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近紅外分析技術要求
紅外光（Near Infrared，NIR）是介于可見光（ⅥS）和中紅外光（MIR）之間的電磁波，按ASTM（美國試驗和材料檢測協會）定義是指波長在780～2526nm范圍內的電磁波，習慣上又將近紅外區劃分為近紅外短波（780~1100nm）和近紅外長波（1100~2526nm）兩個區域。近紅外區域是人們早發現的非可見光區域。
技術要求
近紅外分析技術的一個重要特點就是技術本身的成套性，即必須同時具備三個條件：⑴各項性能長期穩定的近紅外光譜儀，是保證數據具有良好再現性的基本要求；⑵功能齊全的化學計量學軟件，是建立模型和分析的必要工具；⑶準確并適用范圍足夠寬的模型。這三個條件的有機結合起來，才能為用戶真正發揮作用。因此，在購買儀器時必須對儀器提供的模型使用性有足夠的認識，特別避免個別商家為推銷儀器所做的過度宣傳的不良誘導，為此付出代價的廠家有之，因此，一定要對廠家提供模型與技術支持情況有詳細了解。
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。
在定標過程中，標準樣本數量的多少，直接影響分析結果的準確性。數量太少，不足以反映被測樣本群體常態分布規律，數據太多，工作量太大。另外在選擇化學分析的樣本時，不僅要考慮樣品成分含量和梯度，同時要考慮樣本的物理、化學、生長地域、品種、生長條件及植物學特性，以提高定標效果。使定標曲線具有廣泛的應用范圍，對變異范圍比較大的樣本可以根據特定的篩選原則，進行多個定標，以提高定標效果及檢驗的準確性。一般來講，單類純樣本由于樣本性質穩定，含化學信息量相對少，因此定標相對容易，如玉米、小麥、大豆等純樣。混合樣本樣品信息復雜，在本譜區會引起多種基團譜峰的重疊，信息解析困難、定標困難，如畜牧生產中的各種全價飼料、配合飼料、濃縮飼料等。