近红外光谱分析技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

任东 等 著

图书标签:

• 近红外光谱
• 光谱分析
• 分析技术
• 应用
• 物理化学
• 化学分析
• 材料分析
• 无损检测
• 快速检测
• 光谱学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030534033

版次：01

商品编码：12218720

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

页数：188

字数：222000

正文语种：中文

内容简介

　　《近红外光谱分析技术与应用》分为9章。第1章介绍近红外光谱分析技术的背景、技术基础、特点及应用领域；第2章介绍近红外光谱分析的流程；第3章介绍近红外光谱特征选择与提取；第4章介绍基于变量优化的近红外光谱特征选择方法；第5章介绍基于变量区间的近红外光谱特征变量选择方法；第6章介绍基于变量信息的近红外光谱特征变量选择方法；第7章介绍基于Boosting集成的近红外光谱特征变量选择方法；第8章介绍近红外光谱特征提取在定量分析中的应用；第9章介绍近红外光谱特征提取在定性分析中的应用。

目录

前言
第1章 近红外光谱分析概述 1
1.1 近红外光谱分析技术的背景介绍 1
1.1.1 近红外光谱分析技术简介 2
1.1.2 近红外光谱分析的意义 4
1.1.3 近红外光谱分析技术的发展历程 4
1.2 近红外光谱分析技术的基础 6
1.2.1 近红外光谱分析的物理基础 6
1.2.2 近红外光谱分析的化学基础 10
1.2.3 近红外光谱分析的数学基础 16
1.3 近红外光谱分析技术的特点 19
1.3.1 近红外光谱分析谱区的特点 19
1.3.2 近红外光谱分析方法的特点 20
1.3.3 近红外光谱分析仪器的特点 20
1.3.4 近红外光谱分析应用的特点 20
1.3.5 近红外光谱分析的复杂性 22
1.3.6 近红外光谱分析的不稳定性与变动性 23
1.3.7 近红外光谱分析的学科交叉性 24
1.4 近红外光谱分析技术的应用 24
1.4.1 近红外光谱定性分析的应用 25
1.4.2 近红外光谱定量分析的应用 25
参考文献 26
第2章 近红外光谱分析信息流程 29
2.1 样本采集 31
2.1.1 采样的规则要求 31
2.1.2 采样的影响因素 32
2.2 数据获取 33
2.2.1 样本光谱采集 33
2.2.2 样本基础数据测定 34
2.3 光谱预处理 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 标准正态变量变换 39
2.3.5 去趋势处理 40
2.3.6 导数处理 40
2.3.7 光谱预处理结果 42
2.4 样本集划分 43
2.4.1 RS法 43
2.4.2 K-S法 43
2.4.3 SPXY法 44
2.4.4 浓度梯度法 45
2.4.5 双向法 45
2.5 特征选择 46
2.6 多元校正建模 47
2.6.1 线性回归方法 47
2.6.2 非线性回归方法 50
2.7 模型精度评价 51
2.7.1 偏差与极差 51
2.7.2 相关系数 52
2.7.3 交叉验证均方根误差 52
2.7.4 预测均方根误差 52
2.8 模型维护 52
2.8.1 模型的适配性检验 53
2.8.2 模型的修正 54
2.8.3 模型的转移 54
参考文献 54
第3章 近红外光谱特征选择与提取 58
3.1 特征选择定义 59
3.2 特征选择要素 60
3.2.1 特征子集生成 60
3.2.2 特征子集评价 61
3.2.3 停止条件 63
3.2.4 结果验证 63
3.3 特征选择的目的及意义 63
3.4 特征选择分类 64
3.4.1 过滤式特征选择 64
3.4.2 封装式特征选择 65
3.4.3 嵌入式特征选择 66
3.5 光谱变量选择研究现状 66
3.5.1 变量优化选择法 66
3.5.2 变量区间选择法 67
3.5.3 变量信息选择法 68
3.6 存在的问题 70
3.7 研究趋势 70
参考文献 72
第4章 基于变量优化的近红外光谱特征选择方法 77
4.1 逐步回归法 77
4.1.1 算法原理及步骤 78
4.1.2 算法验证及结果 79
4.2 遗传算法 81
