【正文】 Region窗口，TQ則會自動執(zhí)行光譜范圍的自動選擇。前面第6步的Pathlength窗口中，通過選擇光程類型，實際上是對由于光程的不一致造成對光譜的影響進行了相應的處理，以減少這種影響，更利于建模時有用信息的提取，如漫反射時通常使用MSC或SNV方法。標準樣品的收集和準備可以根據(jù)自己的經(jīng)驗進行，對于天然產(chǎn)物等組成復雜、無法控制其中各組分含量的樣品，只能通過收集足夠多的樣品以盡量涵蓋實際分析中可能遇到的各種類型。濃度范圍（Analysis Low、Analysis High）可以根據(jù)實際樣品的分布輸入，一般下限（Analysis Low）設為實際樣品最低值的95%，上限設為實際樣品最高值的105%。當然，如果我們有特殊的需要，也可以設置成其它的光譜格式。 采集標準樣品（Standards）光譜167。各項參數(shù)的選擇按照這種順序依次進行設置好后，點擊工具欄上的Calibrate按鈕，即可以完成分析模型的初步建立工作。TQ向?qū)抢媚峁┑墓庾V信息和其它數(shù)據(jù)，運用其內(nèi)置的多元校正分析專家知識來進行參數(shù)的設置和推薦下一步該使用什么方法的。TQ Analyst立足于最廣大的用戶，她致力于使得初學者和資深的分析家都能夠得心應手地使用她來進行方法開發(fā)和建立。同樣，使用驗證集樣品NIR預測值與其實際值之間的相關系數(shù)R和預測均方差（Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP）來對定量模型的性能進行評估，RMSEP的計算公式類似于RMSEC，只是其對應的樣品前者是驗證樣品，后者是校正樣品。校正（Calibration）：1．為了確保得到代表性的定量結(jié)果，必須收集具有代表性的標準樣品（其組成及其變化范圍接近于要分析的樣品），然后采集樣品的光譜數(shù)據(jù)，以組成校正樣品集。? 分類（Classify）：光譜庫由不同類的標準樣品的光譜組成。此時，可以使用Antaris的加熱樣品支架以及其加熱器。因此，最佳光譜范圍的選擇需要綜合考慮NIR區(qū)域的光譜特性、采樣技術(shù)（實驗室、在線或過程分析）、樣品的物理性質(zhì)和分析結(jié)果。NIR在工業(yè)生產(chǎn)過程每一個環(huán)節(jié)（從原料、生產(chǎn)過程到最終產(chǎn)品）的樣品質(zhì)量分析和控制方面具有巨大的應用潛力。NIR分析技術(shù)基本不需要對樣品進行化學處理，無需使用有機溶劑，不會產(chǎn)生任何有毒廢棄物，因此，它又被譽為是一種綠色分析技術(shù)。因此，絕大多數(shù)的化學和生物化學樣品在NIR區(qū)域均有相應的吸收帶，通過這些吸收信息即可以對樣品進行定性或定量分析。Nicolet Antaris近紅外分析儀提供了四種采樣模塊以及各種靈活的附件，可以為各種類型和各種狀態(tài)的樣品提供最適當?shù)牟蓸臃绞?，分別是透射分析模塊（Transmission Analyzer）、積分球固體采樣模塊（Integrating Sphere Module）、片劑分析模塊（Tablet Analyzer）和光纖分析模塊（Fiber Optic Module）。下圖為近紅外光與樣品作用示意圖。例如，要鑒別某一個原料樣品是否與標準樣品一致，可以先測定該樣品的NIR光譜，并將其與光譜庫中的NIR光譜進行比較，求取相關性匹配值或者差異值。參考方法測定結(jié)果的準確性直接影響校正模型的可靠性。? 標準樣品自身的組分含量標準值是否輸入正確。Diagnostic（診斷）選項組：該組可以選擇Performance Index（性能指數(shù)）的計算方法，以及控制是否顯示圖例。s File菜單里包含模型新建、打開、保存以及光譜圖的打開和保存，以及模型數(shù)據(jù)和設置方法的導出、標準光譜的導出和打印。s 工具箱：工具箱中包含六種不同的工具，用途如下表：使用View菜單設置各項顯示參數(shù)：當當前窗口為光譜顯示窗口時，View菜單中的所有選項均可用，在其中可以設置橫、縱坐標顯示范圍，顯示方式，顯示信息等。 計算模型（Calibration）167。 選擇OK。8. 進行可行性測試（Feasibility test）在設定好了待測組分的信息后，可以進行可行性測試以檢查所使用的方法能否成功的進行定量分析。標準樣品一旦準備好后，可以使用Evaluate Standards向?qū)нM行評估；使用高級診斷菜單中的Select Standards項選擇校正（Calibration）或驗證（Validation）。