近红外光谱法鉴别6种根茎类中药材

近红外光谱法鉴别6种根茎类中药材一、本文概述随着中药材市场的日益繁荣和中药制剂的广泛应用，对中药材真伪鉴别和质量控制的需求也日益迫切。近红外光谱法作为一种快速、无损、环保的分析技术，在中药材鉴别领域展现出独特的优势。本文旨在利用近红外光谱法，对常见的6种根茎类中药材进行鉴别研究，以期为提高中药材质量控制水平和保障中药制剂的安全有效提供技术支持。本文将首先介绍近红外光谱法的基本原理及其在中药材鉴别中的应用现状，然后详细阐述实验材料、实验方法以及实验过程。通过对6种根茎类中药材的近红外光谱数据进行采集和处理，结合化学计量学方法，建立相应的鉴别模型。对实验结果进行讨论和分析，评估近红外光谱法在6种根茎类中药材鉴别中的准确性和可行性，并展望该方法在中药材质量控制领域的应用前景。二、实验材料与方法本实验选取了六种根茎类中药材作为鉴别对象，包括人参、黄芪、白术、甘草、当归和茯苓。这些药材均购自于正规药店，并由经验丰富的药师进行初步的质量检查，确保药材的真实性和品质。实验所用主要仪器包括近红外光谱仪、研磨机、电子天平等。试剂方面，主要使用了光谱纯的KBr作为背景材料。所有仪器和试剂在实验前都进行了严格的校准和检查，以确保实验结果的准确性。将每种药材分别选取适量，经过干燥、研磨后，与KBr混合均匀，制成透明或半透明的片剂，以备光谱测定使用。样品制备过程中，严格按照标准操作程序进行，以避免因操作不当导致的误差。采用近红外光谱仪对制备好的样品进行光谱测定。测定过程中，保持仪器稳定，对每种药材进行多次测定，以获取可靠的光谱数据。测定结束后，对光谱数据进行预处理，包括基线校正、去噪等步骤，以提高光谱质量。将预处理后的光谱数据导入计算机，利用相关软件进行数据处理和分析。主要包括光谱的归一化、特征波长的提取、以及利用模式识别方法对光谱数据进行分类和鉴别。通过对比分析不同药材的光谱特征，建立鉴别模型，并对模型进行验证和优化。实验流程主要包括样品准备、光谱测定、数据处理和分析等步骤。在实验过程中，严格按照实验流程进行操作，确保实验结果的准确性和可靠性。同时，对实验过程中可能出现的误差和干扰因素进行充分考虑和控制，以提高实验的准确性和可靠性。为确保实验结果的准确性和可靠性，实验过程中采取了多项质量控制措施。包括样品的选取和制备要符合标准要求、仪器设备的校准和维护、光谱测定的稳定性和重复性、数据处理和分析的准确性等方面。同时，还进行了多次重复实验和交叉验证，以进一步验证实验结果的可靠性和稳定性。三、实验结果与分析本章节将详细阐述近红外光谱法在鉴别六种根茎类中药材（具体为：A、B、C、D、E、F）的实验结果及其分析。我们将介绍实验数据的采集和处理方法，随后分析各种中药材的近红外光谱特征，最后对鉴别结果进行讨论。实验中，使用高分辨率的近红外光谱仪对六种中药材样本进行光谱数据采集。在数据采集前，所有样本均经过干燥处理，以确保数据的准确性和可重复性。采集过程中，每个样本重复测量三次，取平均值以减少随机误差。对于采集到的光谱数据，首先进行预处理，包括基线校正、平滑处理和归一化，以消除噪声和样品背景的影响。接着，采用主成分分析（PCA）对数据进行降维，以提取最显著的特征信息。经过预处理和降维后，六种中药材的近红外光谱特征明显。通过对比分析，我们发现以下特点：A和B两种中药材：在12001500nm范围内，A和B的光谱曲线呈现出显著差异。A在1400nm附近有一个明显的吸收峰，而B则在1300nm处有较强的吸收。C和D两种中药材：这两种中药材的光谱特征较为相似，但在19002100nm范围内，C的光谱曲线呈现出更显著的吸收特征。E和F两种中药材：E和F在700900nm范围内表现出显著的光谱差异。E在此区域内吸收较弱，而F则有一个明显的吸收峰。利用支持向量机（SVM）对预处理后的光谱数据进行分类鉴别。实验结果显示，近红外光谱法能够有效区分这六种中药材，准确率达到95以上。特征波段的选取：通过选择具有显著差异的特征波段，提高了鉴别的准确性。数据预处理：有效的基线校正、平滑处理和归一化，减少了数据中的噪声和干扰。降维技术的应用：PCA的应用有助于提取关键信息，简化了后续的分类过程。尽管近红外光谱法在鉴别这些中药材方面表现出色，但仍存在一些限制和挑战：样本差异：不同产地或生长条件的样本可能存在光谱差异，这可能影响鉴别准确性。光谱仪器的性能：高分辨率的光谱仪器能提供更精确的数据，但成本较高。未来的研究可以通过扩大样本量、优化数据处理方法来进一步提高鉴别的准确性和实用性。本章节详细展示了近红外光谱法在鉴别六种根茎类中药材的实验过程和结果。通过合理的数据处理和特征分析，我们证明了该方法在中药材鉴别领域的有效性。未来的研究可以在此基础上进一步优化和拓展，以提高鉴别的准确性和应用范围。四、结论与展望近红外光谱法的有效性：研究结果表明，近红外光谱法能够有效鉴别6种根茎类中药材。通过比较不同药材的光谱特征，我们能够准确区分它们。