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近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum，NIR），指的是780－2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。
从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。
非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H（X = C、N、O、S）的吸收占主导地位。
近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。
2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。
3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。
4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。
对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。
5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。
5.1 片剂的测样（接触测）用左手拇指和食指夹好药片将光纤探头轻轻顶住药片，并用中指扶持5.2 片剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.3 胶囊剂的测样（接触测）5.4 胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5 颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6 粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀将探头轻轻顶住瓶底，并扶好5.7 糖衣片测样首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_Ident 2.6.4软件，并进行了正确的软件设置。
近红外光谱 rpd
近红外光谱 (NIR) 是一种非常有用的分析技术，可用于快速、
无损地获取样品的化学信息。
它在许多领域都有广泛的应用，包括
农业、食品加工、药品制造、化工等。
近红外光谱技术可以用于分
析样品的成分、结构和性质，因此在质量控制、过程监测和产品认
证方面具有重要作用。
RPD (Relative Percent Difference) 是一种用于评估近红外
光谱预测模型性能的指标。
它通常用于衡量预测值与参考值之间的
差异，从而评估模型的准确性和可靠性。
RPD值越高，说明模型的
预测能力越强，对样品的分析效果越好。
在实际应用中，评估近红外光谱预测模型的性能是非常重要的。
通过对样品的光谱数据进行采集、处理和建模，可以建立预测模型，然后使用RPD等指标对模型进行评估。
这有助于确定模型是否适合
特定的应用，并且能够提供可靠的分析结果。
除了RPD之外，还有其他一些指标可以用来评估近红外光谱预
测模型的性能，例如标准误差 (SE)、相关系数 (R) 等。
综合使用
这些指标可以更全面地评估模型的准确性和可靠性。
总之，近红外光谱技术在分析领域有着广泛的应用，而RPD作为评估预测模型性能的指标，在实际应用中扮演着重要的角色。
通过综合使用多种指标，可以全面评估模型的性能，从而确保分析结果的准确性和可靠性。
近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum, NIR）,指的是780—2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。
从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。
非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H （X = C、N、0、S）的吸收占主导地位。
近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。
2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。
3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。
4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。
对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。
5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。
5.1片剂的测样（接触测）将探头轻轻顶紧单层胶囊壳，用食指匡哇5.4胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头 轻轻顶住 药片，并用中指扶持用左手拇指和食指夹好药片 5.2片剂的测样（隔铝塑测）用拇指扶住光纤探头，防止滑动将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧 5.3胶囊剂的测样（接触测）用左手拇指和中指夹住胶衰将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀5.7糖衣片测样将探头轻轻顶住瓶底，并扶好首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_ldent 264软件，并进行了正确的软件设置。
近红外pcr建模原理近红外( NIR) PCR建模原理一、前言PCR是一种在生物学中广泛应用的技术，它可以扩增DNA序列并产生大量的DNA分子。
NIR则是一种光谱学技术，可以用于分析样品的化学成分。
近年来，NIR-PCR技术被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
本文将介绍NIR-PCR建模原理。
