近红外光谱技术的优点和应用分析
近红外光谱技术主要具有以下优点:
(1) 可以同时测定多种组分;
(2) 分析速度快;
(3) 实现无损和无污染性测试、费用低;
(4) 适应性广,几乎适合各类样品分析;
(5) 可使用光纤实现远程分析检测。
近红外光谱技术在许多领域获得了广泛应用,已成功应用于农业、畜牧业、林业、生物、医学、石油化工和工业流程检测等方面,对推进生产和科研领域的技术进步发挥了巨大作用。
近红外光谱分析主要包括定性分析和定量分析：
1）定性分析
近红外光谱定性分析利用模式识别与聚类的一些算法，主要用于鉴定。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。
2）定量分析
近红外光谱分析与其它吸收光谱按照比耳定律作定量分析类似。作常规光谱定量分析时，需要建立光谱参数与样品含量间的关系（标准曲线）。但对复杂样品作近红外光谱定量分析时，为了解决近红外谱区重叠与谱图测定不稳定的题目，必须充分应用全光谱的信息。这是由于在近红外光谱中和各个谱区内都包含多种成分的信息（即谱峰重叠），而同一种组份的信息分布在近红外光谱的多个谱区：不同组分固然在某一谱区可能重叠，但在全光谱范围内不可能完全相同，因此，为了区别不同组分，必须应用全光谱的信息，建立全谱区的光谱特征与待丈量之间的关系——即数学模型。
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