近紅外光譜分析技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任東 等 著

圖書標籤:

• 近紅外光譜
• 光譜分析
• 分析技術
• 應用
• 物理化學
• 化學分析
• 材料分析
• 無損檢測
• 快速檢測
• 光譜學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030534033

版次：01

商品編碼：12218720

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

頁數：188

字數：222000

正文語種：中文

內容簡介

　　《近紅外光譜分析技術與應用》分為9章。第1章介紹近紅外光譜分析技術的背景、技術基礎、特點及應用領域；第2章介紹近紅外光譜分析的流程；第3章介紹近紅外光譜特徵選擇與提取；第4章介紹基於變量優化的近紅外光譜特徵選擇方法；第5章介紹基於變量區間的近紅外光譜特徵變量選擇方法；第6章介紹基於變量信息的近紅外光譜特徵變量選擇方法；第7章介紹基於Boosting集成的近紅外光譜特徵變量選擇方法；第8章介紹近紅外光譜特徵提取在定量分析中的應用；第9章介紹近紅外光譜特徵提取在定性分析中的應用。

目錄

前言
第1章 近紅外光譜分析概述 1
1.1 近紅外光譜分析技術的背景介紹 1
1.1.1 近紅外光譜分析技術簡介 2
1.1.2 近紅外光譜分析的意義 4
1.1.3 近紅外光譜分析技術的發展曆程 4
1.2 近紅外光譜分析技術的基礎 6
1.2.1 近紅外光譜分析的物理基礎 6
1.2.2 近紅外光譜分析的化學基礎 10
1.2.3 近紅外光譜分析的數學基礎 16
1.3 近紅外光譜分析技術的特點 19
1.3.1 近紅外光譜分析譜區的特點 19
1.3.2 近紅外光譜分析方法的特點 20
1.3.3 近紅外光譜分析儀器的特點 20
1.3.4 近紅外光譜分析應用的特點 20
1.3.5 近紅外光譜分析的復雜性 22
1.3.6 近紅外光譜分析的不穩定性與變動性 23
1.3.7 近紅外光譜分析的學科交叉性 24
1.4 近紅外光譜分析技術的應用 24
1.4.1 近紅外光譜定性分析的應用 25
1.4.2 近紅外光譜定量分析的應用 25
參考文獻 26
第2章 近紅外光譜分析信息流程 29
2.1 樣本采集 31
2.1.1 采樣的規則要求 31
2.1.2 采樣的影響因素 32
2.2 數據獲取 33
2.2.1 樣本光譜采集 33
2.2.2 樣本基礎數據測定 34
2.3 光譜預處理 34
2.3.1 均值中心化 36
2.3.2 平滑 36
2.3.3 多元散射校正 38
2.3.4 標準正態變量變換 39
2.3.5 去趨勢處理 40
2.3.6 導數處理 40
2.3.7 光譜預處理結果 42
2.4 樣本集劃分 43
2.4.1 RS法 43
2.4.2 K-S法 43
2.4.3 SPXY法 44
2.4.4 濃度梯度法 45
2.4.5 雙嚮法 45
2.5 特徵選擇 46
2.6 多元校正建模 47
2.6.1 綫性迴歸方法 47
2.6.2 非綫性迴歸方法 50
2.7 模型精度評價 51
2.7.1 偏差與極差 51
2.7.2 相關係數 52
2.7.3 交叉驗證均方根誤差 52
2.7.4 預測均方根誤差 52
2.8 模型維護 52
2.8.1 模型的適配性檢驗 53
2.8.2 模型的修正 54
2.8.3 模型的轉移 54
參考文獻 54
第3章 近紅外光譜特徵選擇與提取 58
3.1 特徵選擇定義 59
3.2 特徵選擇要素 60
3.2.1 特徵子集生成 60
3.2.2 特徵子集評價 61
3.2.3 停止條件 63
3.2.4 結果驗證 63
3.3 特徵選擇的目的及意義 63
3.4 特徵選擇分類 64
3.4.1 過濾式特徵選擇 64
3.4.2 封裝式特徵選擇 65
3.4.3 嵌入式特徵選擇 66
3.5 光譜變量選擇研究現狀 66
3.5.1 變量優化選擇法 66
3.5.2 變量區間選擇法 67
3.5.3 變量信息選擇法 68
3.6 存在的問題 70
3.7 研究趨勢 70
參考文獻 72
第4章 基於變量優化的近紅外光譜特徵選擇方法 77
4.1 逐步迴歸法 77
4.1.1 算法原理及步驟 78
4.1.2 算法驗證及結果 79
4.2 遺傳算法 81
4.2.1 算法原理及步驟 82
4.2.2 算法驗證及結果 83
4.3 粒子群算法 85
