近红外光谱
近红外光谱分析的原理技术与应用
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
光谱仪近红外
光谱仪近红外指的是一类光谱仪器，用于检测和分析近红外波段的光谱信息。
近红外波段通常包括700纳米到2500纳米的范围。
近红外光谱仪通过测量物质在近红外光波段的吸收、散射或透射等特性，获取样品的光谱数据，并进一步分析和解释。
近红外光谱具有许多应用领域，包括但不限于以下几个方面：
1.化学分析：近红外光谱仪可以用于化学成分分析、质量控制、反应动力学等方面的研究。
通过检测样品在近红外波段的吸收特性，可以识别和定量分析化合物的种类和含量。
2.农业和食品领域：近红外光谱仪可用于农作物和食品品质的分析。
例如，可以通过近红外光谱技术判断水果的成熟度、检测农产品中的营养成分、预测食品的新鲜度等。
3.药物和生物医学研究：近红外光谱可用于医药领域的药物分析和生物医学研究。
例如，可以通过近红外光谱检测药物的纯度、质量等；同时，在生物医学研究中，近红外光谱被用作非侵入性的、实时的生物体监测工具。
4.环境监测：近红外光谱仪可以用于水质、空气质量、土壤污染等环境领域的监测和分析，帮助评估环境中的污染物含量和类型。
近红外光谱仪的使用使得对物质的分析更加简便、高效、准确，广泛应用于科学研究、工业生产、环境监测等领域。
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析是通过测量样品在近红外光谱范围内的吸收和散射特性来获取样品组成和质量信息的一种分析方法。
近红外光谱范围一般为780~2500纳米，其具有许多优点，如快速、
非破坏性、不需样品预处理等。
该方法是基于近红外光与物质发生相互作用的原理。
近红外光是指波长较长、能量较低的可见光和红外光之间的光谱范围，该范围内的光与样品中的化学键、官能团和分子振动等发生相互作用，在吸收、散射和透射等过程中产生特征性的光谱信号。
在近红外光谱分析中，首先需要对待测样品和标准样品进行光谱测量，获取它们的近红外光谱图。
然后，通过数学处理方法，建立样品的近红外光谱与其组成或质量参数之间的关系模型，这个模型通常使用光学模型或化学模型来描述。
常用的数学处理方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）等。
这些方法可以提取光谱图中的特征信息，建立预测模型，并对新样品进行定性或定量分析。
通过近红外光谱分析，可以实现对物质成分、含量和性质等多个参数的快速、准确测定。
近年来，近红外光谱分析在农业、食品、医药、环境等领域得到广泛应用，为产品质量控制、过程监测和研发提供了有效的手段。
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。
近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。
本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。
文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。
二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。
近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。
因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。
现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。
量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。
光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。
