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近紅外光譜儀作為測量不同材料的能量或者透射內容的主要設備，自問世以來就備受重視，尤其近些年來其的生產技術能力的不斷提升，促使近紅外光譜儀的綜合功效也有了大幅的提升，應用范圍也有了進一步的擴展。
近紅外分析技術分析速度快，是因為光譜測量速度很快，計算機計算結果速度也很快的原因。但近紅外分析的效率是取決于儀器所配備的模型的數目，比如測量一張光譜圖，如果僅有一個模型，只能得到一個數據，如果建立了10 種數據模型，那么，僅憑測量的一張光譜，可以同時得到 10 種分析數據。
近紅外光譜儀分析主要包括定性分析和定量分析：
1、定性分析
近紅外光譜儀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儀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。
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