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近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展一、本文概述近红外光谱分析技术，作为一种重要的分析手段，在化学、生物、医药、农业、食品、石油等多个领域具有广泛的应用前景。
近年来，随着科学技术的不断发展，我国近红外光谱分析技术也取得了显著的研究与应用进展。
本文旨在全面梳理和评述近五年我国近红外光谱分析技术的研究动态和应用实践，以期为推动该领域的技术创新和产业发展提供参考。
在概述部分，我们将首先介绍近红外光谱分析技术的基本原理和特点，阐述其在不同领域中的应用价值。
随后，我们将简要回顾近五年我国近红外光谱分析技术的发展历程，包括关键技术的突破、仪器设备的升级以及应用领域的拓展等方面。
在此基础上，本文将重点分析近五年内我国近红外光谱分析技术的主要研究成果，包括理论创新、方法优化以及应用案例等。
我们将展望近红外光谱分析技术的未来发展趋势，探讨其在我国各领域的潜在应用前景和面临的挑战。
二、近五年我国近红外光谱分析技术研究进展近五年来，我国近红外光谱分析技术研究取得了显著进展，不仅在理论深度上有所提升，还在技术应用上实现了突破。
在理论研究方面，我国的科研团队深入探索了近红外光谱与物质分子结构之间的关系，提出了一系列新的分析模型和算法。
这些模型不仅提高了光谱解析的精度，还拓展了近红外光谱技术的应用范围。
同时，随着计算机技术的快速发展，近红外光谱数据处理和分析的速度也得到了显著提升。
在技术应用方面，近红外光谱分析技术在多个领域实现了广泛应用。
例如，在农业领域，通过近红外光谱技术可以快速准确地检测农产品的品质和成分，为农业生产提供了有力支持。
在医药领域，近红外光谱技术被用于药物成分的分析和药品质量控制，确保了药品的安全有效。
在环保、石油化工等领域，近红外光谱技术也发挥着重要作用。
值得一提的是，我国在近红外光谱仪器研发方面也取得了重要进展。
国内科研机构和企业相继推出了一系列性能稳定、操作简便的近红外光谱仪器，为我国近红外光谱技术的普及和推广提供了有力保障。
近红外分析中光谱预处理方法的研究与应用进展作者：王欣来源：《科技资讯》 2013年第15期王欣(长春理工大学电子信息工程学院吉林长春 130022)摘要:光谱预处理方法在近红外光谱分析技术中占居重要地位。
本文综述了均值中心化、标准化、归一化、平滑、导数、正交信号校正等常用的光谱预处理方法,着重介绍了傅里叶变换(FT)、小波变换(WT)两种基于变量压缩和信息提取的光谱预处理方法。
关键词:近红外光谱预处理小波变换中图分类号:O657.33 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)05(c)-0002-01近红外光谱(700～2500 nm)主要是含氢基团的倍频和组合频的吸收光谱,吸收强度弱,灵敏度相对较低,吸收带宽也相对较宽且重叠严重。
利用近红外光谱仪对样品进行采集,得到的光谱除了样品自身的信息外,还携带了其他无关的信息。
为了得到准确可靠的分析结果,对光谱数据进行预处理是十分必要的。
1 光谱预处理方法与应用(1)均值中心化(mean centering)。
均值中心化是从每个光谱数据中减去各个样品的平均光谱,以此来消除光谱的绝对吸收值。
在对样品进行定性和定量分析时,光谱均值中心化是最为常用的。
(2)标准化(autoscaling)。
标准化又称为均值方差化,是把均值中心化处理后的光谱再除以校正集光谱阵的标准偏差光谱。
(3)归一化(normalization)。
归一化算法有:最小/最大归一化、矢量归一化、回零校正。
在近红外光谱分析中,常用的是矢量归一化,它是先计算出光谱的吸光度平均值,然后用光谱减去该平均值,再除所有光谱的平方和。
光谱归一化的目的是消除光程变化对光谱产生的影响。
((6)标准正态变量变换(SNV)和去趋势算法(De-trending)。
SNV(standard normal variate transformation)用来减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响。
SNV与标准化的计算公式相同,区别在于标准化过程是基于光谱阵的列进行运算,即对一组光谱数据进行处理,而标准正态变量变换是基于光谱阵的行,即对一条光谱数据进行处理。