现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。
光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。
化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。
光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。
近红外光谱
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三、近红外光谱定量及定性分析
3.1近红外光谱的定量分析
3.2近红外光谱的定性分析
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3.1近红外光谱的定量分析
近红外光谱的定量分析就利用化学分析 数据和近红外光谱数据建立模型，确定 模型参数，然后以这个模型去定量预测 某些信息（如浓度）的方法。
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定量分析过程具体步骤如下：
1．选择足够多的且有代表性的样品组成校 正集； ２．通过现行标准方法测定校正模型样品 的组成或性质； ３．测定校正模型样品的近红外光谱；
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1.3近红外光谱分析技术的特点
1）分析速度快，测量过程大多可在1min 内完成。因此在日常分析中，包括了样 品准备等工作时间，在5min以内即可得 到数据。近红外光谱分析技术的另一个 特点是通过样品的一张光谱，可以测得 各种性质或组成。 2)适用的样品范围广，通过相应的测样器 件可以直接测量液体、固体、半固体和 胶状体等不同物态的样品光谱。
近红外光谱记录的是分子中单个化学键 的基频振动的倍频和合频信息，它常常 受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频 和合频的重叠主导，所以在近红外光谱 范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动 的倍频和合频吸收。
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不同基团(如甲基、亚甲基、苯环等)或 同一基团在不同化学环境中的近红外吸 收波长与强度都有明显差别，NIR 光谱 具有丰富的结构和组成信息，非常适合 用于碳氢有机物质的组成与性质测量。 但在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对 较低，吸收带较宽且重叠严重。因此， 依靠传统的建立工作曲线方法进行定量 分析是十分困难的，化学计量学的发展 为这一问题的解决奠定了数学基础。
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虽然建立模型所使用的样本数目很有限， 但通过化学计量学处理得到的模型应具有 较强的普适性。对于建立模型所使用的校 正方法，视样品光谱与待分析的性质关系 不同而异，常用的有多元线性回归、主成 分回归、偏最小二乘法、人工神经网络和 拓扑方法等
近红外光谱分析原理
近红外光谱分析原理近红外光谱分析是一种常用的无损检测技术，通过测量样品在近红外光波段的吸收和反射特性，来分析和鉴定物质的成分和性质。
本文将详细介绍近红外光谱分析的原理及其应用。
一、原理概述近红外光波长范围通常被定义为从780纳米到2500纳米，相对于可见光波长而言，在这一范围内物质对光的吸收较小。
近红外光谱分析利用了样品在这一波长范围内的吸收特性，通过测量样品对不同波长光的吸收程度来确定样品的成分和性质。
二、光谱仪构成近红外光谱仪通常由光源、样品接口、分光器、检测器和数据处理系统等组成。
光源产生近红外光，样品接口将光传递到样品上，并接收样品反射或透射的光信号。
