波长与傅里叶变换

傅里叶红外光谱仪波长范围傅里叶红外光谱仪是近年来广泛应用于化学、生物、材料等领域的一种重要仪器。

该仪器是通过检测样品在不同波长下的红外吸收谱来确定其化学成分和结构的。

在使用傅里叶红外光谱仪时，波长是一个非常关键的参数。

因此，理解傅里叶红外光谱仪的波长范围对于正确使用该设备至关重要。

一、红外光谱介绍红外光谱指的是光波长在0.78~1,000微米范围内的辐射。

红外光谱的频率比可见光低，因此不能被肉眼直接看到。

与其他光谱不同，红外光谱的谱带非常宽，因为它不仅仅涉及分子的化学键振动（即振动谱），还包括分子的转动和涨落等多种类型的激发态。

二、傅里叶变换红外光谱傅里叶变换红外光谱是一种比传统红外光谱更先进的技术。

该技术使用傅里叶变换将采集到的干涉图转化为吸收谱，具有灵敏度高、峰宽窄、分辨率高等优点。

典型的傅里叶变换红外光谱仪中的光源波长范围是400至4,000 cm^-1（即1/λ的单位是cm^-1），这个范围通常被称为4000的倒数。

三、红外光谱波段根据国际红外光学委员会的规定，红外光谱波段被分为三个区域：近红外区、中红外区和远红外区。

近红外区是指波长在700～2,500 nm的光谱区域，其氢键振动和碳氧振动是其中两个最重要的振动模式。

这个区域对于检测材料的有机部分非常敏感。

中红外区是傅立叶红外光谱仪最主要的检测区域。

其波长范围一般为4,000 ~ 400 cm^-1，主要用于执行组织或无机样品的超分辨谱学分析，它是红外光谱谱段中寻常运用最广泛的一部分。

远红外区是指波长在25 cm^-1以上的区域。

这个区域是用来检测分子内部振动性质的，包括结晶无机化合物的峰位和晶格振动峰。

四、总结傅里叶红外光谱仪是化学、生物、材料等领域中不可或缺的仪器之一。

准确理解傅里叶红外光谱仪的波长范围对于正确使用该仪器至关重要。

根据红外光谱波段划分，中红外谱段是傅里叶红外光谱仪主要的检测区域，其波长范围为4,000 ~ 400 cm^-1。

傅里叶变换红外光谱仪的基本原理傅里叶变换红外光谱仪是一种广泛应用于化学、材料科学、生物学等领域的重要分析仪器。

它利用傅里叶变换技术，将红外光通过样品后得到的复杂光谱转化为可以进行分析的谱图，从而实现对样品成分的定性和定量分析。

下面将详细介绍傅里叶变换红外光谱仪的基本原理。

1.光源傅里叶变换红外光谱仪中的光源通常采用稳定、强度可调的红外激光器，发出一定波长的红外光。

不同样品需要使用不同波长的红外光进行检测，因此光源的波长范围和稳定性对分析结果至关重要。

2.样品室样品室是傅里叶变换红外光谱仪的核心部分，用于放置待测样品。

样品可以是固体、液体或气体，但需要保证在测量过程中样品的状态保持不变。

样品室内部通常装有温度和湿度控制装置，以保证样品的稳定性和测试结果的准确性。

3.干涉仪干涉仪是傅里叶变换红外光谱仪的关键部件，它将光源发出的红外光进行干涉，形成干涉图。

干涉图反映了红外光的相位和振幅变化，后续通过傅里叶变换将这些信息转化为可以进行分析的谱图。

常用的干涉仪有Michelson干涉仪和Fabry-Perot干涉仪。

4.采集和调制在傅里叶变换红外光谱仪中，采集和调制系统负责对干涉图进行采集和调制。

干涉图是一个随时间变化的信号，需要通过采集系统将其转换为数字信号，然后进行进一步处理。

调制系统则负责对干涉图进行调制，以增加信号的信噪比和减小误差。

5.傅里叶变换傅里叶变换是傅里叶变换红外光谱仪的核心算法。

它将采集到的干涉图进行数学变换，将时域信号转换为频域信号。

简单来说，傅里叶变换可以将一个随时间变化的信号分解成多个固定频率的成分，从而方便对信号进行分析和解谱。

6.数据处理和谱图显示经过傅里叶变换后，得到的是频域信号，可以将其进行处理并生成谱图。

数据处理部分负责对干扰信号进行过滤和处理，提高谱图的准确性和可靠性。

谱图显示部分则将处理后的数据以图形方式呈现出来，方便用户进行观察和分析。

总之，傅里叶变换红外光谱仪利用光源发出红外光，通过样品室中的样品后得到干涉图，经过采集和调制、傅里叶变换、数据处理和谱图显示等步骤，最终得到可以进行分析的谱图。

傅立叶变换光谱实验报告姓名：学号：专业：光电子一、实验目的(1 自组傅里叶变换光谱仪，掌握傅里叶变换光谱的原理；(2 测量常用光源的光谱分布。