4.3.1 算法原理及步驟 85
4.3.2 算法驗證及結果 87
4.4 蟻群算法 88
4.4.1 算法原理及步驟 89
4.4.2 算法驗證及結果 91
參考文獻 92
第5章 基於變量區間的近紅外光譜特徵變量選擇方法 94
5.1 間隔偏最小二乘法 94
5.1.1 算法原理及步驟 94
5.1.2 算法驗證及結果 95
5.2 嚮前間隔偏最小二乘法 97
5.2.1 算法原理及步驟 97
5.2.2 算法驗證及結果 98
5.3 嚮後間隔偏最小二乘法 100
5.3.1 算法原理及步驟 100
5.3.2 算法驗證及結果 101
5.4 移動窗口偏最小二乘法 103
5.4.1 算法原理及步驟 103
5.4.2 算法驗證及結果 104
5.5 基於嚮前和嚮後組閤區間偏最小二乘法 104
5.5.1 算法原理及步驟 105
5.5.2 算法驗證及結果 106
參考文獻 108
第6章 基於變量信息的近紅外光譜特徵變量選擇方法 110
6.1 無信息變量消除法 110
6.1.1 算法原理及步驟 110
6.1.2 算法驗證及結果 111
6.2 濛特卡羅無信息變量消除法 113
6.2.1 算法原理及步驟 113
6.2.2 算法驗證及結果 114
6.3 競爭自適應重加權法 115
6.3.1 算法原理及步驟 115
6.3.2 算法驗證及結果 117
6.4 連續投影法 118
6.4.1 算法原理及步驟 118
6.4.2 算法驗證及結果 119
6.5 基於變量評價指標的集成連續投影法 121
6.5.1 算法原理及步驟 121
6.5.2 算法驗證及結果 122
6.6 其他變量信息特徵選擇方法 124
6.6.1 F-score偏最小二乘法 124
6.6.2 隨機檢驗偏最小二乘法 124
6.6.3 排序變量選擇法 125
參考文獻 127
第7章 基於Boosting集成的近紅外光譜特徵變量選擇方法 130
7.1 引言 130
7.2 加權中值Boosting集成的特徵變量選擇方法 131
7.2.1 WM-Boosting-PLS的算法模型 131
7.2.2 WM-Boosting-BiPLS的算法模型 132
7.3 隨機梯度Boosting集成方法 134
7.3.1 SG-Boosting-PLS的算法模型 134
7.3.2 SG-Boosting-BiPLS的算法模型 135
7.4 下降梯度Boosting集成BiPLS特徵變量選擇方法 136
7.4.1 梯度下降Boosting的基本原理 136
7.4.2 GD-Boosting-BiPLS的算法模型 137
7.4.3 模型建立與參數選擇 139
7.4.4 模型預測性能分析 140
7.5 本章小結 147
參考文獻 148
第8章 近紅外光譜特徵提取在定量分析中的應用 150
8.1 近紅外光譜技術中豬肉新鮮度檢測的研究現狀 150
8.2 實驗方案 151
8.2.1 樣品製備 151
8.2.2 光譜采集 152
8.3 光譜特徵區間篩選方法研究 153
8.3.1 樣品集劃分方法比較 153
8.3.2 光譜預處理對模型性能影響分析 155
8.3.3 不同特徵選擇下的PLS模型 157
8.3.4 不同特徵選擇下的MLR模型 157
8.3.5 不同特徵選擇下的SVM模型 158
8.4 結果分析與結論 159
8.4.1 模型預測結果分析 159
8.4.2 PLS模型對豬肉新鮮度評定結果 160
8.4.3 結論 161
參考文獻 161
第9章 近紅外光譜特徵提取在定性分析中的應用 163
9.1 近紅外光譜技術茶葉鑒彆分析的研究現狀 163
9.2 基於近紅外的改進CARS 164
9.2.1 變量有效性定義 164
9.2.2 ECARS近紅外特徵變量選擇方法 165
9.3 實驗方案 166
9.3.1 樣品製備 166
9.3.2 光譜采集 166
9.4 光譜特徵區間篩選方法研究 167
9.4.1 光譜預處理 167
9.4.2 基於BiPLS的近紅外光譜模型 168
9.4.3 基於UVE的近紅外光譜模型 169
9.4.4 基於CARS的近紅外光譜模型 170
9.4.5 基於ECARS的近紅外光譜模型 171
9.5 結果分析與結論 171
9.5.1 光譜特徵變量選擇與全譜建模的方法比較 171
9.5.2 ECARS與CARS的性能比較 172
9.5.3 ECARS與其他光譜特徵變量選擇方法的性能比較 172
9.5.4 ECARS結閤SVM用於鑒彆西湖龍井茶葉真僞的性能分析 172
參考文獻 173

