近红外建模与模型评价
近红外光谱 rpd
近红外光谱 rpd
近红外光谱 (NIR) 是一种非常有用的分析技术，可用于快速、
无损地获取样品的化学信息。
它在许多领域都有广泛的应用，包括
农业、食品加工、药品制造、化工等。
近红外光谱技术可以用于分
析样品的成分、结构和性质，因此在质量控制、过程监测和产品认
证方面具有重要作用。
RPD (Relative Percent Difference) 是一种用于评估近红外
光谱预测模型性能的指标。
它通常用于衡量预测值与参考值之间的
差异，从而评估模型的准确性和可靠性。
RPD值越高，说明模型的
预测能力越强，对样品的分析效果越好。
在实际应用中，评估近红外光谱预测模型的性能是非常重要的。
通过对样品的光谱数据进行采集、处理和建模，可以建立预测模型，然后使用RPD等指标对模型进行评估。
这有助于确定模型是否适合
特定的应用，并且能够提供可靠的分析结果。
除了RPD之外，还有其他一些指标可以用来评估近红外光谱预
测模型的性能，例如标准误差 (SE)、相关系数 (R) 等。
综合使用
这些指标可以更全面地评估模型的准确性和可靠性。
总之，近红外光谱技术在分析领域有着广泛的应用，而RPD作为评估预测模型性能的指标，在实际应用中扮演着重要的角色。
通过综合使用多种指标，可以全面评估模型的性能，从而确保分析结果的准确性和可靠性。
基于近红外光谱的白酒基酒分析模型的建立
基于近红外光谱的白酒基酒分析模型的建立基于近红外光谱的白酒基酒分析模型的建立近年来，随着社会经济的不断发展，人们对白酒的品质和安全性的要求也越来越高。
如何迅速、准确地检测和分析白酒的基酒成分，就成为了研究的热点之一。
而近红外光谱技术作为一种快速、非破坏性的分析方法，被广泛应用于白酒分析领域。
本文将重点讨论基于近红外光谱的白酒基酒分析模型的建立。
一、近红外光谱技术简介近红外光谱技术是指在近红外波段范围内（700-2500nm），通过检测材料对不同波长光的吸收和散射情况，从而推断出材料的成分和结构的一种技术。
近红外光谱技术具有快速、高效、准确等特点，可以无损地获取样品的化学特性信息。
二、样品准备及数据采集在建立白酒基酒分析模型之前，首先需要采集一定数量的样品。
这些样品应该覆盖不同的品牌、不同的酿造工艺和不同的原料。
同时，还需要对样品进行样品制备，包括去除杂质、稀释以及标准化处理，以确保数据的准确性和可靠性。
在数据采集过程中，需要借助近红外光谱仪，将样品放置于样品池中，并通过该仪器对样品进行照射。
仪器将通过检测样品吸收和散射的光谱信息，从而获取样品的特征数据。
三、数据处理与模型建立获取样品的光谱数据后，接下来需要对数据进行处理和分析。
常见的数据处理方法包括基线校正、峰值拟合、散点校正等。
这些处理方法的目的是去除光谱中的噪声，提高数据质量。
处理后的数据可以通过主成分分析、偏最小二乘回归等方法进行降维和特征提取，进一步减少数据维度。
在模型建立之前，需要将数据分为训练集和验证集。
训练集用于训练模型，验证集用于验证模型的有效性。
当前，常用的建模方法包括偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等。
这些方法可以根据样品的光谱数据和对应的基酒成分含量，通过建立回归或分类模型，预测未知样品的基酒成分含量。
近红外光谱采集与建模技术规范2014
近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum, NIR）,指的是780—2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。
从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。
非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H （X = C、N、0、S）的吸收占主导地位。
近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。
2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。
3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。
4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。
对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。
5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。