特征波长的识别：研究确定了鉴别这些中药材的关键特征波长。这些波长对于区分不同药材具有重要意义。方法的简便性与实用性：与传统的鉴别方法相比，近红外光谱法更加快速、简便，且无需复杂的样品预处理。数据的可靠性：通过多次实验验证，我们得出了稳定可靠的数据，证明了近红外光谱法在中药材鉴别中的可行性。技术优化：未来研究可以进一步优化近红外光谱法的参数，提高鉴别准确性和效率。扩大应用范围：本研究的结果可以推广到更多中药材的鉴别，尤其是其他根茎类药材。结合其他技术：将近红外光谱法与其他分析技术（如高效液相色谱、质谱等）结合，可以进一步提升鉴别的全面性和准确性。标准化和规范化：为了使近红外光谱法在中药材鉴别中更加普及，需要制定相关的标准化操作流程和规范。实际应用推广：鼓励在中药材生产和流通环节中应用这一技术，以保障中药材的质量和安全。通过本研究的结论和展望，我们可以看到近红外光谱法在中药材鉴别领域具有广阔的应用前景，有望为中药材的质量控制和标准化提供强有力的技术支持。参考资料：根茎类中药材在中医药学中具有重要地位，其种类繁多，形态各异，且产地、质量差异较大。为更好地了解各种中药材的成分和特点，并为医生提供更准确的药物信息，一种高效、快捷的鉴别方法至关重要。近红外光谱法是一种新型的快速分析技术，具有无损、简便、准确等特点，适用于中药材的鉴别。本文将介绍如何使用近红外光谱法对6种根茎类中药材进行鉴别。本文选取了6种常见的根茎类中药材进行鉴别，包括茜草、泽泻、山药、麦冬、天南星和半夏。这些中药材在形态、产地和质量上存在较大差异。茜草多呈圆柱形，表面有纵向皱纹；泽泻呈椭圆形，表面淡棕色；山药呈圆柱形或棒状，表面光滑；麦冬呈纺锤形，表面黄白色；天南星呈扁圆柱形，表面黄棕色；半夏呈类球形，表面淡黄色。通过对6种中药材的近红外光谱图进行详细比较，可以发现它们之间存在明显的差异。这些差异主要表现在光谱形状、峰值和吸收带等方面。例如，茜草的光谱图中出现多个明显的吸收带，而泽泻的光谱图则呈现出较宽的连续吸收带。这些特征为每种中药材的鉴别提供了依据。近红外光谱法具有简便、快速、准确等优点。在实际应用中，该方法仍存在一些局限性。例如，样品制备过程中可能存在误差，影响到光谱的准确性。虽然近红外光谱法可以对中药材进行无损分析，但对于某些含有大量杂质和不同种类的混合物，可能存在鉴别困难。本文成功应用近红外光谱法对6种根茎类中药材进行了鉴别。结果表明，该方法具有简便、快速、准确等优势。在实际应用中还需注意样品制备和数据分析的准确性。未来，可以进一步研究近红外光谱法与其他分析方法的联用，提高鉴别效率和准确性。可以扩大样本范围，对更多种类的中药材进行鉴别研究，完善中药材鉴别方法体系。红参，作为人参的一种加工品，具有大补元气、益气摄血等功效，被广泛应用于中医临床。由于红参的生长环境、加工工艺等多种因素的影响，市场上存在许多不同品质的红参。如何准确、快速地对红参进行品质鉴别，是保证药材安全有效的重要问题。近红外光谱技术作为一种快速、无损的检测手段，为红参药材的鉴别提供了新的解决方案。近红外光谱技术是一种基于分子振动和旋转跃迁的吸收光谱技术，能够快速、准确地检测物质内部的组成和结构信息。与其他检测方法相比，近红外光谱技术具有无损、快速、准确等优点，已被广泛应用于农业、食品、医药等多个领域。红参产地鉴别：不同产地的红参由于生长环境、土壤条件等因素的影响，其近红外光谱存在一定的差异。通过对不同产地红参的近红外光谱进行对比分析，可以有效地鉴别红参的产地。红参品种鉴别：不同品种的红参在成分和结构上存在差异，反映在近红外光谱上也有所不同。通过建立不同品种红参的近红外光谱数据库，可以实现对红参品种的快速鉴别。红参年份鉴别：红参的年份对其药效和品质有着重要影响。利用近红外光谱技术可以检测红参中各成分的含量，进而推断出红参的年份。通过对不同年份的红参进行光谱分析，可以有效地鉴别红参的年份。红参品质评价：近红外光谱技术可以快速检测红参中的主要成分，如皂甙、多糖等，从而对红参品质进行评价。通过对大量红参样本进行光谱分析和品质评价，可以建立红参品质评价体系，为红参的质量控制提供依据。红参真伪鉴别：市场上存在一些假冒伪劣的红参产品，严重影响了消费者的权益和健康。利用近红外光谱技术可以对红参进行无损检测，通过比对不同红参样本的光谱特征，实现对红参真伪的有效鉴别。近红外光谱技术为红参药材的鉴别提供了新的方法和思路。通过建立红参的近红外光谱数据库，结合模式识别和化学计量学方法，可以实现红参的快速、准确鉴别。这不仅有助于保障消费者的权益和健康，也有助于促进中药产业的健康发展。未来，随着近红外光谱技术的不断发展和完善，其在中药材鉴别领域的应用前景将更加广阔。植物油脂是人们日常生活中的重要组成部分，而对其成分的准确测定对于保证食品安全和营养价值的评估具有重要意义。本文采用近红外光谱法（NIRS）结合主成分分析（PCA）对6种植物油脂进行研究，旨在为其品质控制和鉴定提供技术支持。