分光器将光信号按照波长进行分离，并送入检测器进行信号检测。
最后，数据处理系统对检测到的光谱信号进行处理和分析。
三、样品制备近红外光谱分析的样品制备通常较为简单，大部分样品可以直接使用而无需特殊处理。
对于液体样品，可以直接放入透明的试剂盒或玻璃杯中进行测量；对于固体样品，通常需研磨成粉末或制备成透明的薄片，以确保光线可以透过样品进行测量。
四、光谱采集与分析光谱采集是近红外光谱分析的核心步骤，通过扫描一定波长范围内的光信号，得到样品在每个波长下的吸收光谱。
光谱分析可以通过两种方式进行：定性分析和定量分析。
定性分析通过与已知光谱库进行比对，判断样品的成分和特征。
光谱库中包含了不同物质的已知光谱特征，在采集到的光谱与光谱库进行匹配后，可以确定样品中是否含有特定物质。
定量分析则是通过建立样品的光谱特征与样品成分之间的数学模型，来估计或测定样品中的化学成分含量。
通常使用统计学方法和化学计量学模型进行定量分析。
五、应用领域近红外光谱分析在许多领域中得到广泛的应用。
例如，在农业中，可以通过近红外光谱分析检测农产品中的水分、蛋白质、糖分等成分，用于判断产品的质量和品种；在药品制造中，可以利用近红外光谱分析检测药品中的有效成分含量，用于质量控制；在环境监测中，可以通过近红外光谱分析检测土壤和水体中的污染物含量，用于环境保护等。
近红外光谱的原理及应用
近红外光谱的原理及应用前言近红外光谱是一种非破坏性的分析技术，被广泛应用于物质组分的测定、质量控制和环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱的原理及其在不同领域的应用。
一、近红外光谱的原理近红外光谱是指在波长范围为700 nm到2500 nm之间的光线所显示的谱图。
其原理基于物质吸收、散射和反射的特性。
近红外光谱仪通过收集样品对近红外光的吸收、散射或反射来获得样品的光谱信息。
其原理可简单总结为以下几个步骤：1.光源发出宽谱带光线，经过透镜或光纤导入光谱仪中。
2.经过光栅或棱镜的分光作用，将光线分解成不同波长的光，形成光谱。
3.样品与光谱仪中的探测器之间形成一个封闭的光学系统。
4.样品与光线相互作用，发生吸收、散射或反射。
这些相互作用引起光强度的变化。
5.光谱仪中的探测器记录这种光强度的变化，从而得到样品的光谱图。
二、近红外光谱的应用近红外光谱因其快速、非破坏性和高效的特点，在许多领域都有广泛的应用。
以下是近红外光谱在不同领域的应用示例：1. 食品行业•食品成分分析：近红外光谱可以用于分析食品中的脂肪、蛋白质、糖类等成分的含量，从而用于质量控制和产品检测。
这种非破坏性的分析方法可以避免传统化学分析所需的样品处理和分解过程。
•食品质量检测：通过比对样品近红外光谱与标准样品的光谱，可以检测食品中的变质程度、添加剂是否合格等质量指标。
2. 化工行业•原料组分分析：近红外光谱可以用于化工原料的成分分析，通过建立光谱与成分之间的关系模型，可以快速准确地确定原料的组分及其含量。
•反应过程监测：近红外光谱可以在线监测化工反应过程中的物质变化，实时掌握反应过程的动态信息，从而进行优化和调控。
3. 医药领域•药品质量控制：近红外光谱可以用于药品质量的快速检测和分析。
通过建立药品光谱与其成分、含量之间的关系模型，可以对药品进行快速准确的质量控制。
•药物研发：近红外光谱可以用于药物研发过程中的原料药分析、反应过程监测等，加快药物研发的速度和效率。
近红外光谱技术的原理
近红外光谱技术的原理
近红外光谱技术是一种非常重要的光谱分析方法，其原理基于近红外光在物质中的吸收谱带。
近红外光谱波长范围通常在780 nm到2500 nm之间，这个范围内的物质分子和化学键通
常会对光吸收或散射。
通过测量物质在不同波长处的吸光度或反射率，可以获得该物质的光谱特征。
近红外光谱技术的实验系统通常由光源、样品、光学元件和检测器组成。
光源发出近红外光，经过样品后，部分光被物质吸收或散射，其他光经过光学元件聚焦后，最终到达检测器。
检测器将接收到的光信号转化为电信号，并通过计算机处理和分析得到光谱图。
