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在發(fā)展中求生存，不斷完善，以良好信譽(yù)和科學(xué)的管理促進(jìn)企業(yè)迅速發(fā)展近紅外光譜(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)是一種應(yīng)用十分廣泛的快速分析技術(shù)，近年來能在各行各業(yè)受到一致認(rèn)可，離不開光譜數(shù)據(jù)處理和建模優(yōu)化的加持。我們知道近紅外原始光譜中往往包含噪聲、基線漂移和其他干擾因素，我們不能讓這些干擾影響了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而影響近紅外檢測(cè)的效率和效果。對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，是數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)，那么近紅外常用的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有哪些呢？這么多方法該選用哪個(gè)呢？下面我們就來展開說說。
近紅外光（NIR)是介于可見光（Vis）和中紅外（MIR）之間的電磁波。近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)對(duì)近紅外光能量的吸收產(chǎn)生的分子振動(dòng)信息，對(duì)物質(zhì)的組成成分進(jìn)行定性定量分析的一種實(shí)時(shí)檢測(cè)手段，非常適用于含氫基團(tuán)的定量分析，如含C-H、N-H、O-H等基團(tuán)的物質(zhì)。多年經(jīng)驗(yàn)表明，該技術(shù)不僅適用于幾乎全部有機(jī)物和大部分無機(jī)物的定量分析，對(duì)很多金屬離子的含量檢測(cè)也十分精確，同時(shí)還適于檢測(cè)許多物理指標(biāo)，如色度、濁度、黏度、密度、酸度、灰分、固含量、揮發(fā)分、均勻度、聚合度、分子量等等。
潤滑油被稱為機(jī)械設(shè)備中的“血液”，潤滑油在潤滑保護(hù)中占有重要的地位，對(duì)機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行發(fā)揮了非常關(guān)鍵的作用
智能制造是指將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)融合，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱，可有效縮短產(chǎn)品研制周期、提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低資源能源消耗，對(duì)推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要意義
今天咱們不繞彎子不鋪墊，就直說，近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)對(duì)食品加工行業(yè)的幫助不可謂不大，用途不可謂不廣，但是為什么真正用上近紅外技術(shù)的食品企業(yè)不多呢？主要是因?yàn)槭称菲髽I(yè)利潤薄而進(jìn)口儀器價(jià)格貴，這樣一算近紅外對(duì)食品企業(yè)的性價(jià)比就不高了。但是現(xiàn)在有了成熟的國產(chǎn)近紅外光譜分析儀就不同了，食品加工過程中關(guān)注的必要參數(shù)基本都能測(cè)得準(zhǔn)測(cè)得穩(wěn)，而且設(shè)備投入成本企業(yè)都可以接受，大家品一品，它不“香”嗎？
近紅外（NIR）光譜介于可見光譜區(qū)與中紅外譜區(qū)之間，兼?zhèn)淞丝梢姽庑盘?hào)容易獲取與紅外光譜分析信息量豐富兩大優(yōu)點(diǎn)，被廣泛用于很多行業(yè)的許多有機(jī)物和無機(jī)物的定性定量分析當(dāng)中。
近紅外（Near Infrared, NIR）光是指波長(zhǎng)介于可見光區(qū)與中紅外區(qū)之間的電磁波，其波長(zhǎng)范圍約為780~2 500 nm，波數(shù)范圍約為12 500~4 000 cm-1。近紅外光譜分析（NIRSA）是指利用近紅外譜區(qū)包含的物質(zhì)信息，主要用于有機(jī)物質(zhì)及部分無機(jī)物質(zhì)定性和定量分析的一種分析技術(shù)。近紅外光譜分析兼?zhèn)淞丝梢妳^(qū)光譜分析信號(hào)容易獲取與紅外區(qū)光譜分析信息量豐富兩方面的優(yōu)點(diǎn)，加上該譜區(qū)需要依靠化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提取信息等特點(diǎn)，使近紅外光譜分析成為一類應(yīng)用廣泛的分析技術(shù)。
在近紅外光譜分析中，信號(hào)特征決定于近紅外輻射的物理特征，并決定了近紅外光譜儀器應(yīng)用的光源、檢測(cè)器與光學(xué)材料。
近紅外光譜定量分析的流程可分為兩大部分：一是建立數(shù)學(xué)模型（分析方法、預(yù)測(cè)方程）并檢驗(yàn)、優(yōu)化模型的穩(wěn)定性；
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