二、实验原理傅里叶变换光谱仪是基于迈克尔逊干涉仪结构。

使两束相干光的光程差发生连续改变，干涉光强相应发生变化，记录下光强接收器输出中连续的变化部分，得到干涉光强随光程差的变化曲线，即干涉图函数。

然后计算出干涉图的傅里叶余弦变换，即可得到光源的光谱分布。

这样得到的光谱就被称为傅里叶变换光谱。

1、干涉光强的计算根据光波叠加原理，若有两束单色光，它们的波数都是σ，具有Δ的光程差，传播方向和偏振方向相同，光强都是I ’，这两束光相互叠加产生干涉，得到光强为：I =4I ' cos (πσ∆ =2I ' +2I ' cos(2πσ∆ 2从上式看，单色光的干涉图像包含一个直流分量和一个余弦函数分量，余弦函数分量的周期就是单色光的波长。

若光源不是单色光，光强随波长的分布为I(σ, 在光谱间隔d σ内光强是（σ）I d σ将此光源发出的光等强分成两束，相互干涉后光强是：dI =2I (σ d σ+2I (σ d σcos(2πσ∆在整个光谱范围内的干涉总光强为:I =c òI (s d s+c òI (scos(2psD d s00¥¥其中为常数，上式右侧第一项为常数，与光程差Δ无关；右边第二项是光程差的函数，将第二项单独写出：I (D =c òI (scos(2psD d s0¥两束光干涉所得光强是光束光谱分布的傅立叶余弦变换。

傅立叶余弦变换是可逆的，则有：∞I (σ =c ' ⎰I (∆ cos(2πσ∆ d ∆只要测出相干光束的干涉光强随光程差变化的干涉图函数曲线I(σ 进行傅立叶变换就可以得到相干光束的光谱分布。

2、实际应用的相关讨论将上述公式用于实际还需进行一下讨论：1. 公式中要求光程差测量范围为0到∞，但实际中光程差的测量范围有限。

傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。

因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法，比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。

印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用：1.图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取：形状特征：傅里叶描述子纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性4.图像压缩可以直接通过傅里叶系数来压缩数据；常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换；傅立叶变换傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。

连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。

离散情况下，傅里叶变换一定存在。

冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。

棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。

傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。

当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。

同样,傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。

傅立叶变换有很多优良的性质。

比如线性，对称性（可以用在计算信号的傅里叶变换里面）;时移性：函数在时域中的时移，对应于其在频率域中附加产生的相移，而幅度频谱则保持不变；频移性：函数在时域中乘以e^jwt，可以使整个频谱搬移w。

这个也叫调制定理，通讯里面信号的频分复用需要用到这个特性（将不同的信号调制到不同的频段上同时传输）；卷积定理：时域卷积等于频域乘积；时域乘积等于频域卷积（附加一个系数）。