通过近红外光谱技术，可以获取样品的光谱图像，其中横轴表示波长，纵轴表示吸光度或反射率。
根据不同的样品性质，其光谱图像会呈现出特定的吸收峰或吸收带。
通过对光谱图的解析，可以确定样品中的不同物质成分以及它们的含量。
近红外光谱技术在很多领域应用广泛，例如农业、食品、药品、生物医学等。
在农业方面，通过分析土壤和作物的近红外光谱，可以评估土壤的肥力和作物的生长状态。
在食品工业中，近红外光谱可以用来检测食品中的营养成分、成分含量、质量等。
在药品和生物医学领域，近红外光谱被广泛应用于药品质量控制和生物组织成分分析等方面。
总之，近红外光谱技术是一种快速、无损、准确的光谱分析方
法，通过测量物质在近红外波段的吸光度或反射率，可以获取物质的光谱特征，从而实现对物质成分和性质的分析和检测。
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常用的化学分析技术，可用于快速、准确地确定样品的成分和质量特性。
本实用指南将介绍近红外光谱解析的基本原理、实验方法和数据处理技术。
1. 近红外光谱解析的基本原理近红外光谱解析是利用样品在近红外波段（700-2500纳米）的光吸收特性来分析其成分。
样品吸收近红外光的能力与其分子结构、化学键和功能基团的特征有关，因此可以通过测量吸收光谱来确定样品的成分。
2. 实验方法近红外光谱解析的实验方法包括样品制备、光谱采集和数据处理。
样品制备：将样品制备成均匀的固体、液体或气体样品。
固体样品可以通过粉碎、研磨或压片的方法制备，液体样品可以直接测量或通过稀释的方法制备。
光谱采集：使用近红外光谱仪测量样品的光吸收谱。
光谱仪会发射一束近红外光，并测量样品对不同波长光的吸收程度。
通常需要采集多个样品的光谱，并进行重复测量以提高数据的准确性。
数据处理：将采集到的光谱数据处理成定量或定性分析结果。
数据处理方法包括光谱预处理、特征提取和模型建立。
常用的数据处理方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）等。
3. 数据处理技术光谱预处理：为了提高光谱数据的质量，常常需要对光谱进行一些预处理，如基线校正、光谱平滑、光谱散射校正等。
特征提取：根据样品的光谱特征选择合适的数据区间或波峰作为特征。
常用的方法包括选择特定波长范围进行分析，或者计算光谱吸收曲线的一些统计参数。
模型建立：根据已知样品的光谱数据和其成分数据建立定量或定性分析的模型。
常用的方法包括主成分分析和偏最小二乘回归。
4. 应用领域近红外光谱解析广泛应用于化学、食品、农业、医药、环境等领域。
常见的应用包括药品质量控制、农作物品质评价、食品成分分析、环境污染检测等。
以上是近红外光谱解析实用指南的基本内容，希望对您的实验工作有所帮助。
如有任何疑问，请随时向我们咨询。
近红外光谱仪原理
近红外光谱仪原理
近红外光谱，又称做接近红外光谱分析，是一种利用近红外光谱仪技术对样品
成分进行测试和分析的方法。
近红外光谱仪可以分析温度范围从室温到极低温的物体，但主要用于检测活性
物质的分子结构、活性某种物质含量的大小以及电致变化物质的排列状态等。
特点是发送的光波，波长跨度较宽，可在此范围内检测到物质的变化动态。
近红外光谱仪对样品进行分析的原理在于，由信号源将扫描波长范围内的光束
发射到样品，然后产生发射光谱，再使用检测器探测到其吸收波长，根据样品吸收的不同程度，得到吸收光谱，近红外光谱仪以不同的波长跨度（幅度）发射光束，再探测到发射对样品所产生的反应，所得结果就可以用于对样品成分进行仪器分析。
近红外光谱仪用于生活娱乐中的应用也越来越多，比如饮料、食品、药品等的
鉴定与分析，有利于鉴定伪劣商品；犯罪现场的痕迹检验，使刑事讯问工作更加准确；也可以用在文物鉴定、染料等行业；此外，近红外光谱仪还可以在艺术品鉴别中作为一种重要的检测工具，帮助鉴定艺术品是否为真迹。
因此，近红外光谱仪已成为一种为我们生活带来科技革新的重要实用装置，它
已经为我们娱乐生活提供了极大的便利。
近红外分析原理