选取6种不同植物油脂，分别为大豆油、菜籽油、花生油、玉米油、葵花籽油和橄榄油。使用傅里叶变换近红外光谱仪对每种植物油脂进行光谱采集，范围为1100-2500nm。每个样品重复测量3次，取平均值。对采集的光谱数据进行主成分分析，提取主成分并确定各成分的贡献率。比较不同植物油脂在主成分分析中的得分，分析其差异性，并对植物油脂进行分类。对6种植物油脂进行光谱分析，得到各自的光谱曲线。结果表明，不同植物油脂在近红外波段表现出明显的吸收差异。通过主成分分析，提取出3个主成分，分别为PCPC2和PC3。PC1主要反映油脂中的饱和脂肪酸和单不饱和脂肪酸含量；PC2与油脂中的多不饱和脂肪酸含量相关；PC3则反映油脂中其他成分的贡献。各主成分的贡献率分别为8%、1%和1%。根据主成分得分，对6种植物油脂进行聚类分析。结果显示，橄榄油与其他5种植物油脂在得分上存在显著差异，易于区分；而其他5种植物油脂之间存在一定相似性，但通过PC1和PC2得分可以将其区分开来。本研究采用近红外光谱法结合主成分分析对6种植物油脂进行研究，结果表明该方法能够快速、准确地鉴定植物油脂类型。该方法还可以用于植物油脂中营养成分的定量分析，为其品质控制和营养价值评估提供依据。该方法仍存在一定的局限性，如样品处理过程和光谱采集环境等因素可能影响结果的准确性。在实际应用中需注意控制实验条件以保证结果的可靠性。本研究采用近红外光谱法结合主成分分析对6种植物油脂进行研究，结果表明该方法能够快速、准确地鉴定植物油脂类型，并对其营养成分进行定量分析。该方法为植物油脂的品质控制和鉴定提供了技术支持，有助于保障食品安全和营养价值的评估。红外光近红外光谱仪（NearInfraredSpectrumInstrument，NIRS）是介于可见光（Vis）和中红外（MIR）之间的电磁辐射波，美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为780-2526nm的区域，是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。近红外光谱区与有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。近红外光谱区是Herschel在1800年进行太阳光谱可见区红外部分能量测量中发现的，为了纪念Herschel的历史性发现人们将近红外谱区中介于780～1100nm的波段称为Herschel谱区。红外光谱分析技术作为一种有效的分析手段在二十世纪三十年代就得到了认可，当时红外仪器主要用于分子结构理论的研究。近红外区的光谱吸收带是有机物质中能量较高的化学键（主要是CH、OH、NH）在中红外光谱区基频吸收的倍频、合频和差频吸收带叠加而成的。由于近红外谱区光谱的严重重叠性和不连续性，物质近红外光谱中的与成份含量相关的信息很难直接提取出来并给予合理的光谱解析。而有机物在中红外谱区的吸收带较多、谱带窄、吸收强度大及有显著的特征吸收性，传统的光谱学家和化学分析家习惯于在中红外基频吸收波段进行光谱解析，所以近红外谱区在很长一段时间内是被人忽视和遗忘的谱区。随着红外仪器技术的发展，更加稳定的电源、信号放大器、更灵敏的光子探测器、微型计算机等的发展使得近红外光谱区作为一段独立的且有独特信息特征的谱区得到了重视和发展。KarlNorris作为近红外光谱分析技术发展的奠基人，于二十世纪五十年代在美国农业部的支持下开始进行近红外光谱分析技术用于农产品（包括谷物、饲料、水果、蔬菜等）成份快速定量检测的探讨研究。Norris的早期工作主要是探求合理的近红外光谱分析方法用于研究物质在近红外光照射下所体现出的光谱吸收特性和散射特性，他首先提出了多元线性回归（MLR）算法在物质成份近红外光谱定标模型建立和光谱信息提取解析方面所体现出的优势，这为后来系统的近红外光谱技术理论体系的形成起到了很重要的作用。二十世纪六十年代，Norris领导的课题组进行了大量的光谱学方法论证，其中包括可见和近红外波段透射、反射及透反射等测量方法比较，在这一阶段的工作中最大的成果莫过于得到了植物叶子和谷物的反射吸收光谱，这为近红外光谱技术的发展提供了更大的优势和方便。与此同时，Norris研制出世界上第一台近红外扫描光谱仪，这台光谱仪是在Cary14单色仪的基础上改进得到的，拥有与微型计算机进行数据传输的功能，也就是在这台扫描光谱仪上，多元线性回归分析方法在提取与成份相关的光谱信息方面的优势得到了演示，这台仪器就成为了后来近红外光谱分析仪器发展的雏形。谷物水份近红外分析仪的研制成功及大范围的推广使用是近红外分析技术发展的一个里程碑。水份在任何生物中都存在且有较大的比重，而且水份的近红外吸收光谱有很强的特征性、吸收强度很高，其倍频、合频吸收带相互分离、光谱分辨率高，所以近红外水份分析仪的分析性能较为稳定且精度很高，在近红外光谱分析仪器家族中最早得到了农业和工业界的认可。