近红外光谱分析技术教案.pptx

会计学近红外光谱谱区示意图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)近红外光谱的常规分析方法透射光谱法反射光谱法近红外光谱分析技术定性分析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。
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。
定量分析多元线性回归（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
近红外光谱定量分析的八个环节样品的选择样品近红外谱图的扫描谱图的预处理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。
样品中各待测成分化学值的测定剔除异常值分析谱区的选定建立模型检验与评价模型用外部证实法检验和评价数学模型，可以检验数学模型在时间空间上的稳定性。可以用另外一些独立的、待测量已知的检验样品集，用数学模型预测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，要求相关系数越接近1、预测标准差越小，则模型的预测准确度越高。
如果测定的样品在时间和空间条件上有一些新的变化，原有的数学模型已不适合此新条件，则需重新建立有代表性的校正样品集（可以在原有的样品集中增加一些新的样品类型，以使新的校正样品集能代表新的类型样品），然后再按照①－⑧环节对数学模型进行修正与维护。近红外光谱定量分析的流程与步骤近红外光谱仪器的主要类型近红外光谱技术的应用近红外光谱分析技术的优缺点缺点：
（1）建立模型需要大量有代表性且化学值已知的样
品；
（2）模型需要不断的维护改进；
（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参
比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。Thanks!