近红外分析原理近红外（NIR）光谱分析技术是一种非破坏性的分析方法，广泛应用于食品、药品、化妆品、农业、环境监测等领域。
本文将介绍近红外分析的原理，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、近红外光谱分析原理概述近红外光谱（NIR）是指介于可见光和红外光之间的电磁波。
与红外光谱相比，近红外波长范围更窄，通常介于700纳米到2500纳米之间。
近红外光具有高穿透性和强信号特征，在吸收、散射和反射过程中具有特定的光学特性。
二、近红外分析原理详解近红外分析是基于样品对近红外光的吸收特性进行定性和定量分析的方法。
当近红外光照射样品时，部分光会被样品吸收，而另一部分光会穿透并被探测器测量。
吸收的光谱特征与样品的物理化学性质相关联，可以通过建立光谱库或数学模型来解释和预测样品的成分、质量和特性。
近红外分析方法通常分为定性分析和定量分析两种。
1. 定性分析：通过比较待测样品的光谱特征与已知物质的光谱库相匹配，确定样品的成分或特性。
近红外光谱能够捕捉到物质的结构、键合和官能团等信息，通过光谱匹配可以快速准确地鉴别样品。
2. 定量分析：利用数学建模方法，通过建立样本的光谱与含量之间的定量关系，预测未知样品的含量。
这种方法需要建立多元线性回归模型或偏最小二乘回归模型，进行定量分析。
三、近红外光谱分析的优势和挑战近红外分析具有以下优势：1. 非破坏性：近红外光谱分析无需对样品进行处理或破坏性试验，可以保持样品的完整性。
2. 快速性：近红外光谱仪器操作简便，数据获取快速，可以在短时间内获得大量样品的光谱数据。
3. 多样性：近红外光谱可以应用于多种样品类型，包括液体、固体和气体等。
4. 多组分分析：近红外分析可以同时检测多个组分，提高分析效率。
然而，近红外光谱分析技术也存在一些挑战：1. 样品干扰：样品的颜色、湿度、温度等因素可能对近红外光谱产生影响，需要进行校正和修正。
2. 光学路径：样品的形状和厚度可能会对光谱信号的强度和形状产生影响，需要考虑样品的光学路径。
近红外光谱原理
近红外光谱原理
近红外光谱是一种分析技术，可用于材料的组成分析和质量控制。
它基于物质在近红外波段的光谱特征，通过测量样品吸收、反射或透射近红外光的强度来获得样品的光谱图像。
近红外光谱原理主要包括以下几个方面：
1. 光源：近红外光谱仪通常使用白炽灯或卤素灯作为光源，其辐射范围涵盖了近红外波段。
2. 多通道光栅：为了获得样品在不同波长上的吸收或反射光强度，近红外光谱仪通常采用具有多个光栅的光谱分析器。
每个光栅对应一个波长，通过旋转不同的光栅可实现光谱的扫描。
3. 采集样品光谱：样品可通过吸收、反射或透射光栅发射的光来获得其光谱。
对于固体样品，通常将样品置于透明的窗口上，使近红外光能够穿过样品；对于液体样品，则可以直接将光束照射于液体样品。
4. 光谱解析：光谱仪将采集到的光谱图像转换为数字信号，并进行光谱解析处理。
通过应用数学算法，可以对光谱进行分析和处理，以获得样品的组成信息。
5. 数据处理：在获得样品的吸收光谱后，可以通过比较样品的吸收光谱与基准光谱进行定性或定量分析。
也可以利用模型建立样品的光谱与样品特性之间的关系，实现定量分析和质量控制。
通过近红外光谱技术，可以快速、非破坏性地分析和检测各种样品，例如农产品、药品、化妆品等。
其优点包括操作简便、测量速度快、无需制备样品等，因此近红外光谱在工业生产和实验室分析中得到了广泛应用。
近红外光谱法原理
近红外光谱法原理
近红外光谱法是一种分析技术，通过检测和分析物质在近红外光谱范围内的吸收特性来确定样品中的成分。
该技术基于物质分子与电磁波的相互作用而产生的吸收波长和强度的变化。
近红外光谱法的原理基于分子的振动和转动。
分子在光照射下会发生不同类型的振动和转动，这些振动和转动的能量可以与入射光的能量相互作用。
近红外光谱法利用了分子振动和转动的特点，通过测量物质在近红外光谱范围内的吸收能力来确定样品中的不同成分。
在近红外光谱法中，使用近红外光源产生的特定波长的光照射到样品上，并通过检测光的透过率或反射率来获取样品的光谱信息。
