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在物体表面或内部发生的方向不定的反射。
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近红外光谱分析技术
• 定性分析 • 定量分析
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定性分析
• 近红外光谱定性分析方法主要有建库判别、聚 类分析、马氏距离聚类分析、模式识别和人工
神经网络等
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• 在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”的 样品集,通过计算机运算,得出学习样品在数学空间 的范围,对未知样品运算后,若也在此范围内,则该 样品属于学习样品集类型,反之则否定。 • 聚类运算时不需学习样品集,它通过待分析样品的光 谱特征,根据光谱近似程度进行分类。
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近红外光谱定量分析的八个环节
• • • • • • • • (1)样品的选择 (2)样品近红外谱图的扫描 (3)谱图的预处理 (4)样品中各待测成分化学值的测定 (5)剔除异常值 (6)分析谱区的选定 (7)建立模型 (8)检验与评价模型
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样品的选择
• 在选择样品时,要考虑样品组分含量和梯度,以及样 品的理化性质等因素,以提高定标效果,使定标模型 具有广泛的应用范围。此外,还应考虑样品的背景, 如水分含量、PH值等对定标模型的影响。同时,样品 数量的多少影响分析结果的准确性,数量太少不足以 反映被测样本群体的常态分布规律;数量太多,则增 加工作量。
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定量分析
• 各种多元校正技术如多元线性回归( MLR )、 主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLS)、
人工神经网络( ANN )、和拓扑( TP )等方法
是近红外光谱定量分析中常用的校正方法
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• 多元线性回归(MLR) MLR方法是从光谱中找出与某 种成分或指标相关显著的几个波长点的吸光度进行多 元回归得到标准方程,预测未知样品。该方法在1985 年以前普遍使用 • 主成分回归(PCR) PCR方法是先求出样品集光谱矩 阵的主成分矩阵和载荷矩阵,通过建立样品成分含量 矩阵与主成分矩阵的线性关系,用所建立的线形函数 来预测未知样品。该方法在1990年以前替代MLR方法 被广泛使用 #
• 偏最小二乘回归(PLS) PLS方法是分别求出样品集光 谱矩阵和样品组分矩阵的主成分矩阵,将这两个矩阵 相关联,求其线性关系,用所建立的线形函数来预测 未知样品。1990年以后至今,该方法是世界上近红外 定量分析商品化软件中最流行的算法,完全取代了 MLR和PCR方法
• 人工神经网络(ANN)和拓扑(TP) ANN和TP在处 理模型的非线性问题上有一定的优势
不同化合物基团在近红外区的吸收谱带
Baidu Nhomakorabea
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近红外光谱的常规分析方法
• 透射光谱法
• 反射光谱法
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透射光谱法
• 透射光谱法就是把待测样品置于作用光(光源发出的 光)与检测器之间,检测器所检测到的分析光是作用 光通过样品体与样品分子相互作用后的光,若样品是
透明的真溶液,则分析光在样品中经过的路程一定,
透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决定。
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样品中各待测成分化学值的测定
• 采用经典化学分析方法对各待测组分含量进行测定, 这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行 定量分析精确度的关键。
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剔除异常值
• 由上述 ① 、② 环节测定的校正样品集中样品的光谱 与化学值,有可能由于种随机的原因而有较严重的失 真,这些样品的测定值称为异常值。这些失真的样品, 若包含在校正校品集中,就会影响所建数学模型的可 靠性,因此在建立模型时应当剔除这些异常值。
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样品近红外谱图的扫描
• 为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难,必须严 格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量 参数在内的测量条件;利用该校正校品集建立的数学 模型,也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的 样品。
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谱图的预处理
• 针对样品的要求对光谱进行适当的处理,最大限度地 减弱各种非目标因素对光谱的影响净化图谱信息,为 建立校正模型及预测未知样品作好前期准备
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反射光谱法
• 反射光谱分析时,检测器与光源置于待测样品的同一
侧,检测器检测到的分析光是光源发出的作用光投射
到物体后,以各种方式反射回来的光。物体对光的反 射分为规则反射光(镜面反射)与漫反射。规则反射 光指在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生 的反射。漫反射是光投向漫反射体(颗粒或粉末)后,
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• PCA-马氏距离法是基于类模型基础上的有监督的模式 识别方法,该法基于以下假设:同一类样本具有相似 的特征,在一定的特征空间内,属于同一类的样本就 会聚集在某一特定的空间区域,而对于不同类的样本, 则分布在不同的区域,通过主成分分析法分别针对训 练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后,对实 验集中的样本,计算其到各类模型的马氏距离,根据 马氏距离判别该样本属于某一已知类,或同时属于某 几个已知类,或归于新类。
• 噪音滤除 (1)平滑处理。主要去掉高频噪音对信号 的干扰,方法有傅立叶变换、奇异值分解、以及 Savitzky和Golay提出的卷积平滑方法等。(2)基线 校正。 扣除仪器背景或漂移对信号的影响,最常用 的方法是对光谱进行一阶或二阶微分处理
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• 归一化处理 消除光程的变化或者样品的稀释等变化 对光谱响应产生的影响。标准归一化处理(SNV)是消 除光程变化较理想的方法,而多元散射校正技术(MSC) 则对样品粒径不均匀或测量容器不一致造成光谱响应 发生影响的有效手段。
近红外光谱分析技术
什么是近红外光
• 近红外光(Near infrared,NIR)是介于可见光(VIS)和 中红外(MIR)之间的电磁波。 • 近红外光谱区的波长范围为780nm~2500nm,习惯上 又将近红外区分为近红外短波区(780nm~1100nm) 和近红外长波区(1100nm~2500nm)。
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近红外光谱谱区示意图
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近红外光谱的产生
近红外光谱主要是由于分子的非谐振性使分子振动从基 态向高能级跃迁时产生的,有两种模式(伸缩振动和弯 曲振动)的分子能吸收近红外光
分子的不同振动形式
对称伸缩振动---非对称伸缩振动---摇摆振动---摇摆振动---弯曲振动---剪切振动
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近红外光谱测量的是分子中单个化学键的基频振动的倍 频和合频信息,主要是含氢基团(X=C,N,O,S)
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