5.1片剂的测样（接触测）将探头轻轻顶紧单层胶囊壳，用食指匡哇5.4胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头 轻轻顶住 药片，并用中指扶持用左手拇指和食指夹好药片 5.2片剂的测样（隔铝塑测）用拇指扶住光纤探头，防止滑动将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧 5.3胶囊剂的测样（接触测）用左手拇指和中指夹住胶衰将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀5.7糖衣片测样将探头轻轻顶住瓶底，并扶好首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_ldent 264软件，并进行了正确的软件设置。
近红外光谱原理
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅型仪器的优缺点
优点：
1. 结构不复杂，容易制造。 2. 连续光谱仪，可以作为研究级仪器。
缺点：
1. 使用单色器，狭缝的限制使其分辨率和灵敏度不够高。 2. 波长准确度使用外部校准，加之分辨率低，波长准确度差（最好为 +/-0.2nm）。 3. 使用单色器对光路要求严格，仪器扩展能力受到很大的限制。 4. 自然界的杂散光会影响测试结果。 5. 由于分光需光栅转动，扫描速度慢。
Source TeO2 Crystal
monochrom. Light (ordinary Beam)
Reference RF-Input
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
x
L
Source
L + x x=0
Detector signal
Beamsplitter
Detector
Michelson interferometer
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
x
L
Source
L + x x=0
Detector signal
Beamsplitter
Detector
Michelson interferometer
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
阵列检测器
样品
狭缝
近红外模型建立方案
近红外模型建立方案现代近红外光谱分析技术包括了近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分，三者的有机结合才能满足快速分析的技术要求，缺一不可。
因此，模型的建立对于近红外光谱分析技术来说是非常关键的。
它将直接影响近红外光谱分析的工作效率和质量。
实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM-1655标准）。
一般情况下，建立模型的步骤如下：1、初级模型的建立建立一个模型通常是从一个小的光谱数据库开始的，虽然开始建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型能具有较强的普适性。
如果做定量分析模型，收集的样品一般需要50～80个。
如果样品为天然产物（比如农作物或烟草），则所需要的样品数量就会更多，大约是非天然产物的3～5倍左右。
譬如，一个用于烟草定量的成熟模型就需要拥有数以千计的样品。
在收集样品的时候一定注意要保证样品具有代表性，也就是说样品的性质参数范围要能够涵盖所期望的变化范围。
并且还要做到在这个所期望的变化范围内样品的性质参数是均匀分布的，不能只包括部分性质参数范围中的一簇样本。
另外，一个理想的标定光谱集应涵盖性质参数因温度变化造成的光谱变化的所有情况，因为样品（特别是液体样品）的近红外吸收强度随温度的不同会有很大的改变。
收集来一定量有代表性的样品后，根据需要使用传统的有关标准分析方法对样品进行测量，得到样品的各种性质参数，称之为参考数据。
然后分别采集每个样品的近红外光谱图，再通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与不同性质参数的参考数据相关联，这样在光谱图和其参考数据之间便建立起了一一对应映射的关系，这种一一对应的映射关系的建立便是模型的建立。
由于每一种产品要检测的指标比较多，而标准的分析方法大多用时比较长，为避免产品存放时间过长引起某些指标的变化，建议当样品送到化验室检测时，先扫描样品的光谱，再进行常规的化学分析。
将样品的收集和光谱扫描作为日常检测工作的一部分，收集样品时不用考虑检测值的梯度值是否会重复（在建模时可以通过化学计量学软件对样品进行筛选），当积累的样品光谱数量达到建模要求的150－400张时（建议270张左右，越多越好），就可以建立模型了。
近红外光谱标准
近红外光谱标准近红外光谱技术作为一种重要的分析技术，在多个领域得到了广泛的应用。
为了规范近红外光谱技术的使用和推广，制定了一系列近红外光谱标准。
本文将介绍近红外光谱标准的主要内容，包括近红外光谱仪器标准、近红外光谱分析方法标准、近红外光谱样品制备标准、近红外光谱数据解析标准、近红外光谱应用领域标准、近红外光谱质量评估标准、近红外光谱安全操作标准以及近红外光谱数据处理标准。
