分析
大气成分探测红外光谱仪系统指标分析大气成分探测红外光谱仪系统指标分析近年来，随着环境污染问题的日益加剧，大气成分探测技术成为了科技研究领域中一个非常重要的分支。
大气成分探测使得我们可以更好地了解和控制大气中的各种污染物，从而保障人类的健康和环境的可持续发展。
而红外光谱仪作为大气成分探测技术中的一种重要手段，更是备受关注。
本文将从红外光谱仪系统的指标分析方面入手，探讨其在大气成分探测中的应用。
红外光谱仪系统指标在大气成分探测中的重要性红外光谱仪在研究大气成分方面的应用已经广泛，可以测定各种气体的浓度和质量分数。
而在大气成分探测过程中，检测指标对红外光谱仪的适应性很高，比如温度、湿度、大气压强和光谱分辨率等因素，可以有效地影响红外光谱仪的检测能力和准确性。
因此，红外光谱仪系统指标分析非常重要。
红外光谱仪系统指标分析中的几个重要指标1. 光谱范围光谱范围是指红外光谱仪在光谱曲线上的覆盖范围。
光谱范围越宽，测量范围就越广，因此，光谱范围是红外光谱仪能否进行多元组分测量的基本指标。
大气成分探测需要光谱范围覆盖到不同波长以便于光谱数据解析，光谱范围分辨率的提升是提高测量精度的关键因素。
2. 光谱分辨率光谱分辨率指红外光谱仪对与波长非常接近的两个光谱线的分辨能力。
光谱分辨率高，可以精确测量多种气体的组成和浓度，这对大气成分探测来说非常关键。
光谱分辨率的高低是影响光谱仪检测灵敏度的关键因素之一。
3. 检测灵敏度检测灵敏度是指红外光谱仪在测量过程中，能够测量到的最小信号强度。
光谱仪的检测灵敏度越高，可以测量的物质的浓度便越低，并且具有强叠加干扰时，检测仪器对于目标成分的检测效果也越好。
在大气成分探测中需要不同的灵敏度测量不同的气体成分浓度。
本文着重对红外光谱仪探测系统中的部分指标进行详细分析，不同的指标体现了不同的探测性能。
基于红外光谱仪的测量分辨率非常高，具有很好的分析能力，有效地辅助了大气成分检测的研究。
红外光谱仪在大气成分探测中的应用将提高环境保护和健康监测的水平。
红外图谱分析方法大全
红外图谱分析是光谱分析技术中的一种，它利用红外光作为光源，检测样品的吸收、反射、散射等特性，从而得到样品的分子结构和化学组成。
下面是红外图谱分析方法的详细步骤：一、准备工作在进行红外图谱分析之前，需要准备好相应的仪器和样品。
红外光谱仪通常由光源、光阑、干涉仪、样品室、检测器等部分组成。
在采集样品红外光谱时，需要使用专门的样品制备技术，如样品压制、样品溶液制备等。
二、样品制备样品制备是红外图谱分析中非常重要的一步，因为只有样品中的分子在红外光的作用下产生吸收、反射、散射等特性，才能得到样品的分子结构和化学组成。
样品制备需要根据样品的性质和所用光谱仪的类型来选择不同的制备方法，如固体样品需要进行研磨和压片，液体样品需要进行溶液制备等。
三、谱图解析在采集到样品的红外光谱后，需要通过谱图解析来得到样品的分子结构和化学组成。
谱图解析需要掌握一定的方法技巧，例如：1. 确定光谱类型：根据光谱中出现的特征峰，确定光谱的类型。
例如，如果是伸缩振动，则可以判断出样品的分子结构中存在这种键。
2. 确定基团：根据特征峰的位置和形状，确定样品中存在的基团。
例如，如果出现了苯环的振动吸收峰，则可以判断出样品中含有苯环结构。
3. 确定分子结构：通过确定基团和键的类型，可以得到样品的分子结构。
例如，如果一个化合物的红外光谱中出现了C-H键的振动吸收峰，则可以判断出这个化合物的分子结构中存在C-H键。
四、定量分析除了定性分析外，红外光谱还可以用于定量分析。
通过测量特征峰的强度和宽度等参数，可以计算出样品中某种物质的含量。
