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近紅外分析是基于樣品中分子對近紅外輻射（800 nm-2500 nm）的響應。當近紅外光照射到樣品上，要么被樣品吸收，要么就發生散射，從而產生了能夠反映樣品物理性質和化學組成的光譜。近紅外是一種間接的測量方式，必須借助于傳統的標準化學分析方法的結果建立標定模型。采用化學計量學建立的模型可以用來分析混合物或者天然產物中物質的含量，如谷物和肉類。同時標定自身的數據豐富廣泛，在日常檢測時非常快速高效。

優化近紅外分析

分析的樣品應和標定在建模時使用的樣品有相同的特性。例如，建模時使用小麥中蛋白質數據所建立的標定就不適用于其它谷物中蛋白質的分析。由于水分和樣品顆粒大小也會影響近紅外光譜，所以也要保證樣品采用相同的處理方式。

特別重要的一點是，建模時選取具有代表性的樣品并使得參考值均勻地分布在日常檢測所期望的范圍內。例如，少量且數值相近的樣品建立的模型就無法對一個變化較大的屬性給出準確的預測結果。主成分分析（PCA）是一個有效的對比樣品差異性的統計工具。

可靠的近紅外標定依賴參考值。如凱氏定氮測蛋白、索氏提取測脂肪這些參考方法有助于近紅外分析得到準確的結果。這些參考方法在整個近紅外方法建立過程中都應保持不變，因為不同的分析方法的準確性和精密的都有所區別?？紤]這些方法的標準誤差和測量不確定度，應為每項屬性保留一份當前參考方法的記錄。

使用近紅外方法，您能從批量化的檢測中獲益。專為離線和旁線設計的近紅外分析儀器可以分別安裝在實驗室或生產部門，作為像凱氏定氮儀、脂肪提取器、色譜系統和滴定等傳統分析儀器的補充。

下述的例子就展示了使用近紅外

對節省分析支出的貢獻：

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