DOI:10.13743/ki.issn.1009-8135.2013.03.010杨 琼1 项 瑜2 杨季冬3 *（1．长江师范学院化学化工学院，重庆涪陵 408100）（2．重庆广播电视大学武隆分校，重庆武隆 408500）（3．重庆三峡学院化学与环境工程学院，重庆万州 404100）摘要：基于重庆市高校创新团队“近红外光谱检测技术研究及其应用”的建设与发展，重点介绍了近红外光谱分析技术的发展，研究了近红外光谱分析技术在三峡库区特色资源的快速检测的应用．关键词：近红外光谱；分析技术；研究；应用中图分类号：O657.33文献标识码：A文章编号：1009-8135（2013）03-0089-031 近红外光谱分析技术的发展沿革近红外光谱(780~2526 nm)是人类最早发现的非可见光谱段，距今已有200多年．由于它是C-X(H、N、O、S)键的倍频和组合频谱，光谱在这个谱段交互重叠，异常繁杂，形似一锅粥，所以迟迟未能发展成可用的光谱分析技术[1][2-3]1-5,1-10．随着光谱技术的发展，近红外光谱分析仪器不断得到改进，结合化学计量学的发展，尤其是计算机的数据分析应用，才使得近红外光谱分析技术(Near Infrared Spectroscopy, 即NIRS)真正成为了一种有效的分析手段．20世纪50年代初，Norris等用近红外光谱漫反射技术测定了一些农副产品的品质（水分，蛋白和脂肪等指标），但由于他们用的仍是传统的光谱定量分析方法，未能将近红外光谱分析技术的发展迅速推进[4-6]．三十年来，由于化学计量学有效提取数据，计算机迅速进行数据分析，拓展了近红外光谱分析技术的应用．现在由光谱仪硬件和化学计量学软件组成的近红外光谱分析手段在农副产品、食品安全、石油化工、医药和环境等方面的分析应用日益扩展，方兴未艾[7,9][8]7．近红外光谱分析的优势在于：（1）可用于快速分类鉴别和定量分析．只要将分析对象的性质和组成与近红外光谱建立相关的定性和定量模型，就可以快速重复鉴别和测量众多的样品；（2）可用于同时测定多种组分，通过计量模型的优势可同时测定复杂体系中的多种组分；（3）可用于无损分析，近红外光谱分析可采取透射方式或漫反射方式，勿须破坏样品，勿须添加试剂，因此是非常环境的分析方法；（4）利用光纤探头可实现实时在线远程分析[10-12]．正是近红外光谱分析技术的这些优势逐步开发，使得这项分析手段得到更为广泛的拓展．近红外光谱分析的劣势在于：（1）近红外光谱分析必须建立数理模型，方能进行有效地快速分析，所以它属于二次分析方法；（2）由于近红外光谱区域的光吸收较弱，渗透力较强，故其检测限只能在千分之一以上，适于常微量分．该技术尽管存在这些劣势，为克服这些劣势的研究仍在不断深入．其实这些劣势形成了近红外光谱分析技术与众不同的特色，目前也有很多人在致力于改变这些劣势为优势的研究[13-14]．收稿日期：2013-02-18作者简介：杨琼（1980-），女，重庆酉阳人，土家族，长江师范学院讲师，硕士研究生，主要研究分子光谱分析.通讯作者：杨季冬（1956-），男，重庆丰都人，重庆三峡学院教授，博士，博士生导师，主要研究分子光谱分析.-89--90-2 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的建设与发展重庆市高校科技创新团队“近红外光谱检测技术研究及其应用”是由西南大学、长江师范学院、重庆三峡学院、太极集团、涪陵乌江榨菜集团、涪陵区科委和环保局联合组建的“产学研政”协同创新体．实验基地设在长江师范学院和重庆三峡学院，由杨季冬教授领衔建设．目前该团队共有教授6人，高级工程师2人，副教授2人，博士5人，硕士10人．实验室主要开展分子光谱分析研究，拥有近红外、中红外、拉曼、紫外和荧光光谱仪器，以及高效液相色谱、电化学分析系统、化学发光分析仪等重要分析手段，同时还挂靠西南大学光谱分析研究实验室，可借助拓展分子光谱分析的尖高端分析仪器范围．经过多年的努力攀登，与太极集团和涪陵乌江榨菜集团合作，团队建设形成了高校与企业结合的产学研一条龙研究体系，同时打造了一支研究服务地方的，充满活力的可持续发展的研究团队．结合三峡库区和乌江流域资源丰富的地方特点，主要形成了三个具有地域特色的研究方向．3 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的主要研究方向3.1 以近红外光谱分析技术测定环境中的多种监控指标的研究利用近红外光谱技术具备多组分多指标同时检测、测定速度快、测试重现性好等优点，开发水环境中多种监控指标的测定的研究．我们试验以近红外光谱分析技术结合多种分析手段开发了垃圾处理声渗滤液中多种组分如金属离子和有机多苯酚、酸类的快速监测．