4.2.1 算法原理及步骤 82
4.2.2 算法验证及结果 83
4.3 粒子群算法 85
4.3.1 算法原理及步骤 85
4.3.2 算法验证及结果 87
4.4 蚁群算法 88
4.4.1 算法原理及步骤 89
4.4.2 算法验证及结果 91
参考文献 92
第5章 基于变量区间的近红外光谱特征变量选择方法 94
5.1 间隔偏最小二乘法 94
5.1.1 算法原理及步骤 94
5.1.2 算法验证及结果 95
5.2 向前间隔偏最小二乘法 97
5.2.1 算法原理及步骤 97
5.2.2 算法验证及结果 98
5.3 向后间隔偏最小二乘法 100
5.3.1 算法原理及步骤 100
5.3.2 算法验证及结果 101
5.4 移动窗口偏最小二乘法 103
5.4.1 算法原理及步骤 103
5.4.2 算法验证及结果 104
5.5 基于向前和向后组合区间偏最小二乘法 104
5.5.1 算法原理及步骤 105
5.5.2 算法验证及结果 106
参考文献 108
第6章 基于变量信息的近红外光谱特征变量选择方法 110
6.1 无信息变量消除法 110
6.1.1 算法原理及步骤 110
6.1.2 算法验证及结果 111
6.2 蒙特卡罗无信息变量消除法 113
6.2.1 算法原理及步骤 113
6.2.2 算法验证及结果 114
6.3 竞争自适应重加权法 115
6.3.1 算法原理及步骤 115
6.3.2 算法验证及结果 117
6.4 连续投影法 118
6.4.1 算法原理及步骤 118
6.4.2 算法验证及结果 119
6.5 基于变量评价指标的集成连续投影法 121
6.5.1 算法原理及步骤 121
6.5.2 算法验证及结果 122
6.6 其他变量信息特征选择方法 124
6.6.1 F-score偏最小二乘法 124
6.6.2 随机检验偏最小二乘法 124
6.6.3 排序变量选择法 125
参考文献 127
第7章 基于Boosting集成的近红外光谱特征变量选择方法 130
7.1 引言 130
7.2 加权中值Boosting集成的特征变量选择方法 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 随机梯度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特征变量选择方法 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 模型建立与参数选择 139
7.4.4 模型预测性能分析 140
7.5 本章小结 147
参考文献 148
第8章 近红外光谱特征提取在定量分析中的应用 150
8.1 近红外光谱技术中猪肉新鲜度检测的研究现状 150
8.2 实验方案 151
8.2.1 样品制备 151
8.2.2 光谱采集 152
8.3 光谱特征区间筛选方法研究 153
8.3.1 样品集划分方法比较 153
8.3.2 光谱预处理对模型性能影响分析 155
8.3.3 不同特征选择下的PLS模型 157
8.3.4 不同特征选择下的MLR模型 157
8.3.5 不同特征选择下的SVM模型 158
8.4 结果分析与结论 159
8.4.1 模型预测结果分析 159
8.4.2 PLS模型对猪肉新鲜度评定结果 160
8.4.3 结论 161
参考文献 161
第9章 近红外光谱特征提取在定性分析中的应用 163
9.1 近红外光谱技术茶叶鉴别分析的研究现状 163
9.2 基于近红外的改进CARS 164
9.2.1 变量有效性定义 164
9.2.2 ECARS近红外特征变量选择方法 165
9.3 实验方案 166
9.3.1 样品制备 166
9.3.2 光谱采集 166
9.4 光谱特征区间筛选方法研究 167
9.4.1 光谱预处理 167
9.4.2 基于BiPLS的近红外光谱模型 168
9.4.3 基于UVE的近红外光谱模型 169
9.4.4 基于CARS的近红外光谱模型 170
9.4.5 基于ECARS的近红外光谱模型 171
9.5 结果分析与结论 171
9.5.1 光谱特征变量选择与全谱建模的方法比较 171
9.5.2 ECARS与CARS的性能比较 172
9.5.3 ECARS与其他光谱特征变量选择方法的性能比较 172
9.5.4 ECARS结合SVM用于鉴别西湖龙井茶叶真伪的性能分析 172
参考文献 173