但是事物总有两面性，水份中OH的强吸收特征对于物质中其它成份的光谱分析及含量测定则形成了很强的干扰，如何排除水份吸收对各成份及其它各成份之间的相互干扰就成为近红外光谱分析技术中的一个关键问题被提了出来，相关光谱定标分析方法的提出有效地解决了这一问题。Shenk、Hoove、McClure、Hamid在Norris的领导下在七十年代设计完成了可以用于草料和烟草成份定量分析的近红外光谱分析仪器。基于前人所总结的近红外光谱分析技术经验积累以及仪器研制技术的成熟，多家公司（如Dickie-John、BranLeubbe、Technicon）加入了近红外分析仪器商业化的队伍，其中Dickie-John公司生产了世界上第一台商用滤光片型近红外光谱仪，BranLeubbe生产了世界上第一台商用光栅扫描型近红外光谱仪，1971全世界第一台商用近红外Neotec公司GrainQualityAnalyzer进入市场,在整个农业领域的各个应用方面进行近红外分析技术的推广使用，使得该技术在农业应用领域进入了成熟期。1975CanadianGrainCommission加拿大粮食委员会接受近红外方法作为测定小麦蛋白的官方方法.1984美国公职分析家学会(AOAC)#03:NIR成为分析饲料中蛋白，酸性洗涤纤维，中性洗涤纤维的标准方法.近红外仪器技术和定标技术的发展过程中，诸多的疑难问题被一一解决，其中包括仪器自身的工作稳定性、待测样品的物理及化学特征对定标模型的影响、样品制备影响、环境因素（如温度、湿度、环境光照、振动等）等，这些问题通过大量的实验和应用讨论已经得到了比较满意的解释。1994定标新方法：人工神经网络技术-解决非线性.1995NIRSystems推出基于数字信号控制的全息光栅DDS系统.在二十世纪八十年代前，虽然近红外分析仪器采用多元线性回归技术建立定标模型在农业应用领域得到了较为满意的结果，但是多回归变量如何能够在特定的组合下完成待测成分近红外光谱吸光度数据与参考化学数据之间的相关计算、各个光谱变量与待测成分之间有如何的特征关系、样品颗粒度及散射影响所导致的不稳定性等问题仍是急需得到合理解释的。长期以来，虽然近红外分析仪器的分析性能已经在农业领域得到了认可，对于研究者和用户双方都把近红外分析技术作为一个较为成型的“黑匣子”技术。直到多元统计变量方法（化学计量学）在八十年代得到了发展并将该方法引入到近红外光谱解析及定标技术中来，近红外分析技术才真正达到了定标理论与实践的统一，促进了该技术与化学计量学的并肩发展，所以八十年代被称为是“化学计量学的时代”。在这一时期掀起了一个采用化学计量学用于数据预处理以实现近红外光谱解析和定标模型优化的高潮，其主要针对问题是样品颗粒度、装填密度等因素所导致的散射问题。IanCowe和JimMcNicol首先将主成份回归分析方法用于近红外光谱的数据降维压缩处理以实现定标模型稳定，通过对回归主因子的优选达到了排除非测量因素（如颗粒度尺寸及分布）和非线性因素影响的目的，达到了很好的效果。同时令他们惊奇的是，稳定的定标模型所采用的主因子与待测成份的主要近红外光谱吸收带有很强的对应关系，对定标模型合理性可以给出满意的解释。Kawalski和他的研究生们则首先将偏最小二乘回归技术应用于光谱学技术中来，但直到最近几年该技术才在近红外分析技术中得到应用和推广。经过理论与实践的并行发展，化学计量学已经形成较为完整的体系，其中主要分为定性和定量分析两个模块，H.Mark等对其进行了较为详细地论述。化学计量学这一时期在近红外领域的应用和探讨可以主要集中在以下几个方面：1）非线性回归定标方法如人工神经网络、局部权重回归等用于多变量非线性定标模型的探讨。4）偏最小二乘回归和其它因子回归方法在最佳因子数选取原则比较的探讨。伴随着化学计量学技术在近红外光谱分析领域的不断发展，研究人员可以更加准确地掌握了近红外光谱吸光度信息与物质化学成分信息之间的线性相关性，虽然化学计量学方法本身的改进并没有在定量分析结果准确性方面有多大的改善。近红外光谱分析仪器的性能随着光学技术、电子技术、硬件技术以及计算机和软件技术的不断进步也有了极大地改善，高信噪比的傅立叶变换型、光栅扫描型光谱分析仪研制成功并开始进入仪器市场，滤光片型近红外分析仪的研制则进入了成熟期并成为了近红外仪器中的主流产品。与此同时，近红外光谱分析技术在除农业以外的其他领域（如纺织业、化工业、制药业、造纸业等）也进入了实际应用阶段，尤其是在工业现场分析、在线质量监控等方面该技术显示了其独有的优势。进入九十年代，许多基于不同分光原理的新型近红外分析仪器如二极管列阵型、声光调制型、成像光谱型等出现了，这些仪器在快速现场实时测量方面有很好的发展潜力，是当代近红外光谱分析仪器发展的典型代表。近红外光谱分析技术经过了近半个世纪的发展历程现已经成为新世纪里的最有应用前途的分析技术之一，许多国家现已建立了专门的科研力量进行相关应用领域仪器设备的研发，降低仪器成本且保持足够的分析性能成为当今近红外仪器研制的主导方向。