购买傅立叶红外光谱仪需要先确定可靠的厂家。在天津地区，有一些专业的傅立叶红外光谱仪生产厂家，例如：泓捷科技、澳斯曼等。

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傅立叶红外光谱仪课程设计

傅立叶红外光谱仪是一种广泛应用于化学、材料和生物等领域的分析测试仪器。作为本专业的考核项目之一，傅立叶红外光谱仪课程设计对于学习者来说非常重要。

傅立叶红外光谱原理

在进行傅里叶变换前，先简单了解下傅里叶变换的定义及基础知识：

• 频率与周期：

振动信号通常由一个或多个正弦波组成。假设振动信号是周期性的，则其频率可以表示为1/T, T表示振动所需时间。

• 连续与离散：

在模拟系统中，时间和信号都是连续无缝连接的。而在数字系统中，时间被划分为离散片段，并以固定间隔采样值。

• 时域与频域：

像音频这样的实际数据源产生时域图表。\n而FFT从时域图转化为包含所有方法信息并有效地可视化的频域图。

傅里叶变换：

傅里叶变换指的是将时域采样转化为频域成分，其中包含了全局分量信息。

光谱仪数据处理流程

1. 信号采集（Sample）：

光源通过物质与样品交互并输送至检测器。每当一个单个波长对于一次扫描产生干涉，便会生成一个数据点。（相同位置上反射或透过光线耗散度和吸收率差异导致）

2. 范围设置（Range setting）：

对获得的原始光谱数据进行基线校正，并调整参数以滤除多余背景信息。

3. 寻峰定位（Peak finding)：

将重要特征定义为" 峰 " ，确定未知元素目标元素及其浓度。首先从求积法、两阈值法、曲线拟合法等多种方法中选取最优解算法。

4. 降维分类(PCA) ：

   利用主成分分析技术，减少纬度，提高分类准确性等。

傅立叶红外光谱仪课程设计内容

一、数据预处理：

• 基线校正（Baseline Correction）：把信号中的“背景”去掉，放大Signal与Noise之间的不同性。\n(如有段区间采集到环境或其他光源对信号产生干扰，我们可以在此地点认为其是一个稳定的baseline，并且将样品减去这个background得到更加精确和清晰的图形)。

• Multiplicative Scatter Correction(MSC):

  在某些实验情况下，会出现两种成分受干扰，则用拟合方法把影响因素从原始光谱信息中滤除。

• _Outlier Removal_：“异常值”是指偏离其他观测点以至于很可能由于意外错误而引起混淆或误导。通过统计学方法检测和排除这些异常点有助于提高模型质量。

• FIR Filtering：滤波器可应用在降低整体噪音水平方面帮助提高解析度

二、单因素分析及多因素验证：

• 单因素分析即吸收峰（Absorption Peak)检测及特征谱定位
  

通过样品光谱的峰值位置、幅值、线型强度等信息，来准确预测和鉴定化学组分

例如：常用于药物中关键成分的检查

作业1 ： 多个葡萄酒样本利用PCA进行降维分类

• _多因素分析（ Multi-Factor Analysis)_：

  在前面已经介绍了和简要说明过主成份分析技术可对原始数据进行重构并提高后期诊断模型准确性。我们可以再次将这个重要工具应用到实验中，并根据下表设计一个自己相关感兴趣的小型实验项目。

  时间	任务/目标	步骤详解
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