通过比较待测样品与已知标准样品的光谱特征，可以确定待测样品中的不同成分的含量。
这种方法可以广泛应用于化学、制药、食品等领域，用于分析各种化合物的含量、纯度和组成。
总的来说，近红外光谱法利用了物质分子在近红外光谱范围内的吸收特性，通过测定样品的吸光度或透过率来确定样品的成分。
通过比较待测样品与标准样品的光谱信息，可以快速准确地分析物质的含量和成分。
细胞近红外光谱
细胞近红外光谱
近红外光谱是一种用于分析细胞和组织成分的技术，它利用了介于可见光和中红外光之间的电磁波。
近红外光谱技术主要依赖于分子振动光谱的原理，通过测量细胞或组织样本对近红外光的吸收情况，可以获得有关其化学成分和结构信息的数据。
这种技术具有以下特点：
1. 非破坏性：近红外光谱分析是一种非侵入性的检测手段，可以在不损害样品的情况下进行多次测量。
2. 快速检测：近红外光谱仪能够迅速获取光谱数据，适合实时或在线分析。
3. 多组分分析：可以同时分析样品中的多种成分，包括有机分子、水分等。
4. 成本效益：相对于其他光谱分析技术，近红外光谱仪器的维护成本较低。
5. 应用广泛：在食品工业、农业、制药、石油化工等领域都有广泛的应用。
总的来说，近红外光谱技术是一种强大的分析工具，它在细胞学和分子生物学研究中提供了重要的结构和功能信息。
近红外光谱原理
近红外光谱原理答：近红外光谱（NIR）是一种重要的光谱分析技术，广泛应用于化学、材料科学、生物学和医学等领域。
本文将介绍近红外光谱的基本原理，包括物质对光的吸收和散射、分子振动和旋转、能量转移和跃迁、多重散射和反射以及化学计量学分析等方面。
1. 物质对光的吸收和散射近红外光谱是一种基于物质对光的吸收和散射的分析方法。
在近红外区域，物质的吸收主要取决于分子中电子的迁移和振动。
不同的分子结构和化学键在不同波长的近红外光下具有不同的吸收特征，因此可以通过测量物质在近红外区域的透射、反射和散射等特征来获取其化学组成和结构信息。
2. 分子振动和旋转在近红外光谱中，分子振动和旋转也是重要的光谱活性。
分子振动是指分子内部原子的振动，其频率通常在近红外区域。
这些振动的能量与近红外光的能量相匹配，因此分子在近红外光下可以吸收光能并转换为热能或其他形式的能量。
分子的旋转也具有类似的特性，不同之处在于它们涉及的是整个分子的旋转而不是内部原子的振动。
3. 能量转移和跃迁在近红外光谱中，能量转移和跃迁也是重要的过程。
这些过程通常涉及电子或原子的激发和能级跃迁，可以导致光吸收或光散射。
例如，某些物质在近红外光下可以吸收光能并转移到其他物质上，这种能量转移通常是由于不同分子或化学键之间的相互作用所致。
4. 多重散射和反射除了上述过程外，近红外光谱还受到多重散射和反射的影响。
当光线通过样品时，它可能会遇到不同的分子和化学键，导致散射和反射。
这些散射和反射会影响光线的传播方向和强度，从而影响近红外光谱的测量结果。
在某些情况下，这些效应可能会导致光谱畸变或背景干扰，需要采用适当的实验技术和数据处理方法进行校正和处理。
5. 化学计量学分析化学计量学是一种利用数学和统计学方法分析化学数据的学科。
在近红外光谱分析中，化学计量学方法可用于建立模型、预测和分析化学计量学数据。
例如，可以通过建立偏最小二乘法（PLS）模型来预测样品的性质或组成，或者利用支持向量机（SVM）等方法进行分类和鉴别。
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析是一种常用的非破坏性分析技术，通过对样品中吸收、反射或透射近红外光的特性进行测量和分析，从而确定样品的组成、结构或性质。
它广泛应用于医药、食品、化工、环保等领域，为科学研究和工业生产提供了重要的帮助。
本文将从原理的角度介绍近红外光谱分析的基本原理和应用。
一、近红外光的特性近红外光波长范围通常定义为750到2500纳米，位于可见光和红外光之间。
它具有较强的穿透性，并且能够被许多物质所吸收。
近红外光与物质相互作用后，会引起物质中化学键的振动和分子的转动。