探寻物质内在的智慧之眼：近红外光谱分析技术与应用 在科技飞速发展的今天，我们对物质的认知能力正在经历一场深刻的变革。传统的分析方法往往需要复杂的样品前处理、耗费大量时间，甚至可能对样品造成损伤。然而，随着科学技术的不断进步，一种“非接触、无损、快速、高灵敏度”的分析手段——近红外光谱分析技术（NIR）——正以其独特的魅力，渗透到我们生活的方方面面，成为理解和掌握物质内在规律的强大工具。 近红外光谱分析技术，顾名思义，是利用波长范围在780至2500纳米（nm）的近红外光与物质相互作用所产生的吸收、反射或透射光谱信息，来识别、定量和表征物质的化学组成和物理性质。这项技术之所以如此强大，源于它能够捕捉到物质分子中存在的许多“暗信号”——那些在可见光区难以显现的振动和转动模式。当近红外光照射到样品时，分子中的化学键（特别是C-H, O-H, N-H, S-H等）会吸收特定波长的近红外光，产生特征的吸收峰。这些吸收峰的位置、强度和形状，就像物质独有的“指纹”，可以精确地反映出样品中特定化学成分的存在与含量。 近红外光谱的魅力何在？ 近红外光谱分析技术的优势是多方面的，这也是它能够迅速崛起并广泛应用的关键所在： 非破坏性与无损性： 这是近红外光谱最显著的优势之一。分析过程无需对样品进行任何切割、研磨、溶解等处理，可以直接测量固体、液体、粉末甚至气体样品。这意味着珍贵的文物、易碎的药品、活体生物等都可以得到有效的分析，避免了传统方法可能造成的样本损失或改变，为科学研究和质量控制提供了前所未有的便利。 快速高效： 样品准备过程大大简化，测量时间通常在几秒到几十秒之间，极大地缩短了分析周期。这对于需要快速决策的生产线质量控制、现场检测等场景至关重要。 多组分同时分析： 近红外光谱能够同时检测样品中的多种组分，而无需进行繁琐的分离步骤。这大大提高了分析效率，并能提供样品整体的组成信息，而非单一成分的孤立数据。 环境友好： 多数情况下，近红外光谱分析无需使用有毒有害的溶剂或试剂，减少了化学废弃物的产生，符合绿色化学和可持续发展的理念。 操作简便： 随着仪器的智能化和软件的优化，近红外光谱仪的操作越来越简便，即使是非专业分析人员也能够通过简单的培训掌握其基本操作。 信息丰富： 近红外光谱不仅能提供定性分析（识别物质种类），更能通过建立校正模型进行定量分析（测定物质含量），甚至可以推断物质的物理性质，如水分含量、粒径、结晶度等。 近红外光谱技术的核心原理 近红外光谱的产生和分析，是建立在分子振动光谱学原理之上的。当近红外光与物质分子相互作用时，会发生以下几种主要的能量跃迁： 1. 基本振动的泛频（Overtones）： 分子中的化学键在受到能量激发时，可以从基态跃迁到更高的振动能级。这些跃迁通常发生在可见光或紫外光区域。然而，在近红外区域，我们主要观察到的是基频振动（Fundamental Vibrations）的泛频，即分子从基态跃迁到第二、第三甚至更高激发态的能量变化。这些泛频吸收峰的强度通常较弱，但它们携带了丰富的信息。 2. 基频振动的合频（Combinations）： 当分子中存在多个可以振动的化学键时，它们的振动模式可能会相互耦合，产生新的合频振动。这些合频振动通常也会出现在近红外区域，为物质的识别提供更多的信息。 近红外光谱仪的核心部件包括：光源（提供近红外光）、单色器或分束器（将光源分解成不同波长的光）、样品室、检测器（将光信号转换为电信号）以及数据处理系统。通过扫描不同波长的近红外光，记录下样品在各波长下的吸光度或透射率，即可得到样品的近红外光谱图。 从实验室到现场：近红外光谱的广泛应用 近红外光谱技术的强大生命力体现在其几乎无处不在的应用领域： 农业与食品工业： 这是近红外光谱应用最成熟的领域之一。从谷物、饲料、肉类、乳制品到水果、蔬菜、食用油、调味品，近红外光谱能够快速、无损地测定样品的蛋白质、脂肪、水分、淀粉、糖分、纤维等关键营养成分和品质指标。例如，在粮食收购环节，可以通过NIR快速评估小麦、玉米的品质；在肉类加工中，可以监测瘦肉率和脂肪含量；在乳制品生产中，可以控制奶粉的成分。 