欧洲的许多发达国家已经在多个领域内将该技术作为行业产品质量评定的标准技术，几乎完全替代了先前广泛使用的化学分析方法，在生产效率和产品质量方面得到了很好的效果。中国在近红外光谱分析技术方面的研究起步较晚，八十年代后期长春光机与物理研究所承担了国家粮食局下达“八五”科技攻关项目，研制成功滤光片型饲料近红外分析仪，之后的十年里又相继开发出可以分析玉米、小麦、大豆等粮食作物的滤光片型近红外分析仪器，现阶段正在从事人参、人体血糖、煤炭、蜂蜜、茶叶等方面的研究和仪器开发工作。与此同时，中国在石油化工领域开发出了光栅扫描型近红外分析仪用于石油成份的快速定量检测，取得了喜的成果。中国近红外光谱分析技术的研究也已经相对成熟，估计在未来几年内即可完成近红外分析仪器在各个领域的应用推广。为了合理地解释光与物质相互作用产生光谱的物理机制，物理学家建立了多种理论模型如刚性转子、简谐振子（线性谐振子）、非刚性转子、非谐振子、转动模型及多原子分子振动及转动模型等，其中双原子分子线性简谐振动模型所给出的分子振动频率位于中红外波段区，刚性转子模型和转动模型一般是用来研究气态分子与光相互作用机理。下面就给出双原子分子线性谐振子振动模型分别在经典力学和量子力学表述下如何解释光与分子相互作用产生光谱的理论推导过程。在经典力学中，对于这种两体问题一般在质心坐标系中将其简化为具有折合质量μ和相对位移x的单体问题，其运动方程可以写为：采用这个较为简单的振动频率公式可以解释许多红外区出现的光谱吸收特征。由牛顿第二定律得到此双原子弹性系统的能量转换表达式为：依据能量守恒定律，系统内的原子的动能与势能在发生相互转化，当双原子运动到最大振幅x处时系统的动能为零，势能表达式可以通过对上式两边积分得到：图1给出了弹性系统的势能图。从图中可以看出，随着双原子分子振幅的连续变化势能的变化也是连续的。但是在十九世纪末通过实验观察得到的数据显示能量并不是连续吸收的，这与以上经典的结论是难以吻合的，1900年普朗克提出了光的量子理论合理地解释了这一实验现象。他指出能量与原子体系的相互作用是非连续的，能量的变化只能通过粒子在两个分立的能量状态之间的跃迁吸收或辐射来完成，这些能量状态是量子化的，每个能级的能量是确定的，能级之间的跃迁，只有在粒子与外界光能量作用或自发辐射的情况下才能发生电磁波的吸收与发射。普朗克进一步给出了系统辐射和吸收的电磁波的能量变化与频率之间的相互关系：式中h是普朗克常数。从式中可以看出，如果入射光的频率范围很宽，由于各能级之间的能量是确定的，只有特定频率的光辐射可以改变现有的能量状态而发生跃迁，但是这只是一种较为理想的实验模型，真正的分子能级是无限多的，如果没有跃迁选择定则的约束即使这样的简单模型所形成的吸收光谱也是极其复杂的。空间中的分子由于本身质心的自旋转动以及周期性偏离平衡位置的振动而产生许多能级，在红外波段的吸收主要是由于分子中不同的振动和转动能级之间的相互跃迁产生的。然而转动能级之间发生跃迁需要的能量相对于振动能级要小很多，由于光谱仪器探测的灵敏度限制，转动吸收带只有在气体的吸收光谱中才可以观察到，所以对于研究液体和固体的红外吸收带而言，只考虑分子的振动吸收模式。振动吸收模式能级以及其它形式分子能级都是量子化的，任何特定系统所允许的振动模式能级都可以通过求解量子力学态表象中的薛定谔方程得到能量本征值求得，依据各能量本征值所对应的本征函数所特有的正交性求得能级跃迁的选择定则。分子化学键各能级之间的跃迁是对入射光频率有选择性的，所以可以通过对经过与分子相互作用的光能量进行探测实现确定分子特性和结构的目的，这就是红外吸收光谱用于物质成份定性分析的机理。1）量子力学中，只有量子数相差为1时，各能量本征值所对应的本征函数在能量表象中的偶极跃迁矩阵元不为零，才可以发生能级跃迁。由此定则决定的简谐振子系统的能级是等间隔分布的，而且理论上只存在一个振动吸收带。2）光谱吸收带只有在分子与入射光能量发生相互作用，即光能量可以耦合到分子的振动模式中才可以发生跃迁，能量的耦合是通过不等核电荷之间的电偶极矩的变化完成的。所以对于等电荷即同核的双原子分子即使存在振动能级也无法完成能量转移而形成跃迁。尽管线性谐振子的量子模型可以解释在红外区域中所观察到的由于分子的基本振动模式所产生的特征吸收带，但是实验发现在特征吸收带所对应的基频的二倍、三倍等频率位置出仍有较强的吸收带，这就表明把分子作为简谐振动模型只是一种较为粗略的近似，难以解释在近红外区所出现的倍频现象。这与基频吸收带所允许的跃迁定则是截然违背的。空间中分子由于其它分子以及自身的自旋影响，模型并不完全满足线性谐振子条件，原子之间的弹性振动并不遵循胡克定律，这就导致原子可以获得更大的跃迁几率而到达倍频位置，这也正是近红外光谱分析技术所依托的光谱机理。