（图像处理里面这个是个重点）信号在频率域的表现在频域中，频率越大说明原始信号变化速度越快；频率越小说明原始信号越平缓。

光线的傅里叶变换解释了色散现象色散现象是光线通过任何介质时，根据其不同的波长，会发生不同程度的折射和偏折。

这种现象可以由光线的傅里叶变换来解释。

傅里叶变换是一种将函数或信号分解成不同频率成分的数学工具，而光线的傅里叶变换则是将光线的波长分解成不同频率的成分。

光线是一种电磁波，其波长和频率之间存在着反比关系。

波长较长的光线对应着较低的频率，而波长较短的光线则对应着较高的频率。

当光线穿过介质时，由于介质的结构和性质的不同，不同波长的光线会产生不同程度的相互作用。

傅里叶变换告诉我们，任何一个函数都可以通过一系列正弦和余弦函数来表示。

对光线而言，这意味着光线可以被视为由不同频率成分的正弦和余弦波叠加而成。

当光线在介质中传播时，不同频率成分的波长将受到介质的影响，导致光线的色散现象。

色散现象的主要原因是介质中的折射率会随着波长的改变而改变。

折射率是介质对光线的传播速度的度量。

当光线从一个介质进入另一个介质时，由于两个介质的折射率不同，光线的传播速度会发生改变，从而引发光线的折射和偏折现象。

根据傅里叶变换的概念，光线中的不同频率成分将会受到介质折射率的不同程度影响，因此导致光线的色散现象。

具体来说，介质的折射率随波长的变化而变化，而不同波长的光线会在介质中传播的速度上产生不同的影响。

根据斯涅耳定律和傅里叶变换的原理，折射率与光线波长之间存在一种关系，即光线波长越长，介质的折射率越小，光线传播速度越快，波长越短的光线则相反。

这种不同波长光线透过介质后传播速度的差异，导致了光线的折射角和偏折角的改变，从而产生了色散现象。

波长较长的光线由于传播速度较快，在介质中会偏离原来的传播方向较小；相反，波长较短的光线由于传播速度较慢，会偏离原来的传播方向更大。

这种折射和偏折导致了不同波长的光线在介质中的传播路径的分离，从而看起来呈现出不同的颜色。

常见的色散现象可以通过光通过三棱镜产生的现象来说明。

当白光通过三棱镜时，波长较长的红光偏离原来的传播路径较小，而波长较短的蓝光偏离原来的传播路径较大，因此出现了红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七种不同颜色的光谱。