尤以近红外光谱分析技术建立同时测定垃圾渗滤液中的COD 和BOD 指标，经《理化检验・化学分册》、《JWARP 》报道后得到国内外广泛的转录引用[15-17]．3.2 以近红外光谱分析技术测定天然药用植物中多种活性成分的研究利用近红外光谱分析技术对各种天然药用植物进行品质和产地鉴定，以及对中成药的活性成分发展了快速检测．根据近红外光谱分析技术的特点，建立天然药用植物和中成药的多种活性成分与近红外光谱数据之间的数学关联模型，从而建立起其中为止，我们已经建立了近红外光谱快速分析检测藿香正气液、黄芪精口服液、通天口服液等九种中成药口服液以及药丸、片剂的活性成分，对三峡库区盛产的黄莲、虎杖等二十多种地方天然药用植物进行品质和产地鉴定，同时开发集成了天然药用植物的近红外光谱图数据库．为进一步实现中药现代化的质量监控研究奠定了基础，并对中药化学动力学和药理学的研究提供科学依据[19]．3.3 以近红外光谱分析技术测定农副产品品质的多种成分的研究利用近红外光谱分析技术对地方农副产品如涪陵榨菜和山地烤烟品质进行分析测定，通过实验采集榨菜和烤烟品质指标的近红外光谱图数据，建立榨菜品质指标与近红外光谱数据之间的关联模型，建立对榨菜中多种指标的定性鉴别和定量测定的新方法，并开发近红外光谱分析测定榨菜品质的简便快速、在线及无损检测的实用技术．对享有中国榨菜之乡涪陵的榨菜做了深入的研究，利用近红外光谱技术评价涪陵榨菜品质，同时测定了涪陵榨菜中果胶和总糖的含量，快速鉴别涪陵榨菜品牌的研究[20]．4 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的研究拓展目前，创新团队将继续发展对三峡库区生态的各种环境指标、区域天然植物的药用成分和地方农副产品质地检测的研究工作，并致力于更深入的与太极集团、涪陵乌江榨菜集团合作，力争尽快把近红外在线检测推广应用到制药和农副产品加工的生产线上．拓展近红外光谱的研究工作如下：①加强基础研究，攻克近红外光谱分析理论上的局限．如近红外光谱与分子结构的关联，近红外光谱与其它光谱的联系，近红外光谱技术与其它分析技术的联用．这些研究工作的突破都有可能推进近红外光谱分析技术更加完美和更为广泛的应用．②加强应用推广，促进近红外光谱分析的实际应用．结合我们已在环境监测分析、中成药活性成分分析和榨菜品质分析上做了大量的前期研究工作，期待把近红外光谱分析的实用技术真正推广到实际生产线上，建立一些实际分析模式，利用近红外光谱分析的优势，切实解决实际应用上的难题．③加强自主创新，开发和改进近红外光谱分析-91-普适的近红外光谱仪器和便携式分析仪器，以及对某些专门特殊的仪器的改进；建立适宜筛选各种算法的建模软件，建立普适的分析模型；研究改进适应各种分析对象的光谱采集手段．参考文献：[1]Herschel W, Philos. Investigation of the powers of the prismatic colorsto heat and illuminate objects [J].Trans.R.Soc.1800, 90:255-283.[2]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].北京：中国石化出版社（第二版），2007.[3]严衍禄.近红外光谱分析基础与应用[M].北京：中国轻工业出版社，2009.[4]Kaye W. Near-infrared spectroscopy: I. Spectralidentificationandanalyticalapplications Spectrochim Acta, 1954,6: 257[5]Birth G S and Norris K H. Food Techool. 1958,12: 592.[6]Norris K H and Rowan J D. Revision of the Formula Method Tables for Thermal Process Evaluation. Agric Eng. 1962, 43:154.[7]徐广通，袁洪福，陆婉珍.现代近红外光谱技术及应用进展[J].光谱学与光谱分析，1999，20（2）：134-142.[8]褚小立.化学计量学方法与分子光谱分析技术[M].北京：化学工业出版社，2011.[9]高荣强，范世福.现代近红外光谱分析技术的原理及应用[J].分析仪器，2002（3）：9-12.[10]涂瑶生，柳俊，张建军.近红外光谱技术在中药生产过程质量控制领域的应用[J].中国中药杂志，2011，36（17）：2433-2436.算法进展评述[J].分析化学，2004，32（4）：534-540.[12]陆婉珍.