这些振动和转动能够产生一系列特征性吸收峰，形成物质的近红外光谱图。
每种物质的近红外光谱都是独特的，因此可以通过比对样品的光谱与已知物质的光谱库进行定性和定量分析。
二、近红外光谱仪的原理近红外光谱仪由光源、样品池、光谱分析器和数据处理软件组成。
首先，近红外光源会发出连续谱的光束，经过透射、反射或散射后进入光谱分析器。
光谱分析器会选择特定的光谱范围并分离出不同波长的光，然后通过光电探测器将光信号转化为电信号。
最后，数据处理软件会将电信号转化为光谱图，并对光谱图进行分析和解释。
三、近红外光谱分析的应用1. 成分分析：近红外光谱可以通过测量样品中特定化学键的振动频率来确定样品的成分。
例如，在药品生产中，可以使用近红外光谱分析仪来快速准确地检测药品中的活性成分和杂质。
2. 定量分析：通过建立标准曲线或建立定量模型，可以利用近红外光谱分析仪对样品中某种成分的含量进行定量分析。
例如，在食品加工中，可以使用近红外光谱分析仪对食品中的脂肪、蛋白质和糖等成分进行快速准确的测量。
3. 质量控制：近红外光谱分析可用于监测和控制工业生产过程中的样品质量。
通过对样品进行在线或离线的近红外光谱分析，可以及时发现质量变化和异常情况，并采取相应措施。
4. 物性分析：近红外光谱分析可以用于研究材料的物理和化学性质。
例如，在纺织业中，可以使用近红外光谱仪来分析纤维的质地、密度和含水量等物性参数。
近红外光谱仪的常见分类方法和类型
近红外光谱仪的常见分类方法和类型
近红外光谱仪是一种广泛应用于化学、生物、医药、食品等领域的分析仪器，根据其工作原理、构成和应用范围的不同，可以进行如下分类：
1. 根据工作原理：
近红外光谱仪可以根据其工作原理分为反射式、透射式和光纤式近红外光谱仪。
反射式光谱仪主要用于固体样品的分析，透射式光谱仪主要用于液体样品的分析，而光纤式光谱仪则可以用于在线监测和非接触式测量。
2. 根据构成和特点：
近红外光谱仪可以分为台式、便携式和在线式光谱仪。
台式光谱仪通常具有更高的分辨率和灵敏度，适用于实验室中的科研和分析工作；便携式光谱仪体积小、便于携带，适用于野外或现场快速检测；在线式光谱仪则可以实现连续监测和自动化控制。
3. 根据应用范围：
近红外光谱仪可以根据其应用领域分为食品安全检测、药品质量控制、化学品分析、生物医药等专用光谱仪。
不同的应用领域对光谱仪的性能要求和样品处理方法有所不同，因此针对不同的应用领域有专门定制的近红外光谱仪。
总的来说，近红外光谱仪的分类主要是根据其工作原理、构成和应用范围的不同进行的。
不同类型的近红外光谱仪在不同的领域和场景中发挥着重要作用，为化学分析和质量控制提供了有力的技术支持。
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近红外光谱偏最小二乘法快速测定八角茴香中莽草酸含量
[ 09-08-31 10:31:00 ] 编辑：studa20
作者：范铭然，孟庆繁，王迪，王天然，杨光，滕利荣，林凤
【摘要】目的采用偏最小二乘法（PLS）建立测定八角茴香中莽草酸含量的近红外光谱定量分析模型。
方法应用多种光谱预处理方法分别对八角茴香固体粉末样品的近红外光谱进行预处理，并采用预处理后的光谱分别建立定量分析模型，模型经过选择最适主因子数进行优化。
结果经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差（RMSECV）和交互验证预测值与实验测得值间的相关系数（Rv），外部均方根误差（RMSEP），选取最优的模型。
结论结果表明定量分析模型稳健性好和预测精度高，在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景。
【关键词】八角茴香近红外光谱偏最小二乘法莽草酸
八角茴香为木兰科植物八角茴香Illicium verum Hook f.的干燥成熟果实，产于中国南方地区和越南，是我国重要“药食同源”经济树种，为我国特产辛香料和中药。
八角茴香中普遍含有莽草酸，是莽草酸的丰富来源之一。