广义Fourier 变换：函数不严格满足存在条件，但是函数可定义另一函数 所组成的序列的极限，序列中的函数有Ｆ.Ｔ.；对组成序 列的每一个函数进行变换，就产生一个相应的变换序 列，该新序列的极限即为原函数的广义Ｆ.Ｔ.g ( x, y ) = lim f N ( x, y ) ℑ{ f N ( x, y )} = FN ( f x , f y )N →∞ N →∞lim FN ( f x , f y ) = ℑ{ g ( x, y )} = G ( f x , f y )ℑ{δ ( x, y )}lim ℑ{ N exp(−N π (x + y ))} = limexp(−2 2 2 2 N→∞π ( f x2 + f y 2 )2N→∞N fy ⎫ ⎧ 1 fx 1 2 lim ℑ{ N rect(Nx)rect(Ny)} = lim ⎨N ⋅ sin c( )N ⋅ sin c( )⎬ =1 N→∞ N→∞ N N N ⎭ ⎩ N fy ⎫ ⎧ 1 fx 1 lim ℑ{ N sin c(Nx)sin c(Ny)} = lim ⎨N ⋅ rect( )N ⋅ rect( )⎬ =1 N→∞ N→∞ N N N ⎭ ⎩ N2) =1δ−function Properties 1． 筛选性(定义性质)∞ −∞∫ g ( x)δ ( x − x ) dx = g ( x )0 0δ ( x − x0 ) = 0, x ≠ x02． 尺度缩放性质δ (ax) =3． 偶函数x 1 1 δ ( x), δ (ax − x0 ) = δ ( x − 0 ) a a aδ ( x ) = δ ( − x ) , δ ( − x + x 0 ) = δ ( x − x0 )3． 乘积性质g ( x)δ ( x − x0 ) = g ( x0 )δ ( x − x0 ); xδ ( x − x0 ) = x0δ ( x − x0 )４． 积分性质∞−∞∫ Aδ ( x − x ) dx = A0∞−∞∫ δ ( x − x ) dx = 10５． 卷积性质g ( x) ∗ δ ( x − x0 ) = g ( x − x0 )卷积定义∞f ( x) ∗ h( x) =−∞∫ f (a)h(x − a)da反转,平移,相乘,积分卷积在光学中的应用卷积表示一输出，在光学上就表示成像系统的像分 布 ；对于线性空间不变光学系统，其输出的信息可 表示为输入信息g与系统脉冲响应函数h（系统对点 源的响应）的卷积 的响应x0处点源：I 0 Δξ 对应的像强度分布P( xi − x0 )输出像：I i ( xi ) = I 0 Δξ P ( xi ) + I 0 Δξ P( xi − ξ 1 ) +KΔξ → 0：I i ( xi ) = ∫ I 0 (ξ ) P( xi − ξ )d ξ二维：g(x, y)表示物（输入信息）； h(x,y)表示系统对点源的响应（点扩散函数、脉冲响应函数）输出=g( x, y ) ∗ h(x,y)卷积的性质１． 符合交换律g ( x,y ) ∗ h( x, y ) = h( x, y ) ∗ g ( x,y )２．函数平移不变性f ( x, y ) ∗ h ( x, y ) = g ( x, y ) ↔ f ( x − x0 , y − y0 ) ∗ h( x, y ) = g ( x − x0 , y − y0 )３． 线性运算(af + bh) ∗ g = af ∗ g + bh ∗ g4．δ函数的卷积f ( x, y )* δ ( x, y ) = f ( x, y )δ 函数与任何函数卷积仅重新产生该函数严格再生 5． 光滑作用脉冲响应函数h是 对光学系统性能的 定量评价。

光谱仪是一种用于测量光的波长和强度的仪器。

它可以分为不同的类型，每种类型都有其独特的原理和应用。

以下是一些常见的光谱仪分类及其原理：
1.棱镜光谱仪：棱镜光谱仪是一种古老的光谱仪，它利用棱镜的色
散作用将不同波长的光分开。

它的原理是基于不同波长的光在棱镜中的折射率不同，因此在通过棱镜时会被分散到不同的角度。

通过测量分散光线的角度，可以确定光的波长。

棱镜光谱仪通常用于定性分析，但精度和分辨率相对较低。

2.衍射光栅光谱仪：衍射光栅光谱仪利用衍射光栅的衍射作用将不
同波长的光分开。

它的原理是基于光的衍射现象，即当光通过光栅时，会被衍射到不同的角度，从而被分开。

衍射光栅光谱仪的分辨率和精度较高，适用于定量分析。

3.干涉光谱仪：干涉光谱仪利用干涉现象将不同波长的光分开。

它
的原理是基于光的干涉现象，即当两束相同频率的光束相遇时，会产生干涉现象，形成明暗相间的干涉条纹。

通过测量干涉条纹的位置和强度，可以确定光的波长和强度。

干涉光谱仪的分辨率和精度非常高，但通常需要使用激光源和高级检测设备。

4.傅里叶变换光谱仪：傅里叶变换光谱仪是一种新型的光谱仪，它
利用傅里叶变换算法将光谱信息从空间域转换到频率域。

它的原理是基于光的波动性，即光可以被看作是一种电磁波，具有频率和波长。

通过测量光的频率或波长，可以确定光的性质。

傅里叶变换光谱仪具有极高的分辨率和精度，适用于痕量分析和高精度
测量。

傅里叶变换红外光谱仪的指标傅里叶变换红外光谱仪（Fourier transform infrared spectrometer, FTIR）是一种常用的分析测试仪器，广泛应用于化学、生命科学、材料科学等领域。