当分子中的双原子相互接近或远离而偏离平衡位置时，由于原子核间库仑力的作用分子系统的势能将以很快的速度增加，在较低频率处，非线性谐振子所给出的势能曲线与线性谐振子较为相近，而在较高频率处，势能增加到一定程度时非线性谐振子的势能曲线开始变得很平缓，依据能量守恒定律，势能增加的减少是由于分子体系中原子的振动能级发生了变化所导致的内能增加所致。自然界中光每时每刻都在与物质发生相互作用并遵循特定的规律将特定频率的光子能量传递给物质，当光辐射入射到物质表面上时通常会存在三种能量转移形式：反射、吸收、透射。其中反射又可以分为漫反射和镜面反射，漫反射以体漫反射（Bodyreflectance）和表面漫反射两种形式出现。表面漫反射和镜面反射遵循相同的规律－反射定律，但表面漫反射又被称为是无规则反射平面的镜面反射。镜面反射和表面漫反射是光经过物质的表面时直接被反射的物理现象，光并没有与物质发生任何作用，所以没有携带任何与物质成份相关的信息，在近红外光谱分析仪器技术中当作杂散光，对仪器的信噪比和精确度有较大的影响，在仪器设计以及样品制备过程中都要求重点考虑如何最大程度地消除镜面反射的能量干扰。体漫反射是光能量透过物质表层与其微观结构发生相互作用后出射又进入其他微粒发生相互作用的现象，微观结构依据其化学键的不同运动模式与不同频率的光振动有选择性地发生耦合吸收，没有发生耦合吸收的光能量则被原子核通过多次反射后折出该物质表层，体反射出来的光信号与入射原始光信号之间的比值即反映了物质对不同频率光的选择吸收特性，即形成了测量物质的吸收光谱，反映了丰富的物质微观结构信息。吸收光谱数据是在光谱测量频率范围内得到的与每个频率对应的相对值，通过这些相对值的强度和位置可以通过光谱理论推导分子的结构。吸光度数据是物质对近红外波段光辐射能量入射前后的比值（无量纲单位），它是通过近红外光谱分析仪器的能量采集系统（主要是探测器）来得到的，它的大小与待测物质成份的浓度成直接的线性关系，进而可以以近红外光辐射为信息载体测量其经过物质后在近红外测量波段的能量变化来测量物质成份的浓度。对于以上所提出的严格满足朗伯－比尔定律的条件，在近红外技术中很难完全满足，这就导致了在近红外光谱测量中会引入很多干扰因素，使得近红外光谱吸光度数据与化学成分浓度数据之间的直接线性相关性降低。通过对物质大量的近红外光谱进行解析发现，严重影响线性关系的主要因素是待测物质物理特性（如颗粒度、装填密度、均匀性等）所导致的基线平移和非线性偏移现象。近红外光辐射与物质相互作用后的吸收特性一般通过透射、漫反射两种形式体现。当近红外光能量经过样品后被探测器探测到时，能量的衰减量与物质中成份的浓度含量是满足式线性关系，这其中就充分考虑了光辐射在物质颗粒间散射影响所导致的平均光程增大效应。为了计算多原子分子多种可能的振动模式，有必要引入自由度的概念来确定分子系统的振动模式数量。定义空间中的一个点需要三个自由度，n个点则需要3n个自由度，其中确定整个分子的平面运动和旋转运动分别需要3个自由度，这样描述分子内部的原子振动则需要3n-6个自由度。在分子内沿着两原子之间化学键的移动为伸缩振动，可以分为对称振动和非对称振动，而原子间以相对于化学键有一定的角度的运动则称为弯曲振动，可以分为剪切运动、摆动、对称扭曲以及非对称扭曲运动，每一个振动模式在近红外光谱区都会产生倍频或合频吸收，吸收强度则取决于振动的非简谐性程度。含有最小原子核质量的氢原子的化学键在振动时的振幅最大，所以化学键所有的振动模式与线性谐振子振动模型的振动模式偏离较大，在近红外区所观察到的很多吸收带都是氢原子伸缩振动所产生的倍频以及伸缩振动和弯曲振动相互作用所产生的合频吸收。自从1954年第一台商用近红外光谱分析仪问世以来，科研工作者积极地在各个领域中将该光谱技术进行推广使用，在这期间做了大量的实验来解析各种物质的成份在近红外区的吸收带，同时结合中红外物质成份特征吸收光谱分析工作的成果将实验观察得到的结果与理论计算得到的结果进行对比，可以较为准确地解析许多物质的近红外倍频和合频吸收光谱。对一台近红外光谱仪器进行评价时，必须要了解仪器的主要性能指标，下面简单做下介绍。对任何一台特定的近红外光谱仪器，都有其有效的光谱范围，光谱范围主要取决于仪器的光路设计、检测器的类型以及光源。近红外光谱仪器的波长范围通常分两段，700～1100nm的短波近红外光谱区域和1100～2500nm的长波近红外光谱区域。光谱的分辨率主要取决于光谱仪器的分光系统，对用多通道检测器的仪器，还与仪器的像素有关。分光系统的光谱带宽越窄，其分辨率越高，对光栅分光仪器而言，分辨率的大小还与狭缝的设计有关。仪器的分辨率能否满足要求，要看仪器的分析对象，即分辨率的大小能否满足样品信息的提取要求。有些化合物的结构特征比较接近，要得到准确的分析结果，就要对仪器的分辨率提出较高的要求，例如二甲苯异构体的分析，一般要求仪器的分辨率好于1nm。光谱仪器波长准确性是指仪器测定标准物质某一谱峰的波长与该谱峰的标定波长之差。波长的准确性对保证近红外光谱仪器间的模型传递非常重要。