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近红外光谱定量分析的七个重要环节

lijing320323

2016/09/15

近红外光谱（NIR）

①准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：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。
②选择与建立校正样品集中各个样品：为了克服近红外光谱复杂与变化的高背景，校正样品集中的各个样品必须包括今后待测样品中的全部背景，利用该校正样品集建立的数学模型，就能够校正样品中各种复杂的背景，该数学模型也只能适用于包括这些背景的样品。
③准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为化学值)。因为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理论极限。
④剔除异常值，建立校正校品集(标样集)：由上述①、②环节测定的校正样品集中种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。为保证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。
⑤对校正样品集中样品光谱的预处理与分析谱区的选定：光谱的预处理与谱区的选定，是克服近红外光谱测定不稳定的有效环节。根据标样光谱的状况对光谱预处理，包括求导、数字滤波、付立叶变换与小波变换滤波等，以降低系统背景与随机背景。
⑥选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想是应用近红外光谱的全光谱的信息，以解决近红外光谱的谱峰重叠与复杂背景的影响。
⑦用外部证实法检验和评价数学模型，以检验数学模型在时间空间上的稳定性。可以用另外几批独立的、待测量已知的检验样品集，用数学模型预测计算检验集中各样品的待测值；对实际值与预测值作线性相关，并用相关系数和预测标准差来表示预测效果，要求相关系数接近1、预测标准差逼近于校正标准差。为了检验数学模型在时间、空间上的稳定性，需要用数学模型预测不同时间和空间的检验样品集，检验预测标准差是否都能得到稳定的结果。

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