傅里叶变换技术是一种独特的时间和频率域转换方法，常常用于处理信号和图像。在化学领域中，傅里叶变换被广泛应用于光谱学中。其中最重要的两个类别是：傅里叶近红外（FT-NIR）和傅立叶红外（FT-IR）。这两种技术可以提供雄厚、方便、全面且高精度的样品信息，并且可以非破坏性地评估大量药物、化工剂、食品等各种类型的物质。

1. 傅立叶近红外（FT-NIR）光谱结果分析

由于它具备良好的灵敏度以及对复杂数组成物质指数反应而得到了越来越多人们青眼相看。然而，在从采集数据到获得准确数据所需处理其他因素时需要格外注意。

实验者在进行NIR测定前需要将仪器进行校准以保证数据可靠性。检查位置激发是否正确并检查样品装入状态，确保伸缩盖与样品之间的接触性很好。并开启测试软件以获取数据信号并实时监测结果。

当数据集合完成后需要进行处理：包括噪声削除、二次标准化，如消光系数校正等操作，并调整分辨率和波长区域。最后，产生一个可视化谱图表明出原始信息变换至频域内的能量值含量和波形展示。

2. 傅利叶红外（FT-IR）光谱仪图谱分析

在FT-IR中，目标是从不同材料的吸收/透过函数中提取物质特异性信息。通过使用一对相互作用且具有高耗散比例（D/R）的光学元素来定义所需得到转换行为模式。对于多成份（polycomponent）状况或者复杂混合物精度会降低或饱和；因此该技术通常只适用于单一阴离子大类别下机器分类问题解决。

FT-IR可以应用于许多领域，在制药及环境监测都占据了重要地位 。该设备非常易于使用，并且快速生成预先确定范围内所有可能金属组织相关程序极具优势。在实验室和工业领域中，傅立叶红外光谱图通常用于质量控制、过程监测以及土壤与水资源研究。

通过本文对傅里叶近红外光谱结果分析及傅里叶红外光谱仪图谱分析的详细阐述，可以得出，在化学领域中这两种技术广泛应用且重要性随着时代发展越来越显著。在处理数据前所需要注意的问题包括设备校准、样品状态等因素，而后需要进行一系列预处理操作并做出一个可视化的频度能量值含量和波形展示曲线。如果您正在从事相关研究或想了解更多关于该话题，请查看参考书籍和专业报告等资料（如：《NIR倏验》）。

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