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近红外光谱仪作为测量不同材料的能量或者透射内容的主要设备，自问世以来就备受重视，尤其近些年来其的生产技术能力的不断提升，促使近红外光谱仪的综合功效也有了大幅的提升，应用范围也有了进一步的扩展。
近红外分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目，比如测量一张光谱图，如果仅有一个模型，只能得到一个数据，如果建立了10 种数据模型，那么，仅凭测量的一张光谱，可以同时得到 10 种分析数据。
近红外光谱仪分析主要包括定性分析和定量分析：
1、定性分析
近红外光谱仪定性分析利用模式识别与聚类的一些算法，主要用于鉴定。在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”的样品集，通过计算机运算，得出学习样品在数学空间的范围，对未知样品运算后，若也在此范围内，则该样品属于学习样品集类型，反之则否定。聚类运算时不需学习样品集，它通过待分析样品的光谱特征，根据光谱近似程度进行分类。
2、定量分析
近红外光谱分析与其它吸收光谱按照比耳定律作定量分析类似。作常规光谱定量分析时，需要建立光谱参数与样品含量间的关系(标准曲线)。但对复杂样品作近红外光谱定量分析时，为了解决近红外谱区重叠与谱图测定不稳定的题目，必须充分应用全光谱的信息。这是由于在近红外光谱仪中和各个谱区内都包含多种成分的信息(即谱峰重叠)，而同一种组份的信息分布在近红外光谱的多个谱区：不同组分固然在某一谱区可能重叠，但在全光谱范围内不可能相同，因此，为了区别不同组分，必须应用全光谱的信息，建立全谱区的光谱特征与待丈量之间的关系——即数学模型。
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