近红外光谱仪器标准近红外光谱仪器是进行近红外光谱分析的基础设备，因此其性能和质量对分析结果有着至关重要的影响。
近红外光谱仪器标准主要包括仪器的基本参数、性能指标、稳定性、可靠性等方面的规定。
例如，仪器的主要技术指标应符合相应的测试方法及技术要求，仪器的稳定性应满足测试要求，仪器的操作应简单方便，仪器的安全性能应符合相关规定等。
近红外光谱分析方法标准近红外光谱分析方法标准是针对具体分析对象和方法制定的标准。
这些标准通常包括样品的前处理方法、光谱采集条件、谱图解析方法等方面的规定。
例如，样品的前处理应遵循一定的流程和规范，以保证样品的代表性和均匀性；光谱采集时应选择合适的波长范围和扫描次数，以保证光谱的质量和可靠性；谱图解析时应采用合适的数学方法和模型，以获得准确的分析结果。
近红外光谱样品制备标准近红外光谱样品制备是进行近红外光谱分析的重要环节之一。
样品制备不当可能会影响光谱的质量和分析结果的准确性。
近红外光谱样品制备标准主要包括样品的制备方法、样品制备过程中的质量控制等方面的规定。
例如，样品制备时应保证样品的代表性和均匀性，样品制备过程中应避免外部因素对样品的影响等。
近红外光谱数据解析标准近红外光谱数据解析是将采集的光谱数据转化为有用的分析结果的过程。
数据解析过程中涉及到数学建模、模型验证等方面，因此需要制定相应的标准来规范这一过程。
近红外光谱数据解析标准主要包括模型建立的方法、模型验证的方法、模型评价等方面的规定。
例如，模型建立时应选择合适的波长范围和变量，模型验证时应采用交叉验证等方法，模型评价时应根据实际应用情况进行评估等。
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据通常包含大量的信息，因此需要进行适当的数
据处理和分析才能从中提取有用的信息。
常见的数据处理方法包括
预处理、特征提取、模型建立和验证等步骤。
预处理包括光谱校正、去噪和标准化等操作，以确保数据质量和可靠性。
特征提取则是从
原始光谱数据中提取出对所研究物质特征具有代表性的信息。
模型
建立和验证是利用统计学和机器学习方法建立预测模型，并对模型
进行验证和优化。
近红外光谱数据处理的关键挑战之一是如何处理数据中的噪声
和干扰，以获得准确的分析结果。
另一个挑战是如何建立可靠的预
测模型，以实现对样品成分和性质的准确预测。
针对这些挑战，研
究人员们不断提出新的数据处理方法和建模技术，以不断提高近红
外光谱数据处理的准确性和可靠性。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，近红外光谱数据
处理领域也迎来了新的机遇和挑战。
利用深度学习和神经网络等技术，研究人员们正在尝试开发更加高效和准确的数据处理和建模方法，以满足不断增长的应用需求。
总的来说，近红外光谱数据处理是一个非常重要的研究领域，它为各种行业提供了一种快速、无损、高效的化学分析方法。
随着技术的不断进步和创新，相信近红外光谱数据处理将会在更多领域发挥重要作用，为产品质量控制和过程监控等方面提供更加可靠的解决方案。
近红外光谱信号分析及评价方法研究
近红外光谱信号分析及评价方法研究近红外光谱（NIR）是一种非常重要的分析技术，已被广泛应用于各个领域。
NIR光谱是指在近红外区域（约700-2500nm）的光谱，它可以提供样品的化学和结构信息。
NIR光谱可以被用来定量或定性分析样品的成分、物理和化学属性。
本文将介绍近红外光谱信号分析及评价方法的研究。
一、近红外光谱信号分析方法NIR光谱信号分析是将NIR光谱信号处理为更简单、更易于识别的形式的技术。
这个过程通常包括数据采集、预处理、变量选择、建模和验证等步骤。
1. 数据采集NIR光谱仪是用于获取NIR光谱信号的仪器。
NIR光谱仪的选择应基于采样需要和目的。
数据采集的质量对NIR光谱信号分析的结果至关重要。
2. 预处理数据预处理包括信号平滑、去基线、标准化和波长选择等处理。
这些操作可以减少噪声、增加信噪比、去除传感器和光源造成的影响、降低多重共线性等。
3. 变量选择变量选择是通过筛选和删除原始变量，得到更少而有效的变量，以提高模型的预测精度。
变量选择的方法包括前向选择、后向删除、主成分分析等。
4. 建模建模是通过分析已知样本数据来建立模型，以便预测未知样本的结果。
建模的方法包括偏最小二乘法、支持向量机、偏最小二乘判别分析等。
5. 验证验证是评价建模结果的一种方法，可通过交叉验证、留一交叉验证、外部验证等来完成。
验证可以检查建模过程中存在的问题，同时也可以确定模型的准确性。
二、近红外光谱信号评价方法NIR光谱信号的评价通常包括两个方面：定量和定性分析。
1. 定量分析NIR光谱定量分析是识别和测量样品中化学成分的量。
它的优点是飞快的采集速度、不需要样品准备、不需要危险化学品、不破坏原样品，同时也具有高准确性、高精度和高可靠性。
应用定量分析可以通过测量样品中的主要成分，来判断物质的含量、品质和认证等问题。
2. 定性分析NIR光谱定性分析是确定样品中的化学和结构信息。
定性分析可以用于识别和鉴别样品，为化学品、食品、药品等制造商提供质量控制的手段。