- 本文目录导读:
- 1、傅里叶红外光谱技术简介
- 2、如何使用傅里叶红外光谱仪?
- 3、总结
傅里叶红外光谱技术简介
傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared, FTIR)是一种重要的分子结构分析工具,它利用物质在吸收、传播和反射红外辐射时发生的振动来研究其化学性质。FTIR仪器通过测量样品与参考材料之间在不同波长下的差异,便可确定样品中含有哪些功能基团以及它们所处于何种环境。该技术广泛应用于食品、制药、化工等领域。
如何使用傅里叶红外光谱仪?
几乎所有主流厂商提供了自动或手动控制程序实现常规扫描测试。首先将待测液体或片剂放置到透明窗口上,并以良好接触进行排列。然后打开软件选择相对应得测试文件格式,在对需要检验得厚度校正完成后启动扫描过程即可。
wavenumber空间处理步骤
- Baseline correction(基线校正):由于光源和样品可能存在的背景干扰,傅里叶红外光谱图像中会出现一个基准线(baseline),而这个基准线会对数据分析造成影响。因此需要进行基础校正。
- Spectral range selection(谱段选择):样品吸收红外辐射的波数范围是有限的,通常使用4000至400 cm-1之间的波数范围来检查功能组。其他无用信号将被剔除。
- Noise reduction(噪音降低):离散得点采集容易受到加性白噪声、多路径干扰等所影响。不良测量值可通过滤波平滑实现。
- Data normalization(归一化处理): 对于在相同研究区域内完成得人物矩阵容易引入偏差或者在比较不同测试结果时需要调整后进行统计分析相关度大小变化情况.
- Function group identification (识别功能群):观察FTIR谱图并结合已知求数字库与文献进行峰形分析,可以确定样品中存在的功能基团。
- Peak integration & peak ratio calculation (峰积分与比值计算): 根据谱图数据自行或利用专业软件即可实现对各类信号高度、面积等尺度单位得具体数值测量。
- Multivariate analysis(多元统计分析):通常在处理大规模FTIR数据集合时采用。通过PCA(主成份分析)、PLS (偏最小二乘法)和LDA(线性判别式)方法来识别潜在因素和特征变量,并找到它们之间的相关关系。。
- Quantitative analysis (定量化): 利用标准物质作为参照,建立校正曲线;然后检测未知物质相似区域以及不同波长下的强度差异,进而推导出表达含有目标组成部分所需要的参数。(如食材抗氧化能力测试)
spectroscopic data analysis 步骤:
总结
傅里叶红外光谱技术是一种非侵入性且快速、易操作的稳定观察方法。其使用范围广泛,在各个领域均有应用。对于分析研究来说,傅里叶红外光谱数据分析更是不可或缺的环节,通过合理选取数据处理步骤和目标函数可以快速准确地实现相关参数的提取。
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