但需要注意的是，在對光譜數(shù)據(jù)作微分處理時，由于噪聲信號也被放大，因此通常在微分之前需要對光譜數(shù)據(jù)作平滑處理。工具欄介紹：功能與光譜顯示窗口中的該工具一樣，見本章第一節(jié)。結(jié)果顯示組分濃度值不確定值，指可能存在的誤差，TQ根據(jù)被分析樣品的光譜與標準樣品的光譜的差異，計算出可能存在的誤差以作為參考組分含量警告信息及其閾值設置說明：如果被分析的樣品的分析結(jié)果值超過了Component窗口中設置的范圍，則給出警告信息，說明分析結(jié)果的準確性值得懷疑13. 保存模型模型的保存可以隨時進行。s 如果標準樣品的數(shù)量有限，在Standards窗口中不包含有驗證（Validation）樣品，可以通過交叉驗證（CrossValidation）的方法來對模型進行驗證，這是一種內(nèi)部驗證法，其原理如下圖：交叉驗證原理：假定校正樣品集中有100個樣品，可以每次從中取出1個或多個樣品作為臨時驗證樣品，以其余的樣品進行建模，然后對這1個或多個樣品進行預測，如此循壞，則會分別得到這100個樣品的NIR交叉預測值，最后，以交叉預測值與標準值作相關圖，同樣類似的可以計算相關系數(shù)和交叉驗證均方差（RMSECV）。也可以通過點擊按鈕在彈出的編輯窗口中進行，如下：17. 在TQ中對未知樣品進行分析按前述各步驟設置好各項參數(shù)，完成分析模型的建立后，可以在TQ中對未知樣品進行分析。實際上，在NIR定量模型的建立過程中，我們經(jīng)常需要不斷檢查造成模型精度不令人滿意的原因，并反復的進行分析和排除，直至我們對驗證結(jié)果滿意。診斷（Diagnostics）菜單中有一些選項可以幫助鑒別Outlier。但是我們還可以在接下來的Other和Report窗口中進行一些更為細化的設置。在Regions窗口中點擊Suggest按鈕，會彈出對應的對話框，按提示逐步完成即可。選中此項后，在View Standards時會顯示經(jīng)預處理之后的光譜該選項可以限制建模時利用的光譜信息的縱坐標值，一般，限制光譜縱坐標的范圍10. 光譜預處理光譜預處理在NIR光譜分析中通常有效和必要的。一般來講，標準樣品中的各種成分的含量范圍和其它性質(zhì)必須涵蓋所有可能遇到的樣品中各組分的含量范圍，各種組分的含量之間要避免共線性現(xiàn)象（指兩種組分含量間呈線性變化），且要盡可能分布均勻。 7. 定義待測組分下一步是定義待測組分，在Component窗口中按要求輸入待測組分的名稱、縮寫、單位、小數(shù)點尾數(shù)即可。通常，光譜格式設置為absorbance（透射）或Log(1/R)（漫反射），因為以它們?yōu)閱挝坏墓庾V通常與樣品中組分的含量呈一定的線性關系。 進行可行性測試（Feasibility Test）167。3． 窗口建模窗口：TQ Analyst的窗口為一環(huán)緊扣一環(huán)的設計，如下：窗口標簽即在上面不同的窗口標簽對應的窗口中，從左至右，是建立一個分析模型的基本步驟，當在前一窗口中選擇了某種方法或設置了某個參數(shù)后，后面的窗口會自動出現(xiàn)與其對應的選項和設置，而不會出現(xiàn)不相關的信息。*只有在定量分析方法中才會出現(xiàn)例如，使用Suggest Regions向?qū)нM行光譜范圍的選擇，在Regions窗口中點擊Suggest Regions按鈕，會彈出如下交互窗口：按照交互窗口中的提示一步步往下操作，便會得到相應的參數(shù)設置。如果您在為參數(shù)的設置猶豫不定，TQ Analyst的向?qū)Э梢詭湍鉀Q這些問題。為了確認所建立的定量模型能否適應實際分析工作中可能遇到的所有樣品，以及能否對實際樣品進行“準確的”預測分析，需要使用另一組代表性的樣品來對所建立的定量模型進行驗證，稱這一組樣品為驗證樣品集。所以，在NIR光譜定量分析中，需要預先使用參考化學方法測定出樣品的組成，再在樣品的NIR光譜信息與其化學組成之間建立經(jīng)驗性的數(shù)學關系?；驹砗头椒◣讉€基本概念：? 鑒別（Identify）：將未知樣品的NIR光譜與光譜庫中的光譜進行比較，測定差異，檢驗樣品與光譜庫中樣品是否一致。 無光闌 有光闌有些特殊樣品需要在較高的溫度下才能保持某種狀態(tài)，以便測定其光譜。 5000 6000 7000 8000 9000 d560μm280μmd560μm150μmd280μmd150μmWavenumber, cm1 4000 Log(1/R)圖3 不同顆粒尺寸黃連浸膏粉樣品的近紅外光譜圖在NIR光譜區(qū)域，光的散射效應和吸收強度隨著波長而增加，而峰寬和穿透深度則相反（圖4）。