近紅外光譜儀儀儀 （NIR） 分析技術是近年來迅猛發展起來的一種快速檢測技術，具有無需處理，檢測速度快，無污染、無破壞、多成分同時分析、結果重演性高、適于實時分析等優點。
隨著現代電子、光譜分析、計算機和化學計量等技術的發展，使得 NIR 分析技術日趨完善，促進該技術在糧 ** 業、飼料行業、養殖行業等領域的應用。
近紅外光譜儀儀儀分析技術的特點：
近紅外光譜儀儀儀屬于紅外光譜儀儀儀，電磁波美國材料檢測協會（ASTM） 定義其波長范圍為780~2 526 nm，又習慣性將近紅外區劃分為近紅外短波（780~1100nm）和近紅外長波（1100~2526nm）、其波數范圍為 12 820~3 959 cm-1。
紅外光譜儀儀儀還包括中紅外和遠紅外，均介于可見光和微波之間，肉眼無法觀察到它們的存在。不同的紅外光譜儀儀儀具有不同的特性：近紅外光線具有較強的穿透能力，而遠紅外則有良好的加熱特性。
在近紅外光譜儀儀儀區產生吸收的官能團主要是含氫基團，包括：C- H（甲基、亞甲基、芳基、羧基等）、氨基N-H、羥基O-H、硫基S-H等。近紅外光譜儀儀儀主要是有機分子的倍頻與合頻吸收光譜。
如樣品不需進行任何預處理，即可做多組檢測；除液體、氣體、固體樣品外，還可檢測粉末狀、肉類、乳類等形式的樣品。
由于近紅外譜區的信息量十分豐富，作為一種高效、快速、成本低、無污染、不破壞樣品化學性質、綠色環保的分析方法，它可用于實驗室分析、現場分析等。
近紅外光譜儀儀儀分析技術的預處理：
1、剔除異常樣品；
2、消除光譜無關信息和噪音，如電噪音、樣品背景和雜散光引起光譜的差異等因素對校正結果產生的影響；
3、優化光譜范圍，凈化譜圖信息。目前常用的光譜預處理方法有：數據增強變換、平滑、導數、標準正態變量變換、多元散射校正、傅立葉變換等。近年來，小波變換、正交信號校正和凈分析信號等一些新方 ** 在得到發展和應用。
剔除異常樣品
常用“一審”剔除法，根據某一準則，一旦鑒定出某些樣品為異常樣品后，就永久剔出該樣品，易把非異常樣品錯誤地當作異常樣品剔除了。
消除光譜噪聲及其他干擾影響
基線校正：其目的是扣除儀器背景或漂移對信號的影響。
光散射校正：測量漫反射時，由于樣品粒徑大小分布不均勻，即使相同的樣品，多次測量的光譜也會出現差異，即光散射現象。
消噪處理：在近紅外光譜儀儀儀分析中，平滑處理是最常用的消除光譜噪聲的方法。平滑處理的數學方法很多，如傅立葉變換（FFT）、奇異值分解（SVD）、卷積平滑方法、卡爾曼濾波及一些其他方法。在近紅外光譜儀儀儀分析領域中，小波變換主要用于去噪、數據壓縮、模型傳遞以及背景的扣除。
挑選波長變量與譜區范圍
在進行光譜定性和定量分析時，為了使選擇的波長更適合于所測樣品品質，包含待測樣品品質更多的信息，有必要在測定譜區對代表樣品所測品質信息的波長點進行優化選擇。
目前，在多元校正分析中，波長的選擇方法主要有相關系數法、方差分析法、逐步回歸法、無信息變量的消除法、間隔偏最小二乘法、遺傳算法等，其中 GA 是應用較廣泛的一種波長選取方法。
近紅外光譜儀儀儀分析技術的應用：
近紅外光譜儀儀儀定性分析
1、 定性分析的方法：
聚類分析，對樣品集進行分類劃分，以提高定量校正模型的預測精度；
判別分析，用于確定某待分析樣品在已知類別中的歸屬。定性分析方法主要有峰位鑒別法和模式識別法。
2、定性分析的應用：
近紅外光譜儀儀儀定性分析主要用于物質的定性判別，即通過比較未知樣品與已知參考樣品集的光譜來確定未知物歸屬。
定性分析方法采用以下步驟：首先選擇有代表性的樣品，測量參考樣品光譜集，采用標準或認可的參考方法確定樣品歸屬，然后對光譜校正及預處理，提取特征光譜，按著建立和評價定性判別分析模型，最后分析未知樣品并對模型進行維護。
近紅外光譜儀儀儀定量分析
1、定量分析方法：
主成分回歸，偏最小二乘法，逐步回歸分析，多元線性回歸，人工神經網絡法等。
2、定量分析的應用：
定量分析和定性分析類似，需要首先知道參考樣品的組成或性質數據，采用合適的化學計量學方法建立校正模型，再將未知樣品的光譜圖與建立的校正模型進行比較后實現定量分析，是一種間接分析。
定量分析方法采用如下步驟：選擇有代表性的樣品，測量參考樣品光譜集，采用標準或認可的參考方法測定所關心的組分或性質數據然后測量光譜和基礎數據，用化學計量學方法建立校正模型，分析未知樣品的組分或性質。
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