探尋物質內在的智慧之眼：近紅外光譜分析技術與應用 在科技飛速發展的今天，我們對物質的認知能力正在經曆一場深刻的變革。傳統的分析方法往往需要復雜的樣品前處理、耗費大量時間，甚至可能對樣品造成損傷。然而，隨著科學技術的不斷進步，一種“非接觸、無損、快速、高靈敏度”的分析手段——近紅外光譜分析技術（NIR）——正以其獨特的魅力，滲透到我們生活的方方麵麵，成為理解和掌握物質內在規律的強大工具。 近紅外光譜分析技術，顧名思義，是利用波長範圍在780至2500納米（nm）的近紅外光與物質相互作用所産生的吸收、反射或透射光譜信息，來識彆、定量和錶徵物質的化學組成和物理性質。這項技術之所以如此強大，源於它能夠捕捉到物質分子中存在的許多“暗信號”——那些在可見光區難以顯現的振動和轉動模式。當近紅外光照射到樣品時，分子中的化學鍵（特彆是C-H, O-H, N-H, S-H等）會吸收特定波長的近紅外光，産生特徵的吸收峰。這些吸收峰的位置、強度和形狀，就像物質獨有的“指紋”，可以精確地反映齣樣品中特定化學成分的存在與含量。 近紅外光譜的魅力何在？ 近紅外光譜分析技術的優勢是多方麵的，這也是它能夠迅速崛起並廣泛應用的關鍵所在： 非破壞性與無損性： 這是近紅外光譜最顯著的優勢之一。分析過程無需對樣品進行任何切割、研磨、溶解等處理，可以直接測量固體、液體、粉末甚至氣體樣品。這意味著珍貴的文物、易碎的藥品、活體生物等都可以得到有效的分析，避免瞭傳統方法可能造成的樣本損失或改變，為科學研究和質量控製提供瞭前所未有的便利。 快速高效： 樣品準備過程大大簡化，測量時間通常在幾秒到幾十秒之間，極大地縮短瞭分析周期。這對於需要快速決策的生産綫質量控製、現場檢測等場景至關重要。 多組分同時分析： 近紅外光譜能夠同時檢測樣品中的多種組分，而無需進行繁瑣的分離步驟。這大大提高瞭分析效率，並能提供樣品整體的組成信息，而非單一成分的孤立數據。 環境友好： 多數情況下，近紅外光譜分析無需使用有毒有害的溶劑或試劑，減少瞭化學廢棄物的産生，符閤綠色化學和可持續發展的理念。 操作簡便： 隨著儀器的智能化和軟件的優化，近紅外光譜儀的操作越來越簡便，即使是非專業分析人員也能夠通過簡單的培訓掌握其基本操作。 信息豐富： 近紅外光譜不僅能提供定性分析（識彆物質種類），更能通過建立校正模型進行定量分析（測定物質含量），甚至可以推斷物質的物理性質，如水分含量、粒徑、結晶度等。 近紅外光譜技術的核心原理 近紅外光譜的産生和分析，是建立在分子振動光譜學原理之上的。當近紅外光與物質分子相互作用時，會發生以下幾種主要的能量躍遷： 1. 基本振動的泛頻（Overtones）： 分子中的化學鍵在受到能量激發時，可以從基態躍遷到更高的振動能級。這些躍遷通常發生在可見光或紫外光區域。然而，在近紅外區域，我們主要觀察到的是基頻振動（Fundamental Vibrations）的泛頻，即分子從基態躍遷到第二、第三甚至更高激發態的能量變化。這些泛頻吸收峰的強度通常較弱，但它們攜帶瞭豐富的信息。 2. 基頻振動的閤頻（Combinations）： 當分子中存在多個可以振動的化學鍵時，它們的振動模式可能會相互耦閤，産生新的閤頻振動。這些閤頻振動通常也會齣現在近紅外區域，為物質的識彆提供更多的信息。 近紅外光譜儀的核心部件包括：光源（提供近紅外光）、單色器或分束器（將光源分解成不同波長的光）、樣品室、檢測器（將光信號轉換為電信號）以及數據處理係統。通過掃描不同波長的近紅外光，記錄下樣品在各波長下的吸光度或透射率，即可得到樣品的近紅外光譜圖。 從實驗室到現場：近紅外光譜的廣泛應用 近紅外光譜技術的強大生命力體現在其幾乎無處不在的應用領域： 農業與食品工業： 這是近紅外光譜應用最成熟的領域之一。從榖物、飼料、肉類、乳製品到水果、蔬菜、食用油、調味品，近紅外光譜能夠快速、無損地測定樣品的蛋白質、脂肪、水分、澱粉、糖分、縴維等關鍵營養成分和品質指標。例如，在糧食收購環節，可以通過NIR快速評估小麥、玉米的品質；在肉類加工中，可以監測瘦肉率和脂肪含量；在乳製品生産中，可以控製奶粉的成分。 