二、NIR光谱学原理NIR光谱学是一种非破坏性的分析技术，它利用近红外波长范围内的光谱信息来确定样品中化合物的含量和组成。
这些化合物吸收特定波长范围内的光，并产生一个与其浓度成正比的信号。
三、PCR原理PCR是通过重复反应循环扩增DNA序列的过程。
该过程涉及到两个主要步骤：变性和扩增。
变性：在此步骤中，双链DNA被加热至94-98℃，使其解旋成两条单链模板DNA。
扩增：在此步骤中，引物被添加到模板DNA上，并通过酶催化反应合成新链。
这个过程会重复数次，每次会产生两倍的DNA分子。
四、NIR-PCR建模原理NIR-PCR建模是一种用于预测样品化学成分的技术。
该技术的基本原理是将NIR光谱数据与样品中所含化合物的浓度进行比较，从而建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中化合物的含量和组成。
在NIR-PCR建模中，首先需要收集一系列具有不同化学成分的样品，并对它们进行NIR光谱分析和化学分析。
然后，使用统计学方法将这些数据结合起来，并建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中某个特定化合物的含量。
五、优点和应用NIR-PCR建模具有许多优点，包括：1.非破坏性：不需要破坏或改变样品。
2.快速：可以在几秒钟内完成测试。
3.高效：可以同时检测多个化合物。
4.便携式：可以在实验室外使用。
5.低成本：相对于其他技术而言，其成本较低。
NIR-PCR建模已经被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
例如，它可以用于检测食品中的营养成分、添加剂和毒素。
此外，它还可以用于药物开发和制造过程中的质量控制。
在农业领域，NIR-PCR建模可以用于检测作物中的化学成分，并帮助农民更好地管理其作物。
药品近红外光谱通用性定量模型评价参数的选择药品近红外光谱是一种在制药行业中应用广泛的非破坏性检测技术。
该技术可以快速、准确地分析药品的成分和质量，因此受到制药企业的青睐。
而药品近红外光谱通用性定量模型是将药品近红外光谱数据与药品成分进行关联，建立定量模型实现快速检测、质量控制和质量评估。
在建立药品近红外光谱通用性定量模型时，评价参数的选择至关重要。
本文将从样本集、光谱预处理、数学算法和模型评价四个方面介绍药品近红外光谱通用性定量模型评价参数的选择。
一、样本集选取的样本应具有代表性，能够反映全样本集的特征。
样本应覆盖药品的不同成分和不同质量水平，以确保模型具有良好的质量预测能力。
在选择样本时，应遵循可追溯性、可重复性、可验证性的原则，确保数据精准可靠。
二、光谱预处理光谱预处理是药品近红外光谱通用性定量模型建立的重要步骤。
光谱预处理方法的选择对模型的精度以及稳定性起着决定性作用。
一般而言，光谱预处理方法包括归一化、去基线、十二平均偏差、飞行时间、导数变换等。
应根据不同药品的特性，合理选择光谱预处理方法，确保模型建立的准确性和可靠性。
三、数学算法药品近红外光谱通用性定量模型的建立离不开数学算法。
在数学算法的选择方面，应考虑不同算法的优缺点以及适用范围。
常用的数学算法包括最小二乘法（OLS）、局部光谱校正（LOC）和偏最小二乘回归分析（PLS）等。
选择恰当的数学算法可以提高模型的准确性和可靠性。
四、模型评价模型评价是判定药品近红外光谱通用性定量模型是否符合预期要求的关键步骤。
在模型评价中，常用的指标包括均方根误差（RMSE）、预测平方和（PRESS）和相关系数（R2）等。
合理选择模型评价指标可以反映模型精度的好坏，检验模型的稳定性和可靠性。
综上所述，药品近红外光谱通用性定量模型建立时，应选取具有代表性的样本集，采用可靠有效的光谱预处理方法，选择合适的数学算法，并根据具体情况选择合适的模型评价指标，确保模型具有良好的预测能力、稳定性和可靠性，达到更好的检测效果。
近红外光谱训练模型和预测模型的过程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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第43 卷第 5 期2024 年5 月Vol.43 No.5792~797分析测试学报FENXI CESHI XUEBAO（Journal of Instrumental Analysis）基于反向比例解析的近红外光谱定量模型快速构建方法张晓兵1，徐志强1，钟永健1，朱宏福1，李峥1，张军2，詹映2，彭云发2，刘建国1*（1．浙江中烟工业有限责任公司技术中心，浙江杭州310024；2．上海创和亿电子科技发展有限公司，上海200082）摘要：为解决光谱漂移问题，该研究设计了一种基于反向比例解析的近红外光谱定量模型方法。
以烟叶近红外光谱和烟碱含量为研究对象，将数据划分为训练集和测试集。
通过计算训练集光谱与测试集光谱的相关性并按照高低排序，选择前20%的光谱，运用约束规划的方法，计算测试集的拟合系数，得到测试集光谱的估计值。
结果显示，使用反向比例解析法建立的模型的平均绝对误差为0.346 6，预测标准偏差为0.425 2，相关系数为0.793 2，优于PLS模型。
反向光谱比例解析可以有效解决光谱漂移问题，实现烟草中烟碱含量的准确预测，为烟碱的有效测量提供参考。
关键词：反向比例；近红外光谱；相关性；拟合系数；加权中图分类号：O657.3；TS41文献标识码：A文章编号：1004-4957（2024）05-0792-06A Rapid Construction Method for Near Infrared Spectral Quantita⁃tive Model Based on Reverse Proportional AnalysisZHANG Xiao-bing1，XU Zhi-qiang1，ZHONG Yong-jian1，ZHU Hong-fu1，LI Zheng1，ZHANG Jun2，ZHAN Ying2，PENG Yun-fa2，LIU Jian-guo1*（1．Technology Center of China Tobacco Zhejiang Industrial Co.，Ltd.，Hangzhou 310024，China；2．Shanghai Micro Vision Technology LTD.