近红外光谱分析技术的注意事项
近红外（near infrared ），波长在780～3 000nm范围的电磁波。对植物十分敏感。现代近红外光谱（NIR）分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术。
近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析，定性分析的目的是确定物质的组成与结构，而定量分析则是为了确定物质中某些组分的含量或是物质的品质属性的值。与常用的化学分析方法不同，近红外光谱分析法是一种间接分析技术，是用统计的方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型（或称校正模型，Calibration
Model）。
近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即必须同时具备三个条件：
（1）各项性能长期稳定的近红外光谱仪，是保证数据具有良好再现性的基本要求；（2）功能齐全的化学计量学软件，是建立模型和分析的必要工具；
（3）准确并适用范围足够宽的模型。这三个条件的有机结合起来，才能为用户真正发挥作用。因此，在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识，特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导，为此付出代价的厂家有之，因此，一定要对厂家提供模型与情况有详细了解。
近红外分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目，比如测量一张光谱图，如果仅有一个模型，只能得到一个数据，如果建立了10种数据模型，那么，仅凭测量的一张光谱，可以同时得到10种分析数据。
在定标过程中，标准样本数量的多少，直接影响分析结果的准确性。数量太少，不足以反映被测样本群体常态分布规律，数据太多，工作量太大。另外在选择化学分析的样本时，不仅要考虑样品成分含量和梯度，同时要考虑样本的物理、化学、生长地域、品种、生长条件及植物学特性，以提高定标效果。使定标曲线具有广泛的应用范围，对变异范围比较大的样本可以根据特定的筛选原则，进行多个定标，以提高定标效果及检验的准确性。一般来讲，单类纯样本由于样本性质稳定，含化学信息量相对少，因此定标相对容易，如玉米、小麦、大豆等纯样。混合样本样品信息复杂，在本谱区会引起多种基团谱峰的重叠，信息解析困难、定标困难，如畜牧生产中的各种全价饲料、配合饲料、浓缩饲料等。
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