制药工业： 药品的质量直接关系到人类健康，NIR技术在制药行业的应用至关重要。它可以用于原料的鉴别与质量控制，如判断中药材的真伪、测定化学原料的纯度；在药物生产过程中，可以监测混合均匀度、片剂的硬度、包衣厚度等；成品药的质量检测，如测定药物的含量、杂质、晶型等，也都可以通过NIR实现。尤其是在制药过程中，非破坏性检测可以避免对昂贵原料的浪费。 化工与高分子材料： 在石油化工、塑料、橡胶、涂料等行业，NIR可以用于聚合物的组成分析、单体含量测定、添加剂的定量、聚合反应的进程监测、材料的降解分析等。例如，可以快速区分不同种类的塑料，测定聚合物的共聚单体比例，监控涂料中溶剂的挥发情况。 环境监测： NIR技术可以用于水质、土壤、空气等环境样品的分析。例如，可以快速检测水体中的有机污染物、油污，土壤中的有机质含量，甚至用于室内空气质量的评估。 纺织工业： 染料的种类和含量、纤维的成分、织物的湿润度等都可以通过NIR进行分析，为纺织品的质量控制和新材料的开发提供支持。 生物医药与临床诊断： 尽管相对较新，但NIR在生物医药领域的潜力正在逐步显现。它可以用于血液、尿液等体液的成分分析，辅助疾病的诊断；在手术过程中，可以用于肿瘤组织的识别和边界的确定；在化妆品和个人护理品行业，可以分析产品的成分和功效。 地质与矿产： NIR可以用于矿石的成分分析、品位评估，以及土壤成分的快速勘探，有助于提高资源勘探的效率。 鉴伪与安全： NIR技术因其快速和无损的特性，在艺术品、文物、假冒伪劣产品的鉴别方面也展现出独特的优势，可以帮助识别出仿制品或不合格产品。 从数据到知识：模型建立的重要性 需要强调的是，近红外光谱分析并非简单的“即插即用”。虽然仪器本身操作简便，但要获得准确可靠的分析结果，建立完善的校正模型是关键。校正模型是将近红外光谱数据与样品真实值（通过传统精确方法测定）进行关联，从而建立起预测方程的过程。这需要： 代表性的样品集： 收集的样品需要能够覆盖待分析物质的实际变化范围。 精确的参考值： 对样品集中的样品进行准确的参考值测定。 合适的化学计量学方法： 采用多元统计分析方法，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）、支持向量机（SVM）等，对光谱数据进行预处理和建模。 一个经过精心构建的校正模型，能够将看似复杂的近红外光谱图转化为具有实际应用价值的定量或定性信息，实现对未知样品的精准预测。 未来的展望 随着仪器硬件的不断进步（如更高分辨率的探测器、更强大的光源）和软件算法的持续优化（如机器学习、深度学习的应用），近红外光谱分析技术的精度、灵敏度和适用范围将进一步提升。便携式、智能化的NIR设备将更加普及，使现场、移动、实时分析成为可能。同时，与其他分析技术的联用（如结合色谱分离），将为复杂样品的深入研究提供更强大的手段。 总而言之，近红外光谱分析技术以其独特的优势，正深刻地改变着我们认识和理解物质世界的方式。它如同赋予我们一双“透视”物质内在的智慧之眼，让我们得以在不干扰其本真的状态下，洞察物质的本质，指导我们的生产实践，推动科学研究的边界。从宏观的工业生产到微观的分子结构，近红外光谱分析技术都将持续发挥其不可替代的作用，为创造一个更智能、更高效、更安全的世界贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种沉静而富有科技感的色调，让人忍不住想一探究竟。我一直对“近红外光谱”这个词汇充满好奇，总觉得它背后蕴藏着某种未被完全揭示的秘密。翻开书页，我期望能像剥洋葱一样，一层层地揭开它的神秘面纱，了解它是如何工作的，有哪些原理支撑，又能在哪些领域大显身手。我希望这本书能用通俗易懂的语言，哪怕是对我这样初涉领域的人也能有所启发，而不是一上来就抛出一堆晦涩难懂的公式和图表。想象一下，通过光线就能“看透”物质的内在构成，这本身就是一件多么令人着迷的事情！我期待书中能够有一些生动的案例，展示近红外光谱技术如何被应用到实际问题中，比如在食品安全检测、药物成分分析，甚至是工业生产的质量控制等方面，这样我才能更直观地感受到这项技术的力量和价值。