近红外光谱用于过程分析.中国仪器仪表，2008（1）：34-35.[13]Burns D A, Ciurczak E W. 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College of Chemistry and Chemical Engineering, Yangtze Normal University, Fuling, Chongqing 408100)（2．Chongqing Broadcast & TV University, Wulong Branch ，Wulong ，Chongqing, 408500） （3．School of Chemical and Environmental Engineering, Chongqing Three Gorges University, Wanzhou,Chongqing 404100） Abstract ：Based on the construction and development of Chongqing University Innovation Team“Technology Research and Application of Near Infrared Spectrum Testing”, This paper mainly introduces the development of near infrared spectral analysis technology, and the applied research on near infrared spectral analysis technology in rapid detection of characteristic resources in the Three Gorges Reservoir Area.Keywords ：near infrared spectral; analysis technology; research ; application。
标题：近红外光谱（NIRS）分析技术及其在农业中的应用作者：---- 摘自：农林科学院玉米研究中心摘要论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术发展进程及其应用现状、发展前景。
关键词：近红外光谱分析作物育种品质抗病虫应用在电磁光谱（EMS）中，400～700nm的可见光使生命得以生存，而位于可见光之外的近红外光谱（NIR，波长为0.75～2.5μm）可以分析生物的所有组分。
近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，NIRS已成为谷物品质分析的重要手段。
由于可以非破坏性的分析样品中的化学成分，为当前作物育种研究领域的品质育种提供了一个新的技术手段。
1 NIR作为一种分析手段，可以测定有机物以及部分无机物。
这些物质分子中化学键结合的各种基团（如C=C，N=C，O=C，O=H，N=H）的伸缩、振动、弯曲等运动都有它固定的振动频率。
当分子受到红外线照射时，被激发产生共振，同时光的能量一部分被吸收，测量其吸收光，可以得到极为复杂的图谱，这种图谱表示被测物质的特征。
不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，这就为近红外光谱定量分析提供了基础。
但由于每一物质有许多近红外吸收带，某一成分的吸收会与其他成分的吸收发生重组，因此当测定某一复杂物质，如豆饼中的粗蛋白质时，在所选择的近红外光谱区会受到水、纤维、油吸收的干扰。
Herschel在1800年发现NIR光谱区，但NIR区的倍频和合频吸收弱、谱带复杂和重叠多，信息无法有效的分离和解析，限制了其应用。
随着光学、电子技术、计算机技术和化学计量学的发展，多元信息处理的理论与技术得到了发展，可以解决NIR术是依据某一化学成分对近红外区光谱的吸收特性而进行的定量测定，所以应用NIR光谱进行检测的技术关键就是在两者之间建立一种定量的函数关系。
现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。
近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。
本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。
文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。
