近红外光谱分析的流程与步骤

　　近红外光谱定量分析的流程分成两个大步骤：即 建立数学模型(分析方法、预测方程)并检验、优化模型的稳定性;以及应用数学模型，利用未知样品的近红外光谱，预测未知样品中有关组分的含量或性质。

　　近红外光谱分析适合于大量样品的分析。进行近红外光谱分析，必需首先收集一批有代表性的、含量或性质(称为化学值)已知的标准样品，准确测定其近红外光谱与化学值，校正近红外光谱测定不稳定造成的图谱失真，然后，利用化学计量学算法，建立全谱区的光谱信息与含量或性质间的数学关系(称为数学模型，相当于标准曲线)，并且通过严格的统计验证、选择最佳数学模型。对于未知样品，只要测定其光谱，就可由选定的数学模型计算其对应成份的含量或性质。