承天示优- 本文目录导读：
- 1、什么是傅里叶红外图？
- 2、FTIR数据处理方法
- 3、FTIR在探索化合物起源中的应用
什么是傅里叶红外图？
傅里叶变换是一种数学方法，用来将一个函数分解成许多正弦和余弦波。在光谱领域中，傅里叶变换被广泛应用于分析各种类型的光谱数据。其中最常见的就是傅里叶红外（FTIR）光谱。
FTIR光谱技术利用样品对不同频率的红外辐射吸收情况进行定量研究，并将结果显示为一个称为“透过率”的函数形式。这个函数随着波长或频率（通常以cm^-1表示）而变化，因此可以揭示出化学键、官能团等不同组分之间的差异。
而生成FTIR图像所需要采取步骤大致如下：
- 从样品中获得反射或透过实验数据；
- 在计算机上进行预处理及基线校准；
- 对原始信号进行FFT (Fast Fourier Transform) 计算并提取频段范围内信号功率值，进而绘制出德国数学家约瑟夫·费歇尔显微镜下相关实验原始图谱。
FTIR数据处理方法
在获得光谱数据后，我们需要对其进行一系列的预处理和分析才能从中获取有用信息。下面介绍一些常见的FTIR数据处理方法：
傅里叶平滑： 原始峰可能存在波动或毛刺，增加误差和难以分辨化合物成分。通过提取一个频段的多个信号功率值使用这种技术可以消除他们。去基线：样品全波长时为保证实验过程最准确，在红外区域折射率并不是完美水平线。这时候就需要将整体曲面拟合到参考值（常规生产厂家）上并去掉它以获取有效光譜。差异谱： 该方法通过比较两个互相独立但类似条件下被控制变量各自反应产物之间红外光谱上显示的特征性所在位置是否改变来查明某化学键、官能团是否造成影响、数量发生了变化。因此与原件质子核磁共振 (NMR) 差异法类似。二次导数:仪器系统限制会引起FTIR spectra 对斜率突变有明显暴跳现象， 如同以单重峰呈正态曲线分布的数据为例。通过二次导数可以提高精度并获取更好信息。
PCA： 分析样品之间的主成分，找到影响光谱最大的化合物组成对比实验结果进行定量研究FTIR在探索化合物起源中的应用
除了上述处理方法外，FTIR还常用于研究复杂混合体系或推断未知样品特征等情况。
作为一种类似指纹图谱技术，在生命科学和环境安全领域也被广泛采用来检测微量污染物、快速鉴别药物和食品质量评价等方面有着卓越表现。
另外近年来在天文及地球科学领域里也开始使用傅里叶红外光谱透过特殊气体望远镜观察星际尘埃进而了解宇宙早期历程。这些天体存在着各式各样原子分子基本构件（如水）、发出辐射散发信号使得我们可以通过今日计算机技术识别化学发展；同时错误率小、可靠性高、成本低廉等特点使它具有广泛应用意义。
因此，在寻找理化起源研究中，FTIR光谱分析技术得到了广泛的应用。通过建立大量样品库和验证试验，科学家们可以比较不同来源或代表特定年代不同地域汇聚过程下代表生命类系统祖先遗传体以及非生物渊源基质之间是否存在相似性。并壮大探测可能出现在未来任务制约下提供进一步帮助证明自然密钥产成历史知识组合方式之模型創新方向。
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