ICP-OES 作為常量元素分析的首選檢測手段，在環境、材料、食品等領域大顯身手，幾十年間分析工作者發現并積累了大量的經驗對樣品組分進行準確定量測試，其中為關鍵的就是元素譜線的選擇和信號背景的校正；元素譜線在儀器軟件或者行業標準中都有佳推薦，而信號背景的校正依賴分析人員的經驗。不同樣品的基質各不相同，背景信號的強度和結構也千差萬別，為了應對這一復雜挑戰，安捷倫針對不同基質樣品準備了三個先進又簡單、快速且準確的背景校正算法，若使用得法，將會把您在 ICP-OES 準確定量方面的經驗度，直接“拉滿"。

離峰背景校正算法  (OPBC) ：

ICP-OES 中應用*的背景校正算法，簡單分為左背景、右背景和左右平均校正，在分析簡單基體亦或復雜基體中信號較高的元素時，如果連續背景信號比較平滑，鄰近分析物峰間隔較遠，只需讀出元素信號強度和一個信號背景強度，兩者相減即可計算出凈強度，得出準確結果；一句話總結：“元素信號本身優秀（高挑而且纖細）即使不校正（修圖）也是*的"。如圖 1 中鉛的信號峰接近標準高斯峰，左右背景簡單，采用離峰背景校正算法就能得到準確的結果。

擬合背景校正算法 （FBC） ：

對于更復雜的背景結構或者鄰近分析物峰的拖尾彎曲，OPBC 的誤差很大，如圖 2 面臨的情況；安捷倫擬合背景校正算法，采集分析物峰、左右干擾物峰、背景信號等數據，使用迭代法估計峰的寬度和位置，使用小二乘法測定偏置量、斜率以及峰高，然后整合所有數據的偏置分量對非結構化連續本底建模，整合所有數據的斜率分量對大寬峰的側翼建模，后準確擬合出背景信號強度，扣除后得到準確結果。通俗一點解釋，就是“采用優化過的數學算法，無需進行方法開發就能夠準確的幫你校準出一幅好圖" 。圖 2 是2000 mg/L 鋁中 Pb 的發射譜線，Al 220.467 nm 譜線展寬的峰翼重疊導致在 Pb 220.353 nm 處的曲線出現較高的背景信號，FBC 可成功校正此背景（圖中虛線）。

自動曲線擬合算法 (FACT) ：

兩者將合二為一，光學組件分不清楚， FBC 也無能為力；安捷倫自動曲線擬合算法對每個光譜組分模型進行分析，并擬合為高斯曲線獲得譜峰的數學描述，通過殘差分析和深度解卷積網絡算法從原始光譜中解析（精細剝離）出分析物信號。土壤樣品中鐵為主量元素一般比鎘的含量高 6 個數量級，兩者的譜線僅僅相差 0.006nm 極易造成譜線強重疊，所以土壤中痕量的鎘很難準確測定。高量鐵對鎘的光譜干擾見圖 3 ，藍色為溶液中約10000mg/L Fe 和約100 μg/L Cd 的光譜重疊譜線，紅色為解析出的 214.445 nm Fe 譜線，綠色為解析出的214.439 nm Cd 譜線，重疊譜線強度是實際 Cd 元素譜線強度的數倍，不使用 FACT 解析將會使結果嚴重偏高。