製藥工業： 藥品的質量直接關係到人類健康，NIR技術在製藥行業的應用至關重要。它可以用於原料的鑒彆與質量控製，如判斷中藥材的真僞、測定化學原料的純度；在藥物生産過程中，可以監測混閤均勻度、片劑的硬度、包衣厚度等；成品藥的質量檢測，如測定藥物的含量、雜質、晶型等，也都可以通過NIR實現。尤其是在製藥過程中，非破壞性檢測可以避免對昂貴原料的浪費。 化工與高分子材料： 在石油化工、塑料、橡膠、塗料等行業，NIR可以用於聚閤物的組成分析、單體含量測定、添加劑的定量、聚閤反應的進程監測、材料的降解分析等。例如，可以快速區分不同種類的塑料，測定聚閤物的共聚單體比例，監控塗料中溶劑的揮發情況。 環境監測： NIR技術可以用於水質、土壤、空氣等環境樣品的分析。例如，可以快速檢測水體中的有機汙染物、油汙，土壤中的有機質含量，甚至用於室內空氣質量的評估。 紡織工業： 染料的種類和含量、縴維的成分、織物的濕潤度等都可以通過NIR進行分析，為紡織品的質量控製和新材料的開發提供支持。 生物醫藥與臨床診斷： 盡管相對較新，但NIR在生物醫藥領域的潛力正在逐步顯現。它可以用於血液、尿液等體液的成分分析，輔助疾病的診斷；在手術過程中，可以用於腫瘤組織的識彆和邊界的確定；在化妝品和個人護理品行業，可以分析産品的成分和功效。 地質與礦産： NIR可以用於礦石的成分分析、品位評估，以及土壤成分的快速勘探，有助於提高資源勘探的效率。 鑒僞與安全： NIR技術因其快速和無損的特性，在藝術品、文物、假冒僞劣産品的鑒彆方麵也展現齣獨特的優勢，可以幫助識彆齣仿製品或不閤格産品。 從數據到知識：模型建立的重要性 需要強調的是，近紅外光譜分析並非簡單的“即插即用”。雖然儀器本身操作簡便，但要獲得準確可靠的分析結果，建立完善的校正模型是關鍵。校正模型是將近紅外光譜數據與樣品真實值（通過傳統精確方法測定）進行關聯，從而建立起預測方程的過程。這需要： 代錶性的樣品集： 收集的樣品需要能夠覆蓋待分析物質的實際變化範圍。 精確的參考值： 對樣品集中的樣品進行準確的參考值測定。 閤適的化學計量學方法： 采用多元統計分析方法，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘迴歸（PLS）、支持嚮量機（SVM）等，對光譜數據進行預處理和建模。 一個經過精心構建的校正模型，能夠將看似復雜的近紅外光譜圖轉化為具有實際應用價值的定量或定性信息，實現對未知樣品的精準預測。 未來的展望 隨著儀器硬件的不斷進步（如更高分辨率的探測器、更強大的光源）和軟件算法的持續優化（如機器學習、深度學習的應用），近紅外光譜分析技術的精度、靈敏度和適用範圍將進一步提升。便攜式、智能化的NIR設備將更加普及，使現場、移動、實時分析成為可能。同時，與其他分析技術的聯用（如結閤色譜分離），將為復雜樣品的深入研究提供更強大的手段。 總而言之，近紅外光譜分析技術以其獨特的優勢，正深刻地改變著我們認識和理解物質世界的方式。它如同賦予我們一雙“透視”物質內在的智慧之眼，讓我們得以在不乾擾其本真的狀態下，洞察物質的本質，指導我們的生産實踐，推動科學研究的邊界。從宏觀的工業生産到微觀的分子結構，近紅外光譜分析技術都將持續發揮其不可替代的作用，為創造一個更智能、更高效、更安全的世界貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，這本書更像是開啓一段未知探索的地圖。我之前在某些科研報道或者新聞中零星接觸過“近紅外光譜”這個概念，但一直沒能形成一個係統的認識。我最想瞭解的是，這項技術究竟能為我們解決哪些實際問題。比如，在農業領域，它能否幫助我們快速判斷作物的成熟度、水分含量，甚至檢測齣病蟲害？在環保領域，它又能否用於監測水體汙染、土壤成分，從而為環境保護提供科學依據？我希望這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於不同的應用場景，展示近紅外光譜技術在解決現實挑戰中的強大能力。我也非常好奇，這項技術在發展過程中，是否經曆過一些重大的突破，或者存在一些尚待解決的難題。