，Shanghai 200082，China）Abstract：To address the issue of spectral drift，this study proposes a quantitative model approach for near infrared spectroscopy based on reverse proportional analytical method. The research focuses on tobacco leaf near infrared spectra and nicotine content，with the data being divided into training and test sets. By calculating the correlation between the spectra in these sets and sorting them accord⁃ingly，select the top 20% of spectra for constraint programming calculation to estimate the spectra in the test set. The results demonstrate that the reverse proportional analytical method yields an average absolute error of 0.346 6，a predicted standard deviation of 0.425 2，and a correlation coefficient of 0.793 2，indicating its strong performance compared to PLS models. This highlights how the reverse spectral proportional analytical method effectively addresses spectral drift while accurately predicting nicotine content in tobacco，providing valuable insights for nicotine measurement.Key words：inverse proportion；near infrared spectroscopy；correlation；fit coefficient；weighted近红外光谱分析技术作为一种绿色分析技术，融合了光谱技术、信息学、化学计量学和计算机技术［1］，具有简单、高效、快速等优势，受到行业内的广泛关注。
近红外光谱信号分析及评价方法研究近红外光谱（NIR）是一种非常重要的分析技术，已被广泛应用于各个领域。
NIR光谱是指在近红外区域（约700-2500nm）的光谱，它可以提供样品的化学和结构信息。
NIR光谱可以被用来定量或定性分析样品的成分、物理和化学属性。
本文将介绍近红外光谱信号分析及评价方法的研究。
一、近红外光谱信号分析方法NIR光谱信号分析是将NIR光谱信号处理为更简单、更易于识别的形式的技术。
这个过程通常包括数据采集、预处理、变量选择、建模和验证等步骤。
1. 数据采集NIR光谱仪是用于获取NIR光谱信号的仪器。
NIR光谱仪的选择应基于采样需要和目的。
数据采集的质量对NIR光谱信号分析的结果至关重要。
2. 预处理数据预处理包括信号平滑、去基线、标准化和波长选择等处理。
这些操作可以减少噪声、增加信噪比、去除传感器和光源造成的影响、降低多重共线性等。
3. 变量选择变量选择是通过筛选和删除原始变量，得到更少而有效的变量，以提高模型的预测精度。
变量选择的方法包括前向选择、后向删除、主成分分析等。
4. 建模建模是通过分析已知样本数据来建立模型，以便预测未知样本的结果。
建模的方法包括偏最小二乘法、支持向量机、偏最小二乘判别分析等。
5. 验证验证是评价建模结果的一种方法，可通过交叉验证、留一交叉验证、外部验证等来完成。
验证可以检查建模过程中存在的问题，同时也可以确定模型的准确性。
二、近红外光谱信号评价方法NIR光谱信号的评价通常包括两个方面：定量和定性分析。
1. 定量分析NIR光谱定量分析是识别和测量样品中化学成分的量。
它的优点是飞快的采集速度、不需要样品准备、不需要危险化学品、不破坏原样品，同时也具有高准确性、高精度和高可靠性。
应用定量分析可以通过测量样品中的主要成分，来判断物质的含量、品质和认证等问题。
2. 定性分析NIR光谱定性分析是确定样品中的化学和结构信息。
定性分析可以用于识别和鉴别样品，为化学品、食品、药品等制造商提供质量控制的手段。
近红外光谱建模方法近红外光谱建模方法是一种利用近红外光谱技术来建立物质的定量或定性分析模型的方法。
近红外光谱建模方法具有简单、快速、高效、无损等优势，因此在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用。
近红外光谱建模方法的原理是利用荧光分子、色素、蛋白质等物质吸收和散射近红外光的不同波长的特性，对物质的成分和组成进行分析。
在建模过程中，需要使用一组已知样品的光谱数据来建立模型，然后再将未知样品的光谱数据输入模型中，利用模型预测其成分和组成。
近红外光谱建模方法主要有光谱校正法、最小二乘法、主成分分析法、局部最小二乘法、偏最小二乘法等。
光谱校正法是最常用的建模方法之一，其基本思想是对原始光谱进行校正，消除光谱中的噪音和干扰信号，提高光谱质量。
光谱校正法包括多种方法，如基线校正、归一化、散射校正等。
最小二乘法是一种简单有效的建模方法，其基本思想是分析已知样本的光谱数据和物质成分之间的线性关系，根据样本数据拟合出一条直线方程，再将未知样本的光谱数据代入该方程中计算其成分和组成。
主成分分析法通常用于多成分分析，其基本思想是将多个变量（即多个波长）压缩成少量主成分，分析主成分和物质成分间的关系，建立数学模型，预测未知样品的成分和组成。
主成分分析法可以对噪音和干扰信号进行优化，提高建模精度和稳定性。
局部最小二乘法和偏最小二乘法主要用于解决多重共线性问题。
多重共线性是指多个自变量之间存在相互关系，可能导致建模时出现不稳定、方差偏大以及偏离实际的模型拟合等问题。
局部最小二乘法和偏最小二乘法可以通过对多个自变量进行压缩和变换，消除共线性问题，提高建模精度和稳定性。
总之，近红外光谱建模方法在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用，其优势在于可靠、高效、无损，但在实际应用中，需要结合具体的问题、样本、数据和仪器等条件进行选择和调整，以达到最佳的建模精度和稳定性。