例如，可以利用红外光谱技术测定高聚物中某种单体的含量。
五、应用领域红外光谱在多个领域都有广泛的应用，例如：1. 化学领域：用于研究有机化合物、无机化合物的分子结构和化学反应机理等。
2. 材料科学领域：用于研究高聚物、无机非金属材料、金属材料的结构和化学组成等。
3. 环境科学领域：用于监测大气、水体、土壤等环境中的有害物质和污染物的含量等。
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）。
红外光谱分析技术讲解
红外光谱分析技术讲解首先，红外光谱分析的基本原理是物质与红外辐射之间的相互作用。
红外辐射在物质中激发了分子的振动和转动，并引起分子中化学键的伸缩和扭曲。
这些分子的振动和转动会产生特定的能量吸收峰，形成特征性的红外光谱图。
通常，红外光谱分析使用的是红外辐射区域的辐射，波长范围在0.78-1000微米之间。
常见的红外光谱分析仪器是红外光谱仪，它由光源、样品室、检测器和显示器等组成。
光源产生红外辐射，样品室用于容纳样品，检测器测量样品吸收的红外辐射的强度，显示器显示光谱图。
红外光谱分析技术具有以下特点：首先，它可以无需破坏性地分析样品，不需要对样品进行处理或溶解。
其次，红外光谱分析可以对多种物质进行分析，包括有机物、无机物、生物分子等。
此外，红外光谱分析还可以定量分析样品中其中一种物质的含量。
在实际应用中，红外光谱分析技术有广泛的应用领域。
首先，在化学领域，红外光谱分析可以用于鉴定和鉴别化合物，确定它们的结构和组成。
红外光谱分析可以用于有机合成反应的监测，了解反应的进行情况。
其次，在材料科学领域，红外光谱分析可以用于分析材料的性质、组成和结构。
例如，可以通过红外光谱分析来鉴定一种塑料的类型，检测金属表面的污染物等。
另外，在生物医学领域，红外光谱分析可以用于研究生物分子的结构和功能。
例如，可以通过红外光谱分析来研究蛋白质的次级结构、研究药物与生物分子的相互作用等。
总之，红外光谱分析技术是一种重要的物质分析技术，具有广泛的应用领域。
它通过研究物质与红外辐射之间的相互作用，可以了解物质的性质和组成，为化学、材料科学和生物医学等领域的研究提供了有力的工具。
红外谱图分析方法总结
红外谱图分析方法总结（1）首先依据谱图推出化合物碳架类型：根据分子式计算不饱和度，公式：不饱和度＝f+1+(t-o)/2其中：f：化合价为4价的原子个数（主要是c原子），t：化合价为3价的原子个数（主要是n原子），o：化合价为1价的原子个数（主要是h原子），例如：比如苯：c6h6，不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度；（2）分析3300-2800cm-1区域c-h伸缩式振动稀释；以3000cm-1为界:低于3000cm-1为不饱和碳c-h伸缩式振动稀释，有可能为烯、炔、芳香化合物,而高于3000cm-1通常为饱和状态c-h伸缩式振动稀释；（3）若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250-1450cm-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中：炔2200-2100cm-1、烯1680-1640cm-1、芳环1600,1580,1500,1450cm-1。