二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。
近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。
因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。
现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。
量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。
光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。
现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。
光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。
化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。
光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。
现代近红外光谱技术及应用进展近红外光谱技术是一种快速、高效、无损的分析技术，广泛应用于化学、食品、药物等领域。
尤其是随着科学技术的发展，现代近红外光谱技术在样品制备、光谱采集、数据处理等方面都有了显著的提升，极大地扩展了近红外光谱技术的应用范围。
近红外光谱是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围为700-2500nm。
现代近红外光谱技术利用近红外光子的能量和量子力学中的跃迁原理，通过对样品进行照射，使样品中的分子吸收近红外光子的能量后从基态跃迁到激发态，再返回基态时发出特征光谱。
通过对特征光谱进行定性和定量分析，可以获取样品的组成、结构和性质等信息。
化学分析：现代近红外光谱技术在化学分析领域的应用主要体现在有机物和无机物的定性和定量分析上。
例如，利用近红外光谱技术对石油样品进行定性和定量分析，可以有效地识别石油中的不同组分，同时也可以对石油中的含硫量、含氮量等进行快速准确的测定。
食品质量检测：在食品质量检测方面，现代近红外光谱技术可以用于食品成分分析、食品质量评估和食品掺假检测等。
例如，利用近红外光谱技术对奶粉进行检测，可以快速准确地检测出奶粉中的蛋白质、脂肪、糖等主要成分的含量。
药物研究：现代近红外光谱技术在药物研究方面的应用主要体现在药物成分分析、药物代谢研究和药物疗效评估等方面。
例如，利用近红外光谱技术对中药材进行检测，可以快速准确地测定中药材中的有效成分含量，为中药材的质量控制提供了一种有效的手段。
近年来，现代近红外光谱技术在国内外都取得了显著的研究进展。
在国内，中国科学院上海药物研究所利用近红外光谱技术对中药材进行有效成分的快速检测，取得了重要的成果。
国内的一些高校和研究机构也在近红外光谱技术的研究和应用方面开展了大量的工作，推动了近红外光谱技术的发展。
在国外，近红外光谱技术已经成为药物研发和食品质量检测的重要手段。
例如，荷兰的菲利普公司成功开发出了一款基于近红外光谱技术的药物代谢研究仪器，可以为新药的开发和疗效评估提供快速准确的数据支持。
光学光谱学中的红外光谱技术红外光谱技术是光学光谱学中一项重要的分析方法，广泛应用于化学、物理、生物等领域。
本文将对红外光谱技术的基本原理、仪器设备以及应用进行介绍。
一、红外光谱技术的基本原理红外光谱技术是利用物质在红外辐射下吸收、散射和透射的特性来研究物质的结构和性质。
红外辐射的波长范围介于可见光和微波之间，通常以波长单位为cm^-1进行表示。
这种辐射具有穿透性，可以穿过许多物质并被吸收，因此能够提供物质的结构信息。
红外光谱仪主要由光源、样品室、光学系统、检测器和数据处理系统等组成。
光源通常采用红外光源，如红外线灯或红外线激光器。
样品室用于放置样品并调节光路，在通常情况下，样品室需要保持真空或者由干燥无氧气氛填充。
光学系统用于将入射的红外光聚焦到样品上，并收集经过样品后的光信号。
检测器负责将收集到的光信号转化为电信号，并通过数据处理系统进行处理和分析。
二、红外光谱技术的应用红外光谱技术在化学、物理、生物等领域有着广泛的应用。
化学应用方面，红外光谱技术可以用来研究物质的化学结构以及化学反应的机理。
通过红外光谱分析，我们可以判断有机化合物的官能团类型和位置，进而确定其结构。