同时，我也希望它能提供一些关于设备选择、数据处理和结果解读的基础指导，让我能够对这项技术有一个初步的认识和掌握，为日后深入学习打下基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科学前沿充满热情的研究者，一直密切关注着各种新兴分析技术的发展。近红外光谱（NIR）分析技术，在我看来，是一种极具潜力的无损、快速、高效的分析手段。我期待这本书能够深入剖析NIR背后的光谱学原理，从分子振动、能量吸收等基础理论出发，详细阐述近红外光与物质的相互作用机制。这对于理解光谱数据的产生过程至关重要。此外，我特别关注NIR技术在数据处理和建模方面的进展。复杂的化学计量学方法，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）等，是NIR应用的核心。我希望书中能详细介绍这些方法的原理、应用范围以及在实际操作中需要注意的关键点。理论与实践的结合，才能真正发挥NIR技术的优势。例如，针对不同类型样品的预处理方法、校正模型的建立与验证、以及模型的可移植性问题，都是我非常感兴趣的内容，也是决定NIR技术能否成功应用的关键。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这本书更像是开启一段未知探索的地图。我之前在某些科研报道或者新闻中零星接触过“近红外光谱”这个概念，但一直没能形成一个系统的认识。我最想了解的是，这项技术究竟能为我们解决哪些实际问题。比如，在农业领域，它能否帮助我们快速判断作物的成熟度、水分含量，甚至检测出病虫害？在环保领域，它又能否用于监测水体污染、土壤成分，从而为环境保护提供科学依据？我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于不同的应用场景，展示近红外光谱技术在解决现实挑战中的强大能力。我也非常好奇，这项技术在发展过程中，是否经历过一些重大的突破，或者存在一些尚待解决的难题。如果书中能穿插一些发展历程的介绍，或者对未来发展趋势进行展望，那将是极具价值的。毕竟，了解一项技术的过去和未来，有助于我们更好地理解它的现在。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在化工领域工作的工程师，我非常看重分析技术在实际生产中的可行性和经济效益。近红外光谱技术之所以吸引我，是因为它具备无损、快速、操作简便等优点，这对于实现生产过程的实时监控和质量控制具有重要的意义。我希望这本书能提供大量具有说服力的案例研究，展示NIR技术如何在化工生产的各个环节，例如原料的成分分析、中间产物的监测、以及最终产品的质量检验等方面，发挥关键作用。我尤其关心在复杂基体背景下，NIR如何实现对目标成分的精准定量。书中如果能涉及如何选择合适的仪器、优化测量参数、以及如何克服环境因素对测量结果的影响等实际操作层面的指导，那将对我有着极大的帮助。同时，我也希望这本书能探讨NIR技术在成本控制和效率提升方面的潜力，为我所在的企业提供切实可行的技术借鉴和应用方案。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在关注食品科学的研究进展，特别是那些能够帮助我们更深入了解食品品质和安全性的技术。近红外光谱分析技术，凭借其无损、快速的特点，在食品行业展现出了巨大的应用前景。我希望这本书能够详细介绍NIR技术在食品领域的具体应用，比如如何利用它来测定食品中的水分、脂肪、蛋白质、糖分等营养成分含量，或者如何通过NIR来识别食品的掺伪、检测农药残留、兽药残留，以及评估食品的新鲜度和货架期。我期待书中能够提供一些关于不同食品基质（如谷物、肉类、乳制品、水果、蔬菜等）的NIR光谱特性分析，以及如何针对这些基质建立有效的预测模型。此外，对于实际操作中可能遇到的挑战，例如样品制备、仪器校准、以及不同仪器之间的可比性等问题，如果书中能提供一些实用的解决方案和经验分享，那将对我非常有价值。