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　　現代近紅外光譜分析是將光譜測量技術、計算機技術、化學計量學技術與基礎測試技術的有機結合。是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態信息與用標準或認可的參比方法測得的組成或性質數據采用化學計量學技術建立校正模型，然后通過對未知樣品光譜的測定和建立的校正模型來快速預測其組成或性質的一種分析方法。

　　近紅外光譜技術主要具有以下優點:

　　1、可以同時測定多種組分;

　　2、分析速度快;

　　3、實現無損和無污染性測試、費用低;

　　4、適應性廣,幾乎適合各類樣品分析;

　　5、可使用光纖實現遠程分析檢測。

　　近紅外光譜技術在許多領域獲得了廣泛應用,已成功應用于農業、畜牧業、林業、生物、醫學、石油化工和工業流程檢測等方面,對推進生產和科研領域的技術進步發揮了巨大作用。

　　近紅外光譜分析主要包括定性分析和定量分析：

　　1、定性分析

　　近紅外光譜定性分析利用模式識別與聚類的一些算法，主要用于鑒定。在模式識別運算時需要有一組用于計算機“學習”的樣品集，通過計算機運算，得出學習樣品在數學空間的范圍，對未知樣品運算后，若也在此范圍內，則該樣品屬于學習樣品集類型，反之則否定。聚類運算時不需學習樣品集，它通過待分析樣品的光譜特征，根據光譜近似程度進行分類。

　　2、定量分析

　　近紅外光譜分析與其它吸收光譜按照比耳定律作定量分析類似。作常規光譜定量分析時，需要建立光譜參數與樣品含量間的關系（標準曲線。但對復雜樣品作近紅外光譜定量分析時，為了解決近紅外譜區重疊與譜圖測定不穩定的題目，必須充分應用全光譜的信息。這是由于在近紅外光譜中和各個譜區內都包含多種成分的信息（即譜峰重疊、，而同一種組份的信息分布在近紅外光譜的多個譜區：不同組分固然在某一譜區可能重疊，但在全光譜范圍內不可能完全相同，因此，為了區別不同組分，必須應用全光譜的信息，建立全譜區的光譜特征與待丈量之間的關系——即數學模型。