若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000-650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）；（4）碳骨架类型确认后,再依据其他官能团,如c=o,o-h,c-n等特征稀释去认定化合物的官能团；（5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在,如2820，2720和1750-1700cm-1的三个峰，说明醛基的存在。
至此，分析基本搞定，剩下的就是背一些常见常用的健值了！1.烷烃：c-h伸缩式振动（3000-2850cm-1）c-h伸展振动（1465-1340cm-1）通常饱和状态烃c-h伸缩式均在3000cm-1以下，吻合3000cm-1的频率稀释。
2.烯烃：烯烃c-h伸缩（3100-3010cm-1）c=c伸缩(1675-1640cm-1)烯烃c-h面外弯曲振动（1000-675cm1）。
3.炔烃：伸缩式振动（2250-2100cm-1）炔烃c-h伸缩式振动（3300cm-1附近）。
热红外高光谱成像仪(ATHIS)对矿物和气体的实验室光谱测量
第 39 卷第 6 期2020 年 12 月Vol. 39 No. 6December 2020红外与毫米波学报J. Infrared Millim. Waves文章编号：1001-9014(2020)06-0767-11DOI ：10. 11972/j. issn. 1001-9014. 2020. 06.015热红外高光谱成像仪(ATHIS)对矿物和气体的实验室光谱测量李春来匸刘成玉］，金健］，徐睿］，谢佳楠］，吕刚-袁立银-柳潇3，徐宏根3**，王建宇心收稿日期：2020- 05- 06 ,修回日期：2020- 10- 14 Received date ：2020- 05- 06 , Revised date ：2020- 10- 14基金项目：中国科学院青年创新促进会项目(2016218),“十三五”民用航天预研项目(D040104)”Foundation items ： Supported by Youth Innovation Promotion Association CAS (2016218), and the National Defense Pre -Research Foundation of China during the 13th Five -Year Plan Period (D040104)作者简介(Biography ):李春来(1982-),男,汉族,湖北当阳人，博士 ,研究员，主要研究方向为高分辨率红外高光谱成像技术、新型计算光谱成 像技术等.E -mail ：lichunlai@mail. sitp. ac. cn* 通讯作者(Corresponding author ) : E -mail : honggen_xu@163. com , jywang@mail. sitp. ac. cn(1.中国科学院空间主动光电技术重点实验室，上海200083；2.中国科学院大学杭州高等研究院，浙江杭州310024；3.中国地质调查局武汉地质调查中心,湖北武汉430205)摘要：首先介绍了热红外高光谱成像应用的独特优势，然后论述了机载热红外高光谱成像仪(Airborne Thermal Infrared Hyperspectral Imaging System ，ATHIS )灵敏度优化设计方法，结合仪器特点介绍了实验室矿物发射光谱和 气体吸收光谱测量的辐射模型，分析了样本红外光谱与温度分离的数据处理流程。
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第４ ０卷 第 ｌ ２期
２１ ０ ０年 １ ２月
激 光 与 红 外