此外，红外光谱还可用于鉴定和定量分析样品中的有机或无机成分。
物理应用方面，红外光谱技术可以用来研究固体材料的晶体结构以及分子之间的相互作用。
通过测量样品在不同温度下的红外光谱，可以研究材料的热性质和相变过程。
另外，红外光谱技术还可应用于表面科学研究，如表面吸附现象的研究以及薄膜的制备和表征等。
生物应用方面，红外光谱技术可以用来研究生物分子的结构和功能。
通过红外光谱分析，可以了解蛋白质、核酸、多糖等生物大分子的二级结构和构象变化。
此外，红外光谱还可用于研究细胞、组织和体液等生物样品中的化学成分和分子组成。
三、红外光谱技术的进展与挑战近年来，随着技术的不断发展，红外光谱技术在分析领域的应用得到了广泛拓展。
例如，近红外光谱技术已经应用于农业、食品和医药等行业，实现了对大规模样品的快速检测和分析。
我国近红外光谱分析技术的发展近红外光谱分析技术是一种快速、高效、无损的分析方法，被广泛应用于现代社会的各个领域，如食品安全、药物分析、材料科学等。
本文将围绕“我国近红外光谱分析技术的发展”展开，详细介绍该技术在国内外的发展现状、应用领域以及未来发展方向等方面的内容。
近红外光谱分析技术自20世纪70年代问世以来，已经经历了数十年的发展。
目前，全球范围内有许多企业和研究机构在此领域取得了显著成果。
随着科技的不断进步，近红外光谱分析技术也在不断完善，并向更高的精度、更快速的分析速度以及更广泛的应用领域发展。
在我国，近红外光谱分析技术的研究和应用起步较晚，但发展迅速。
目前，我国已经有一些高校和科研机构在此领域取得了重要进展。
其中，以中科院上海药物研究所、中国农业大学、江南大学等为代表的机构和企业，已经在近红外光谱分析技术的多个方面取得了重要成果。
同时，国内也有一些新兴的科技企业开始涉足此领域，进一步推动了近红外光谱分析技术的发展。
近红外光谱分析技术在食品安全、药物分析、材料科学等领域有着广泛的应用。
在食品安全领域，近红外光谱分析技术可用于食品的品质和安全性的快速检测，如农药残留、重金属含量等。
在药物分析领域，近红外光谱分析技术可以对药物进行有效成分的快速鉴定和含量测定，有助于提高药物质量和临床疗效。
在材料科学领域，近红外光谱分析技术可用于材料的结构分析和性能评估，如聚合物的分子量、玻璃化转变温度等。
虽然我国近红外光谱分析技术的发展已经取得了一定的成就，但仍然存在一些问题和挑战。
我国在此领域的专业人才相对较少，需要加强人才培养和引进。
我国在近红外光谱分析技术的自主研发方面还有很大的提升空间，需要加强科技创新和投入。
近红外光谱分析技术的标准化和规范化也是亟待解决的问题，需要制定相应的标准和规范，以保证分析结果的准确性和可靠性。
针对以上问题和挑战，我们提出以下解决方案：加强人才培养和引进：我国应该加大对近红外光谱分析领域的人才培养和引进力度，建立完善的人才培养体系，吸引更多的优秀人才投身于该领域的研究和应用工作。
★综述★近红外分析中光谱波长选择方法进展与应用3柳艳云1,2,胡昌勤1 33(1.中国药品生物制品检定所,北京100050;2.湖北省食品药品监督检验研究院,武汉430064)摘要:光谱波长选择方法在近红外光谱分析技术中相当重要。
在复杂的光谱信息中剔除冗余信息、提取有用信息,可以提高光谱分析定量校正模型的预测精度和建模效率,得到预测能力强、稳健性好的近红外校正模型。
本文综述了目前常用于偏最小二乘方法(P LS)建模的近红外波长选取方法及这一领域的最新进展,详细介绍遗传算法(G A)、间隔偏最小二乘方法(I P LS)等波长选取方法,并给出了这些方法的一些应用实例。
关键词:近红外光谱;化学计量学;波长选择;遗传算法;间隔偏最小二乘法中图分类号:R917 文献标识码:A 文章编号:0254-1793(2010)05-0968-08Progress and appli cati on of spectral wavelength selecti onmethods i n NI R analyti cal techn i que3L I U Yan-yun1,2,HU Chang-qin133(1.Nati onal I nstitute f or the Contr ol of Phar maceutical and B i ol ogical Pr oducts,Beijing100050,China;2.Hubei I nstitute f or Food and D rug Contr ol,W uhan430064,China)Abstract:I n the past decade,near infrared(N I R)s