承天示优傅里叶红外：
傅里叶变换是一种重要的信号分析工具，其可以将一个时域（时间）上的非周期性函数转化为频域（频率）上的一系列谐波组成。而对于红外光谱学来说，其中应用最广泛和常见的则是傅里叶变换红外光谱技术。
在实验中，我们将样品放入仪器之中，并通过对它施加不同波长（或者等效地称作、不同能量）的辐射来激发物质内部分子振动。这些振动会吸收右侧特定波长范围内的能量，并使得相应位置处吸收率产生显著改变。当以检测器感知时，则可测出被吸收后剩余下来传递到检测器处比例小了多少。
由于每个分子都有独特且复杂多样化结构与状态，在此类实验中生成参考库可能十分困难，所以需要利用数学模型进行计算并对数据进行提取、归约等操作才能有效地区别和解读结果。
处理方法：
以下是傅里叶红外光谱数据处理的三种基本方法：
1. 零填充：
在进行FFT（快速傅里叶变换）前，可以通过向原点序列末尾补零来提高频率分辨率。这种方法能够增强对高精度下存在周期性干扰信号的检测。
举个例子，如果正在采集超声信号以获得某种组织或器官内部厚度等参数，则可能会由于机械和电缆振动、脉冲回波发生时刻不确定等因素而导致一个固有频率上的预期干扰现象。
正是利用零填充操作我们可以更好地区分出不同特征队列所代表含义并进行更加准确地定位和计算。
2. 相位校准：
对于一些需要比较和/或量化的实验结果场合，我们经常面临着拼接、平滑替换、剪切模板等多样化应用需求。为了达到齐次性标定与统一表示目标，可考虑将所有数据都调整到相似状态下再做进一步信息提取工作。
相位校准就是指按照事先设定好约束关系完成旋转、平移等映射操作，并利用模板匹配等手段检查分析结果性质是否得到了正确地保持。
3. 卷积：
卷积的本质是一种加权叠加运算，可以将两个长度为n和m的序列进行线性组合。在数学领域中广泛应用于处理信号时域上和频率上信息以及图像降噪、边缘提取、特征筛选过程；在光谱学研究中也被视为是寻求最佳匹配和参考标准库对比之类任务不可缺少的工具之一。
与其他技术相似，使用卷积要注意控制误差并选定适当窗口大小等参数值，从而避免出现过拟合或者欠拟合情况。
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