• 本文目录导读：
• 1、一、什么是FTIR？
• 2、二、 FTIR 数据库
• 3、三、傅里叶红外光谱图分析

在现代科技发展中，越来越多的研究者开始注重于探索物质结构以及成份等信息。其中，原子和分子是构成物质的基本单元。因此，在对各种材料进行研究时，往往会使用到不同类型的光谱测量方法来获取其特定结构与功能。

而在这些测量方法之中，傅里叶红外（FTIR）光谱法被广泛用于检测有机、无机和生物大分子化合物等复杂体系内部结构，并通过对吸收频率、振动模式等参数变化方式进行识别和分类。由此，《傅里叶红外（FTIR）光谱数据库》应运而生。

一、什么是FTIR？

首先需要明确什么是 FTIR？它也被称作 Fourier-transform infrared spectroscopy, 是利用类似干涉法的一个技术手段去分离出不同波长下样品所响应辐射属性并转换为频率表示的一种测试方式，可以将紫外线或可见光区没有传统红外谱的弱信号放大成可检测状态，不仅提高了测试灵敏度和精度，也使得实验操作更加便捷。

这种技术被广泛应用在化学、药物研究、材料科学和环境监测等方面。例如：FTIR 能够通过对 shirley-baseline 进行消除基线扰动以及处理噪声数据，在合成有机合物的过程中去鉴定反应试剂与产品组分；同时也可利用其无需准备样品即可直接置于气体通道进行触发响应特殊频率的优点来检测空气质量或污染源。

二、 FTIR 数据库

目前，世界上许多国家都建立了自己的 FTIR 数据库，并收集并整理了数万个化合物例子。其中最常见 FD 规格是 4,000 - 500cm^-1 之间波段范围内振动光谱采集结果 。数据库中包含各类单一组份参考标准物质（如苯胺），混合体（如人血清）以及有机与金属离子配位聚合系列等复杂结构材料示例等。

由此产生的问题则是随着越来越多新型化合物材料的发现，许多 FTIR 数据库已经不能够满足研究人员检索所需（如在配合剂识别或自组装过程中）。虽然一些仍具有相当量级，但是对于一些高精度、低浓度等复杂情形下的样品测试数据则显得明显不太保证准确性。

目前常见的 FTIR 光谱数据库包括 Sadtler, Wiley Registry, Aldrich 和 NISs。因而可针对特定应用场景设计更符合需要的辅助解析工具，并邀请领域专家加入其开发维护团队共同推动科技进步。

三、傅里叶红外光谱图分析

1. 组成分析——根据某个区间内吸收带强弱与位置变化提供大致分子结构概况。通过质谱法和气相色谱泄漏方式可鉴定出各组份；同时观察实验结果还能从原理上掌握很多关键参数信息 (如官能基类型) 信息等；

2. 官能基估算——FTIR 分子振动频率与 C-H 拉曼频率之比可以估计出阳离子体系表面存在羧酸以及其他含官能基材料数量范围，同时通过可视化将吸收谱带归类为相应官能基类型；

3. 结构识别——FTIR 光谱可以有效鉴定出小分子的非周期性结构以及其他复杂大分子中碳氢键、氧合物、含硫元素等机理组成部件 ，并建立与知名数据库或文献资料库关联发现新型物质信息。

综上所述，在 FTIR 分析中，虽然观察频率和振动模式是推导样品内部潜在化学缺陷特征值的根据原则，但具体到其对于每一种不同结构形态的表达方式时，则需运用统计逻辑工具去初步筛选数据，并借助人员手动控制来提升精度水平。

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