pectral analysis technique has been quickly devel oped and wide2 ly app lied in virtue of the devel opment of che mometrics,in which s pectral wavelength selecti on methods p lay an i m2 portant r ole.D iscarding irrelevant inf or mati on and extracting essential inf or mati on in comp lex s pectral inf or mati on can i m p r ove the s pectral analysis of quantitative calibrati on model p redicti on p recise and modeling efficiency,which is hel pful t o construct a good r obustness N I R calibrati on model with str ong forecasting capabilities.I n the paper,the typ ical and commonly used wavelength selecti on methods are described.Some ne wly devel oped methods in this field such as genetic algorith m(G A)and interval partial least squares(I P LS)methods are intr oduced in detail.The algo2 rithm s and app licati ons in N I R analysis of those methods are given and discussed.Key words:near-infrared s pectr oscopy;che mometrics;wavelength selecti on;genetic algorithm;interval partial least squares1 引言 近红外(N I R)光谱分析技术作为弱光谱分析技术,是令人瞩目的一门交叉技术,该项技术以其独特的优点,即不必对样品添加试剂,不必破坏样品,不污染环境,可实现快速测量和在线测量等,被称为“绿色分析技术”。
现代N I R光谱分析是光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测量技术的有机结合,是将N I R光谱所反映的样品基团、组成或物态信息与标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据,采用化学计量学技术建立校正模型来快速预测其组成性质。
N I R光谱主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化学键的信息,几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物。
因此,N I R光谱分析技术具有广阔的应用领域与实用价值。
N I R光谱结合定量校正模型的分析技术是快速、无损检测样品化学组分含量的一项新技术;是依据某一化学成分对N I R光谱的吸收特征进行的定量测定技术。
应用N I R进行检测的技术关键就是3 33国家科技支撑计划—我国当前急需建立和提高的药品监督检验技术研究(2008BA155B00)通讯作者 Tel:(010)67095308;E-mail:hucq@在N I R光谱与待测样品化学组分含量之间建立一种定量的函数关系。
不同的物质在N I R区域都有特定的吸收特征,这就为N I R光谱定量分析复杂体系提供了基础。
但由于N I R光谱主要反映的是分子倍频和合频吸收,包括键强度、化学组分、电负性和氢键的信息,光谱信息重叠,每一物质有许多吸收带,某一成分的吸收会与其他成分的吸收发生重组等,使得对特定成分的N I R光谱分析具有复杂性[1]。
目前,N I R光谱分析技术面临的问题主要包括以下几点:(1)由于N I R光谱包括含氢基团不同级别的倍频和不同形式组合的合频吸收,与中红外光谱相比,其谱带较宽,吸收峰重叠严重,光谱不具有加和性,而且吸收强度较弱,光谱的信噪比低[2],因此,如何从复杂、重叠的光谱中提取微弱的化学成分变化信息,提高测量精度,是N I R光谱分析技术中的一个技术难点。