其基本原理是利用红外吸收光谱技术进行分析，即样品分子吸收红外辐射产生振动、转动等的能量变化，通过对吸收曲线进行傅里叶变换分析，得到样品的红外光谱信息。

FTIR光谱仪的指标一般包括以下几个方面：1. 分辨率：分辨率是指FTIR光谱仪在扫描过程中，能够分辨两个相邻波数之间的距离或差异大小，例如，2000cm-1和2001cm-1之间的能量差异。

分辨率越高，检测精度越高。

2. 波数范围：波数范围是指FTIR光谱仪能够扫描的红外波长范围。

一般来说，通常在4000~400 cm-1之间。

3. 灵敏度：灵敏度指FTIR光谱仪能够检测到的最小信号强度，也被称为噪声水平。

灵敏度越高，检测的信号强度越小。

4. 采样方式：FTIR光谱仪的采样方式有ATR，透射光谱，反射光谱等。

采样方式的选择应根据样品的性质和研究目的进行优选。

5. 光源：FTIR光谱仪的光源可以是氢气灯、钨灯，也可以是红外光引导光纤。

6. 探测器：探测器是光谱仪中的重要部件，包括光敏电阻器、光敏二极管、光电倍增管等多种形式。

探测器的灵敏度和噪声抑制能力是影响检测结果的重要因素。

7. 软件：FTIR光谱仪的软件是用于光谱处理和数据分析的工具。

合适的软件应能够处理大量的数据，并具有数据查看、分析和报告生成等功能。

综上所述，FTIR光谱仪的指标是相互关联的。

正确的选择光谱仪需要考虑样品的特性和研究需求，将不同指标进行平衡和优化，选择出最佳的光谱仪。

光学经典理论｜傅里叶光学基础2018-02-24 17:00今天的光学经典理论为大家带来的是傅里叶光学基础，傅里叶光学是现代光学的一个分支，将电信理论中使用的傅里叶分析方法移植到光学领域而形成的新学科。

光学人们可以看看！在电信理论中，要研究线性网络怎样收集和传输电信号，一般采用线性理论和傅里叶频谱分析方法。

在光学领域里，光学系统是一个线性系统，也可采用线性理论和傅里叶变换理论，研究光怎样在光学系统中的传播。

两者的区别在于，电信理论处理的是电信号，是时间的一维函数，频率是时间频率，只涉及时间的一维函数的傅里叶变换；在光学领域，处理的是光信号，它是空间的三维函数，不同方向传播的光用空间频率来表征，需用空间的三维函数的傅里叶变换。

包含内容60年代发明了激光器，使人们获得了新的相干光源后，傅里叶光学无论在理论和应用领域均得到了迅速发展。

傅里叶光学运用傅里叶频谱分析方法和线性系统理论对广泛的光学现象作了新的诠释。

其主要内容包括标量衍射理论、透镜成像规律以及用频谱分析方法分析光学系统性质等。

推导演示一个光学信息系统和一个电学信息系统有许多相同之处，它们都是收集信息和传递信息，它们都有共同的数学工具──线性系统理论和傅里叶分析。

从信息论角度,关心的是信息在系统中传递过程;同样，对一个光学系统来讲，物和像的关系，也可以根据标量衍射理论由系统中光场的传播来确定，因此光学系统可以看成一个通信信道。

这样，通信理论中已经成熟的线性系统理论可以用来描述大部分光学系统。

当物体用非相干光照射时，在系统像平面上强度分布与物体上强度分布成线性（正比）关系。

而用来描述电学系统的脉冲响应h(t，τ)概念，即系统对一窄脉冲δ(t)（狄喇克δ函数）的响应，也可以用来描述光学系统，即用光学系统对点光源δ(x，y)的响应(点光源的像)h(x,y；ξ，η)来描述系统的性质，两者的区别仅仅在于电学系统的脉冲响应是时间一维函数，光学系统的脉冲函数是空间二维函数，另外两者都具有位移不变性，前者分布不随时间位移而变，后者分布不随空间位移而变（即等晕条件）。