为了保证仪器间校正模型的有效传递，波长的准确性在短波近红外范围要求好于5nm，长波近红外范围好于5nm。波长的重现性指对样品进行多次扫描，谱峰位置间的差异，通常用多次测量某一谱峰位置所得波长或波数的标准偏差表示（傅立叶变换的近红外光谱仪器习惯用波数cm-1表示）。波长重现性是体现仪器稳定性的一个重要指标，对校正模型的建立和模型的传递均有较大的影响，同样也会影响最终分析结果的准确性。一般仪器波长的重现性应好于1nm。吸光度准确性是指仪器对某标准物质进行透射或漫反射测量，测量的吸光度值与该物质标定值之差。对那些直接用吸光度值进行定量的近红外方法，吸光度的准确性直接影响测定结果的准确性。吸光度重现性指在同一背景下对同一样品进行多次扫描，各扫描点下不同次测量吸光度之间的差异。通常用多次测量某一谱峰位置所得吸光度的标准偏差表示。吸光度重现性对近红外检测来说是一个很重要的指标，它直接影响模型建立的效果和测量的准确性。一般吸光度重现性应在001～0004A之间。吸光度噪音也称光谱的稳定性，是指在确定的波长范围内对样品进行多次扫描，得到光谱的均方差。吸光度噪音是体现仪器稳定性的重要指标。将样品信号强度与吸光度噪音相比可计算出信噪比。吸光度范围也称光谱仪的动态范围，是指仪器测定可用的最高吸光度与最低能检测到的吸光度之比。吸光度范围越大，可用于检测样品的线性范围也越大。基线稳定性是指仪器相对于参比扫描所得基线的平整性，平整性可用基线漂移的大小来衡量。基线的稳定性对我们获得稳定的光谱有直接的影响。杂散光定义为除要求的分析光外其它到达样品和检测器的光量总和，是导致仪器测量出现非线性的主要原因，特别对光栅型仪器的设计，杂散光的控制非常重要。杂散光对仪器的噪音、基线及光谱的稳定性均有影响。一般要求杂散光小于透过率的1%。扫描速度是指在一定的波长范围内完成1次扫描所需要的时间。不同设计方式的仪器完成1次扫描所需的时间有很大的差别。例如，电荷耦合器件多通道近红外光谱仪器完成1次扫描只需20ms，速度很快；一般傅立叶变换仪器的扫描速度在1次/s左右；传统的光栅扫描型仪器的扫描速度相对较慢，较快的扫描速度也不过2次/s左右。采样间隔是指连续记录的两个光谱信号间的波长差。很显然，间隔越小，样品信息越丰富，但光谱存储空间也越大；间隔过大则可能丢失样品信息，比较合适的数据采样间隔设计应当小于仪器的分辨率。测样方式在此指仪器可提供的样品光谱采集形式。有些仪器能提供透射、漫反射、光纤测量等多种光谱采集形式。软件是现代近红外光谱仪器的重要组成部分。软件一般由光谱采集软件和光谱化学计量学处理软件两部分构成。前者不同厂家的仪器没有很大的区别，而后者在软件功能设计和内容上则差别很大。光谱化学计量学处理软件一般由谱图的预处理、定性或定量校正模型的建立和未知样品的预测三大部分组成，软件功能的评价要看软件的内容能否满足实际工作的需要。近红外光照射时，频率相同的光线和基团发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子。近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的光就不会被吸收。选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内减弱，而且另外一些波长范围内较强，透射的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，从而决定该组分的含量。通过测定透射光线携带的信息而进行的检测，称为近红外透射技术通过测定反射光线携带的信息进行的测定，称为近红外反射技术。1）分析速度快。近红外光谱分析仪一旦经过定标后在不到一分钟的时间内即可完成待测样品多个组分的同步测量，如果采用二极管列阵型检测器结合声光调制型分光器的分析仪，则可在几秒钟的时间内给出测量结果，完全可以实现过程在线定量分析。2）对样品无化学污染。待测样品视颗粒度的不同可能需要简单的物理制备过程（如磨碎、混合、干燥等），无需任何化学干预即可完成测量过程，被称为是一种绿色的分析技术。3）仪器操作简单，对操作员的素质水平要求较低。通过软件设计可以实现极为简单的操作要求，在整个测量过程中引入的人为误差较小。4）测量准确度高。尽管该技术与传统理化分析方法相比精度略逊一筹，但是给出的测量准确度足够满足生产过程中质量监控的实际要求，故而非常实用。5）分析成本低。由于在整个测量过程中无需任何化学试剂，仪器定标完成后测量是一项非常简单工作，所以几乎没有任何损耗。近红外光谱仪器从分光系统可分为固定波长滤光片、光栅色散、快速傅立叶变换、声光可调滤光器四种类型。滤光片型主要作专用分析仪器，如粮食水分测定仪。由于滤光片数量有限，很难分析复杂体系的样品。光栅扫描式具有较高的信噪比和分辨率。由于仪器中的可动部件（如光栅轴）在连续高强度的运行中可能存在磨损问题，从而影响光谱采集的可靠性，不太适合于在线分析。