NIR正成為這些行業(yè)有效的質(zhì)量控制手段，發(fā)揮著著越來越重要的作用。NIR分析方法最早于20世紀60年代中期被美國農(nóng)業(yè)部（USDA）用于測定蘋果等農(nóng)作物的內(nèi)部品質(zhì)。圖1 主要的NIR吸收帶和相關的吸收位置。1． 透射分析模塊液體樣品近紅外透射光譜的測定和其它的光譜分析方法類似，可在不同光程的石英或藍寶石比色池里進行。(a) (b) (c) (d) (e) (f)近紅外光與固體樣品作用示意圖（a）－全反射；（b）－漫反射；（c）－吸收；（d）－透射；（e）－折射；（f）－散射Antaris積分球采樣模塊示意圖： Antaris積分球采樣模塊示意圖 Antaris積分球采樣原理示意圖采樣附件和采樣方法：固體樣品光譜采集：直接置于積分球樣品窗口上 帶彈簧蓋的粉末樣品杯裝樣方法粉末樣品光譜采集方式（無樣品杯旋轉(zhuǎn)）樣品杯旋轉(zhuǎn)器圓形藥片固定裝置 藥片光譜采集方式 特殊形狀片劑光譜采集方式3． 片劑分析模塊有些片狀固體樣品，如藥片和膠囊，其NIR光譜的采集除了使用漫反射方式外，還可以使用透射方式。相關性匹配值越大，說明未知樣品與標準樣品越相似，相反，差異值越小，則說明未知樣品與標準樣品越相似。3．定量分析模型的建立。? 由于樣品不均勻，導致樣品的光譜和組分含量標準值之間沒有真正一一對應。其中Performance Index有兩種計算方法供選擇，一種是%Difference（相對殘差和），最大值是100，越接近100越好；一種是RMSE（均方差），最小值是0，越接近0越好。其中模型保存窗口中可以設置模型文件的密碼，光譜保存窗口中可以設置數(shù)字簽名，以便對模型和光譜文件進行保護。如點擊View菜單中的Display Setup選項，彈出如下窗口： 如果我們選中Show grid前面的復選框，按OK，則顯示介面就會出現(xiàn)窗格，如下： 第二節(jié) 定量分析模型建立TQ Analyst提供的定量分析算法有： 定量分析：簡單的比爾定律經(jīng)典最小二乘（CLS）回歸逐步多元線形回歸（SMLR）偏最小二乘（PLS）回歸主成分回歸（PCR）各種算法的基本原理參見相關的書籍和隨機所帶的TQ Analyst用戶手冊（TQ Analyst User’s Guide）。 驗證模型（Validation）167。4. 給模型定義一個名稱在Description中的Method Title欄中給模型的定義一個名稱：在Method Description欄中可以輸入對模型的詳細描述；在Developer’s Name欄中還可以輸入您的名字。其原理是通過分別采集兩個標準樣品（其組分含量不能相同，但需要在所設定的濃度范圍內(nèi)，可以不需要知道其準確的含量值）的光譜，每個樣品需要進行三次重復采集，TQ會比較這兩個樣品三次重復實驗得到的光譜并進行統(tǒng)計分析，以檢查光譜中是否包含足夠的可以與樣品中組分含量相關的信息。當然，這些工作也均可以手動完成。平滑的作用是提高信噪比，減小隨機噪音，如下圖，從而也可以提高模型的穩(wěn)健性。光譜區(qū)域選擇工具，按下此工具，可以在光譜顯示區(qū)域內(nèi)拖動鼠標以選擇光譜區(qū)間，此時在下面的Region表格中會對應的出現(xiàn)所選擇的區(qū)域的數(shù)值范圍。從File菜單中選擇Save Method或Save Method As以保存模型文件，保存窗口如下。使用TQ診斷（Diagnostics）菜單的CrossValidation項，運行交叉驗證，計算并得到交叉驗證結(jié)果窗口，計算出交叉驗證均方差（RMSECV）和相關系數(shù)，如下：相關系數(shù)和RMSECVs 第三種方法就是重新收集一批標準樣品用作驗證樣品，按同樣方法采集到光譜圖，然后用TQ的按鈕對其進行分析，將分析結(jié)果與標準值進行比較一對模型的預測效果進行評價。有兩種方法：s 點擊，彈出打開光譜對話框，在其中找到需要分析的樣品光譜文件，OK，即會得到該樣品的分析報告，如下：s 如果要同時分析多個樣品，可以使用診斷（Diagnostics）菜單中的Multiple Quantify項。NIR定量分析模型的建立經(jīng)常是一個反復循環(huán)優(yōu)化的過程，前面的各個步驟并沒有絕對的順序限制，只是前一個窗口中某些選項的選擇可能會影響到后面的窗口中的選項和內(nèi)容。對于“問題樣品”，我們需要慎重對待，首先可以返回到Standards窗口中，查看其標準值是否有誤；如果確信標準值無誤，則可以打開其光譜，看其質(zhì)量及與其它樣品的光譜的差異；一旦確認該樣品有問題，則可能需要重新采集其光譜或測定其標準值，不然只能將其Usage