(2)N I R光谱容易受到测量条件、样品状态等外界因素的影响,引起以系统误差为主的光谱不确定性。
例如影响N I R吸收峰位置的因素就有很多:氢键的影响,会使吸收峰向长波长方向移动;温度升高,会使吸收峰向短波长方向移动[3]。
另外,很多其他干扰信息,如散射现象引起的光谱变化都会被加载到样品N I R光谱中。
这些都使得对N I R光谱的解析更加复杂化。
(3)由于N I R光谱技术为“黑匣子”技术,即对所观察到的谱带的归属和潜在于N I R光谱中的规则了解较少,利用化学计量学方法所建立的模型比较复杂、抽象,物理意义不明确,因此需要对数学模型中重要参数的意义进行分析,进而明确影响系统构成的主要因素和系统特征,并可以帮助判断N I R光谱测量过程是否受到外界干扰因素的影响,为测量结果的误差分析和进行测量方法、测量条件的优化提供物理依据。
针对N I R光谱分析技术面临的问题,首先必须要解决对复杂光谱中冗余信息的剔除问题,提取有用信息,提高光谱分析定量校正模型的预测精度和建模效率[4～7]。
选择建模波长,提高数学模型预测性能的本质是:通过对光谱数据集的压缩,选择有效信息量高的波长,减少建立数学模型的光谱数据点,提高建模光谱数据的有效信息率。
N I R光谱有效信息的提取离不开化学计量学的应用。
N I R分析中利用化学计量学方法进行光谱预处理和波长选择[8],以期针对特定的样品体系,通过对光谱数据的处理或变换,减弱甚至消除各种非目标因素对光谱的影响,尽可能地去除无关信息变量,从而提高校正模型的预测能力和稳定性。
N I R光谱预处理和波长选择方法是定性和定量分析的基础[9],对建立预测能力强、稳健性好的分析模型至关重要,有时甚至起决定作用[10]。
偏最小二乘法(partial least squares,P LS)在定量分析方法中是应用最为广泛和效果最好的的化学计量方法[1,11],具有预测能力强和模型相对简单等优点。
偏最小二乘回归(partial least squares regres2 si on,P LSR)综合了多元线性回归法(multi-linear regressi on,MLR)和主成分回归法(p rinci pal compo2 nent regressi on,PCR)的优势,通过因子分析将原N I R光谱分解为多种主成分光谱(称为P LS主成分或P LS因子),不同N I R光谱的主成分分别代表不同组分和因素对光谱的贡献,通过对主成分的合理选取,去掉代表干扰组分和干扰因素主成分,仅选取有用的主成分参与模型的建立。
虽然传统的观点认为P LS具有较强的抗干扰能力,可全波长参与多元校正模型的建立[12],但随着对P LS方法认识的深入,发现全波长建模会受到波长间隔内存在的非分析组分信息的干扰,这些不相关的信息影响校正模型的质量和精度。
当被测组分的浓度范围很大时,化学值和样品光谱参数之间的非线性因素变强, P LS预测效果变差。
例如,在进行中药成分分析时,由于成分复杂,噪声影响大,非线性因素强,大浓度范围的P LS预测效果就会变差。
这时,如果把被测组分浓度范围分为2个或更多的子区间,在子区间上建立多个P LS模型进行预测,就会消除非线性影响,预测精度得到提高[13]。
然而,尽管利用P LS等多元校正方法可以有效地提取与目标物相关的信息,但完全消除其他组分的干扰仍非常困难,通过特定方法选择波长或波长区间,利用与待测目标物相关的波长建模,可以提高模型的稳定性和预测能力[14,15]。
如采用表征混合物结构差异的结构相关波长结合含量相关波长,剔除受其他组分、水分以及仪器噪声等干扰的波长,可以达到识别和提取待分析组分N I R光谱信息的目的,较易建立理想的组分含量预测模型。
P LS方法的局限性,使得选择合适的波长或波长区间建立N I R模型具有重要的意义:一方面可以简化模型,更主要的是由于对不相关或非线性变量的剔除,可以得到预测能力强、稳健性好的校正模型。
本文在已有文献的基础上对波长选择的思想和方法进行综述,并对近年来的研究进展进行介绍。
2 波长选择方法与应用 目前,在N I R光谱结合P LS方法建模中,波长选择方法主要有相关系数法(correlati on coefficient, CC)、无信息变量消除法(uninfor mative variables eli m inati on,UVE)、遗传算法(genetic algorithm s, G A)、间隔偏最小二乘法(interval partial least squares,I P LS)等。