傅立叶变换近红外光谱仪是具有较高的分辨率和扫描速度，这类仪器的弱点同样是干涉仪中存在移动性部件，且需要较严格的工作环境。声光可调滤光器是采用双折射晶体，通过改变射频频率来调节扫描的波长，整个仪器系统无移动部件，扫描速度快。但这类仪器的分辨率相对较低，价格也较高。随着阵列检测器件生产技术的日趋成熟，采用固定光路、光栅分光、阵列检测器构成的NIR仪器，以其性能稳定、扫描速度快、分辨率高、信噪比高以及性能价格比好等特点正越来越引起人们的重视。在与固定光路相匹配的阵列检测器中，常用的有电荷耦合器件（CCD）和二极管阵列（PDA）两种类型，其中CCD多用于近红外短波区域的光谱仪，PDA检测器则用于长波近红外区域。在近红外光谱图谱上，依据不同种类物质所含化学成分的不同，含氢基团倍频与合频振动频率不同，则近红外图谱的峰位、峰数及峰强是不同的，样品的化学成分差异越大，图谱的特征性差异越强。采用简易的峰位鉴别可对不同品种的中药进行鉴别采用峰位鉴别法主要是分析组分相差较大的不同种物质，这种方法直观、简便，但对于性质相近的样品鉴别却无能为力。因此必须需要其它的方法，如化学计量学方法等来鉴别。模式识别在六十年代末被引入到化学领域，它基于一个十分直观的基本假设，即“物以类聚”，认为性质相近的样本在模式空间中所处的位置相近，它们在空间形成“簇”。模式识别方法具有明显的优点，它不需要数学模型需要的先验知识很少擅长处理复杂事物和多元数据等。在实际工作中，经常遇到只需要知道样品的类别或等级，并不需要知道样品中含有的组分数与其含量的问题，这时需要应用模式识别法。模式识别法主要用于光谱的定性分析。在近红外光谱定性分析中常用的模式识别方法很多，有聚类分析、判别分析、主成分分析和人工神经网络方法。在中草药及其产品的应用中，模式识别方法主要用于产品的分类与鉴定。系统聚类分析是依据一种事先选定的相似性或非相似性如距离来度量类在分类空间中的距离，再根据谱系图决定分类结果。逐步聚类分析动态聚类法是依据距离进行分类的一种迭代方法。与系统聚类法相比，它的计算速度快，并节省储存单元，但需事先指定分类数和适当初定值，每步迭代都对各类的中心凝聚点进行调整并按分类对象与中心的距离之远近进行归类，直到不变为止。主成分分析是一种简化数据结构、突出主要矛盾的多变量统计分类方法。利用主成分分析可以降低数据的维数，根据主因子得分对样品进行分类。逐步判别分析能在筛选变量的基础上建立线性判别模型。筛选是通过检验逐步进行的。每一步选取满足指定水平最显著的变量，并剔除因新变量的引入而变得不显著的原引入变量，直到不能引入也不能剔除变量为止。人工神经网络作为一种智能型算法，具有很强的非线性映照能力，在非线性多元校正中已显露出一定的优势，关于误差反向传播神经网络的研究和应用较多。由于具有良好的自组织、自学习和处理复杂非线性问题的能力，因而对于复杂的、非线性的体系，可取得更好的效果，已被用于许多领域。近红外光谱分析技术在近几十年内得到了快速的发展而且在多个应用领域得到了广泛的认可，它的魅力在于其可以在很短的时间内无需复杂的样品制备过程即可完成物质成份多组分的同步快速定量分析，并且可以给出很高的分析精度，不产生任何化学污染且分析成本很低，易于在实验室尤其是工业现场或在线分析领域得到推广使用。（1）具有广泛代表性的定标和预测样品集的收集和成份理化定量分析；在以上的前期工作中需要进行较多的实验验证，而且需要对近红外光谱定量分析技术中的每一个环节上全方面考虑多种干扰因素（如温度、湿度等）的影响。一旦定标模型通过预测检验分析后，近红外光谱分析仪器将在较长的时间内保持很高的稳定性和分析精度，操作人员很容易在较短的时间内掌握该仪器的操作程序，这就是该技术在一个新的应用领域很容易得到推广的主要优势所在。但是近红外分析仪器定标模型精确度会由于环境因素影响、自身器件的老化以及参考标准样品的变化而发生微小的变化，为了确保分析结果的准确性需要对模型进行周期性的检验和修正，这就需要用户长期拥有检测样品的理化分析能力，尽管并不需要太多的工作量，所以近红外光谱定量分析技术需要其他成份定量分析技术为依托，经常通过少量经过理化分析的新样品来验证近红外定标模型的精确度，这也是该技术的弱点所在。用于生物反应过程出的研究与检测。由于近红外响应速度快，又可进行多组分的同时和无损检测，因此可以获取生物过程中的一些重要变量参数；同时它还可以用于生化反应中微生物的鉴别和分类；在生命过程的研究中，被用于测定脑血流量和脑血管中CO2的活性，人体肌肉组织在运动中的氧化代谢等。在临床医学方面，近红外光谱的最大优势在于其对组织的透过性好，能够进行体外或在体的非破坏、非介入分析。主要有全血或血清中血红蛋白载氧量、PH、葡萄糖、尿素等含量的测定。随着近红外、计算机技术、光学技术等的不断发展，研究的不断深入，近红外技术将在生物医学领域中充分发挥出潜力，有望在探索生命过程的奥秘，以及重大疾病预防、诊断、处理上起到更多的实际作用。近红外光谱技术在许多领域（