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Ｖｏ ． ０， ．１ １ ４ Ｎｏ ２
Ｄｅ ｅ ｅ ２ ０ ｃ ｍｂ ｒ，０ｌ
文 章 编 号 ：０ １ ０ ８ ２ １ ） ２１２ － １０ － ７ （０ ０ １—３４０ ５ ６
关键 词 ： 热红 外； 光谱 ； 高 杂散 光 ； 成分 分析
中图分类 号 ： Ｎ ４ ． Ｔ ７４ １ 文献标 识码 ： Ａ
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号 的影响 变得突 出。对 热红外高 光谱 系统的信 号成 分进 行理 论 分析 ， 探测 器 输 出信 号分 为 将
四个部分 ， 并对各 部分进行 测量 ， 到 常温和低 温制冷条 件下各 信号 成分 以及 等效 噪声温 差的 得
变化规律 ， 找到影 响 系统 性 能的关键 因素 ， 并给 出提 高 系统信 噪 比的方 案 ， 为我 国热 红 外高 光 谱 系统 的进 一 步发 展 与实用化提供 参考 。
Ｔｅ ｅａｕｅＤｉｅｅ ｃ Ｎ Ｔ ａ ｏｍａ ａ ｄ ｌｗ ｔｍｐ ｒｔｒ． ｕｔｅｍｏｅ，ｒ ｉａ ａ ｔｒ ｎ ｕ ｎ ｅ ｙ ｔｍ ｅ— ｍｐ ｒｔｒ ｆ ｒｎ ｅ（ Ｅ Ｄ） ｔｎ ｒ ｌ ｎ ｏ ｅ ｅａｕｅ Ｆ ｒ ｒ ｒ ｃｉｃ ｌｆｃｏｓｉｆ ｅ ｃ ｄ ｓｓｅ ｐ ｒ ｆ ｈ ｔ ｌ
热 红外 高光 谱 系统 信号 成 分 分析 及 处理
林 颖， 徐卫 明， 袁立银 ， 王建 宇
（ 国科 学 院 上海 技 术 物 理研 究 所 ， 海 ２０ ８ ） 中 上 ０ ０ ３
摘 要 ： 学 系统 自身热辐 射产 生的杂散 光 以及分 光后信 号 能量的下 降 ， 大影响着 热红 外高 光 极 光谱 系统 的信噪 比。光 学系统制冷 可大 大减少 系统 杂散 光 ， 低 温 下探 测器 暗 电流 对 有效 信 但
ｗｈｃ ｍｉ ｒ ｍ ｐｔ ａ ｙ ｔ ｍ ｎ ｉ ｎ ｌｄ ｃ ｅ ｓ ｆｅ ｅ ｎ ｆｒ ｃ．Ｃｏ ｌｎｇｏ ｈ ｎｔ ｅ ｏ ｔｃ ｌｓ ｓｅ ｃ ｎ ｈ ｇ ｙ ｉｈ ｅ ｔ ｆｏ ｏ ｉ ｌｓ ｓｅ ａ ｄ ｓｇ ａ ｅ ｒａ ｅａｔ ｒｂ ｉ ｇｄｉｆａ ｔ ｓ ｃ ｏｉ ｆｔ ｅｅ ｉ ｐｉａ ｙ ｔｍ ａ ｉｈｌ ｒ ｒ ｄｕ ｅｓ ｓｅ ｓｒ ｙ ｌ ｈ ， ｖ ｒｈｅｅ ｓｔ ｅ ｉ ｅ ｃ ｙ ｔｍ ｔａ ｉ ｔ ｎｅ ｅ ｔ ｌ ｓ ｈ ｍｐａ ｔｏ ａ ｋ ｃ ｒｅ ｔｂ ｃ ｍｅ ｏ ｖｏ ｔｌｗ ｅ ｅ ａｕ ｅ． ｇ ｃ ｆｄ ｒ ｕ ｒ ｎ ｅ ｏ ｂ ｉｕｓａ ｏ ｔｍｐ ｒ ｔｒ Ｔｈｅ ｒｔｃ ｌａ ａ ｏｅ ｉａ ｎ — ｌ ｚ ｄ ｓｇ ａ ｏ ｏ ｎｔｏ ｈ ｒ ｌ ｎ ｒｒ ｄ ｈｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｓ ｓｅ ， ｖｄ ｄ ａ ｒ ｕｔｕｔｓｇ ａ ｉｔ ｆｕ ｐ ｒｓ ｎ ｙ ｅ ｉｎ ｌｃ ｍｐ ｎｅ ｆｔ ｅ ｍａ ｉｆａ ｅ ｐ ｒｐ ｃｒ ｌ ｙ ｔｍ ｄｉｉｅ ｃ ｍｅａ ｏ ｐ ｉｎ ｌ ｎ ｏ ｏ ｒ ａｔ ａ ｄ ｍｅ ｓ ｒ ｄ ｅ ｃ ｒ ｆｔ ｅ ｓｇ ａ Ｏ ａ ｏｇ ｔｐｅｃ ｎ ａ ｅ ｖ ｒａｉｎ ｏ ａ ｈ ｐａ ｆｓｇ ａ ｎ ｒ ｎ ｆＮｏｓ ｕ ｖ ｌ ｎ ａ ｕ ｅ ａ ｈ ｐａｔｏ ｈ ｉｎ ｌＳ ｓｔ ｅ ｒ ｅ ｔｇ ａｉ ｔ ｆｅ ｃ ｒ ｏ ｉ ｎ ｌａ ｄ ｔｅ ｄ ｏ ｉｅＥｑ ｉａ ｅ ｔ ｏ ｔ