研究表明莽草酸具有很好的抗炎、镇痛和抑制血小板聚集的作用，是有效对付致命的H5N1型禽流感病毒的药物“达菲”的合成中间体［1，2］，具有广阔的开发价值和应用前景。
近红外光谱波长范围在780～2 500 nm，有机化合物在该区有吸收。
其特点是吸收较弱，样品不需稀释就可测量，适于组分的常量分析，易于实现简便快速的非破坏分析。
但谱带较宽，组分间谱带重叠严重，给直接分析带来困难［3，4］。
化学计量学可有效地解决这个问题。
偏最小二乘法(Partial Least Square， PLS)是目前化学计量学中最有效的分析方法之一。
莽草酸的常规测量方法为高效液相色谱法（HPLC）［5］，该方法通常需要合适的溶剂，经过超声波等方法进行提取，前期预处理非常繁琐、费时，而且因需要大量的有机试剂而污染环境和对操作人员造成伤害。
本文采用NIR光谱结合偏最小二乘法（PLS）建立测定八角茴香中莽草酸含量的定量分析模型。
本实验所建立的测定八角茴香中莽草酸含量的定量分析模型具有较高的预测精度，为中药中有效成分含量的测定提供一种新方法。
1 材料与仪器
八角茴香购于沈阳家乐福超市；莽草酸对照品购于Sigma公司；甲醇和
H3PO4，分析纯；乙腈，色谱纯。
高速万能粉碎机，型号FW100，天津市泰斯特仪器有限公司；超声波细胞粉碎机，型号KS600，宁波科生仪器厂；高效液相色谱仪（WATERS）；紫外
可见分光光度计，型号UV3150，日本岛津公司；积分球，型号ISR
3100，日本岛津公司。
2 方法
2.1 光谱测量64个不同产地的八角茴香干燥果实样品于100℃烘箱中烘干2 h，粉碎，过0.45 mm筛，制成粉末样品。
采用可见近红外分光光度计及附件积分球采集八角茴香粉末样品的近红外光谱，仪器参数设置为光谱范围1 750～2 000 nm，光谱通带宽度为12 nm，每个样品进行近红外扫描3次，取平均值作为该样品的近红外光谱。
2.2 HPLC法测定莽草酸含量精密称取一定量的八角茴香粉末样品，加入一定量的甲醇，使液料比为46.4∶1（ml∶g），采用超声波细胞粉碎机，超声波功率设为318 W，超声提取202 s，提取液10 000 r/min离心10 min，上清液过45 μm微孔滤膜，滤液作为待测样品液。
精密称取一定量的莽草酸对照品（Sigma公司），配制成浓度为0.700，0.450，0.300，0.150和0.075
mg/ml标准溶液，以乙腈 2 %H3PO4（体积比95∶5）为流动相，采用Waters 600高效液相色谱系统、Waters 2487双波长检测器和Kromasil NH2 (4.6 mm×150 mm， 5 μm)色谱柱测定所配制的莽草酸标准溶液的峰面积，流速为1.0 ml/min，进样量为10 μl；检测波长：213 nm。
以标准样品莽草酸浓度为横坐标，峰面积为纵坐标绘制标准曲线，曲线回归方程为Y=1.447
78×107X+1.053 69×105，R=0.999，按上述条件测定64个待测样品液中莽草酸含量。
2.3 PLS定量分析模型的建立根据样品NIR光谱的第一主分得分(PC1)为横坐标，第二主成分得分(PC2)为纵坐标所绘制的主成分得分图，将剩余的样品分成校正集和预测集，校正集样品用于建立校正模型，采用交互验证的方法检验模型的内部稳健性和拟合效果，其评价参数为交互验证均方根误差（RMSECV）和交互验证预测值与实验测得值间的相关系数（Rv），采用预测集检验模型的预测能力，防止模型过拟合，其评价参数为预测均方根误差（RMSEP），RMSECV和RMSEP的计算方法参考文献［6］。
分别采用卷积平滑，快速傅立叶变换（FFT），一阶导数和二阶导数分别进行样品的NIR光谱预处理，原始光谱和各预处理后的光谱分别建立PLS定量分析模型，最后经过比较模型的内部稳健性、拟合效果和预测性能，选择最优的模型。
3 结果与分析
3.1 近红外漫反射光谱分析由图1可以看出近红外光谱谱峰重叠严重，用常规的线性分析方法无法分析。
样品在1 750～1 875 nm近红外波区吸收相对较弱，在1 875～2 000 nm近红外波区吸收相对较强，出现较高的吸收峰。