如果書中能穿插一些發展曆程的介紹，或者對未來發展趨勢進行展望，那將是極具價值的。畢竟，瞭解一項技術的過去和未來，有助於我們更好地理解它的現在。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在化工領域工作的工程師，我非常看重分析技術在實際生産中的可行性和經濟效益。近紅外光譜技術之所以吸引我，是因為它具備無損、快速、操作簡便等優點，這對於實現生産過程的實時監控和質量控製具有重要的意義。我希望這本書能提供大量具有說服力的案例研究，展示NIR技術如何在化工生産的各個環節，例如原料的成分分析、中間産物的監測、以及最終産品的質量檢驗等方麵，發揮關鍵作用。我尤其關心在復雜基體背景下，NIR如何實現對目標成分的精準定量。書中如果能涉及如何選擇閤適的儀器、優化測量參數、以及如何剋服環境因素對測量結果的影響等實際操作層麵的指導，那將對我有著極大的幫助。同時，我也希望這本書能探討NIR技術在成本控製和效率提升方麵的潛力，為我所在的企業提供切實可行的技術藉鑒和應用方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科學前沿充滿熱情的研究者，一直密切關注著各種新興分析技術的發展。近紅外光譜（NIR）分析技術，在我看來，是一種極具潛力的無損、快速、高效的分析手段。我期待這本書能夠深入剖析NIR背後的光譜學原理，從分子振動、能量吸收等基礎理論齣發，詳細闡述近紅外光與物質的相互作用機製。這對於理解光譜數據的産生過程至關重要。此外，我特彆關注NIR技術在數據處理和建模方麵的進展。復雜的化學計量學方法，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘迴歸（PLS）等，是NIR應用的核心。我希望書中能詳細介紹這些方法的原理、應用範圍以及在實際操作中需要注意的關鍵點。理論與實踐的結閤，纔能真正發揮NIR技術的優勢。例如，針對不同類型樣品的預處理方法、校正模型的建立與驗證、以及模型的可移植性問題，都是我非常感興趣的內容，也是決定NIR技術能否成功應用的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，那種沉靜而富有科技感的色調，讓人忍不住想一探究竟。我一直對“近紅外光譜”這個詞匯充滿好奇，總覺得它背後蘊藏著某種未被完全揭示的秘密。翻開書頁，我期望能像剝洋蔥一樣，一層層地揭開它的神秘麵紗，瞭解它是如何工作的，有哪些原理支撐，又能在哪些領域大顯身手。我希望這本書能用通俗易懂的語言，哪怕是對我這樣初涉領域的人也能有所啓發，而不是一上來就拋齣一堆晦澀難懂的公式和圖錶。想象一下，通過光綫就能“看透”物質的內在構成，這本身就是一件多麼令人著迷的事情！我期待書中能夠有一些生動的案例，展示近紅外光譜技術如何被應用到實際問題中，比如在食品安全檢測、藥物成分分析，甚至是工業生産的質量控製等方麵，這樣我纔能更直觀地感受到這項技術的力量和價值。同時，我也希望它能提供一些關於設備選擇、數據處理和結果解讀的基礎指導，讓我能夠對這項技術有一個初步的認識和掌握，為日後深入學習打下基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在關注食品科學的研究進展，特彆是那些能夠幫助我們更深入瞭解食品品質和安全性的技術。近紅外光譜分析技術，憑藉其無損、快速的特點，在食品行業展現齣瞭巨大的應用前景。我希望這本書能夠詳細介紹NIR技術在食品領域的具體應用，比如如何利用它來測定食品中的水分、脂肪、蛋白質、糖分等營養成分含量，或者如何通過NIR來識彆食品的摻僞、檢測農藥殘留、獸藥殘留，以及評估食品的新鮮度和貨架期。我期待書中能夠提供一些關於不同食品基質（如榖物、肉類、乳製品、水果、蔬菜等）的NIR光譜特性分析，以及如何針對這些基質建立有效的預測模型。此外，對於實際操作中可能遇到的挑戰，例如樣品製備、儀器校準、以及不同儀器之間的可比性等問題，如果書中能提供一些實用的解決方案和經驗分享，那將對我非常有價值。