第1章 概述 1
1.1 发展简史 1
1.2 光谱产生机理 4
1.3 分析原理 7
1.4 技术特点 9
1.5 国内外应用现状 10
1.6 技术展望 12
参考文献 13
第2章 近红外光谱仪器 15
2.1 仪器的基本构成 15
2.2 分光类型 17
2.2.1 滤光片型 18
2.2.2 发光二极管型 19
2.2.3 光栅扫描型 19
2.2.4 傅里叶变换型 20
2.2.5 声光可调滤光器型 22
2.2.6 阵列检测器型 22
2.2.7 其他类型 23
2.3 测量附件 23
2.3.1 透射和透反射测量附件 23
2.3.2 漫反射测量附件 24
2.3.3 漫透射和漫透反射测量附件 25
2.4 应用类型 26
2.4.1 实验室型 26
2.4.2 便携式 27
2.4.3 工业在线型 27
2.5 性能指标 28
2.5.1 波长范围 28
2.5.2 分辨率 29
2.5.3 波长准确性 29
2.5.4 波长重复性 29
2.5.5 吸光度准确性 30
2.5.6 吸光度重复性 30
2.5.7 噪声 30
2.5.8 杂散光 30
2.5.9 软件功能 31
2.6 商品化的仪器 31
2.6.1 ABB公司 31
2.6.2 Brimrose公司 52
2.6.3 布鲁克（Bruker）公司 59
2.6.4 步琦（Buchi）公司 66
2.6.5 福斯（Foss）公司 73
2.6.6 聚光（FPI）公司 82
2.6.7 万通（Metrohm）公司 88
2.6.8 珀金埃尔默（PerkinElmer）公司 92
2.6.9 波通（Pertern）公司 95
2.6.10 赛默飞世尔（Thermo Fisher）公司 103
2.6.11 双利合谱公司 107
参考文献 113
第3章 化学计量学算法与建模 114
3.1 常用化学计量学方法 115
3.1.1 光谱预处理方法 115
3.1.2 波长筛选方法 117
3.1.3 异常样本的识别方法 120
3.1.4 样本的选择方法 122
3.1.5 定量建模方法 123
3.1.6 定量模型评价方法 127
3.1.7 定性建模方法 129
3.1.8 模型传递方法 133
3.1.9 化学计量学软件 134
3.2 定量模型建立与验证流程 134
3.3 定量模型建立与验证实例 140
3.3.1 概述 140
3.3.2 软硬件要求 143
3.3.3 校正模型的建立 144
3.3.4 校正模型的验证 150
3.3.5 校正模型的应用 153
3.4 定性模型建立与验证实例 153
3.4.1 概述 153
3.4.2 氯化胆碱产品质量鉴别模型的建立 156
3.4.3 在实际检测中的应用 159
参考文献 161
第4章 近红外光谱在制药领域中的应用 163
4.1 制药领域中涉及近红外光谱的标准和指导原则 163
4.2 近红外光谱仪器的确认 166
4.3 近红外光谱分析方法的验证 168
4.3.1 概述 168
4.3.2 中药液体体系的验证 171
4.3.3 中药固体体系的验证 176
4.4 应用实例 180
4.4.1 我国中药生产过程控制中的应用 180
4.4.2 我国药品流通监管领域的应用 190
参考文献 196
第5章 近红外光谱在农业领域的应用 205
5.1 作物育种中的应用 205
5.1.1 油菜育种 206
5.1.2 小麦育种 208
5.2 原料收购及加工中的应用 214
5.3 近红外光谱网络技术应用 218
5.3.1 发展现状 218
5.3.2 谷物近红外光谱网络 220
5.3.3 典型应用案例 226
5.4 发展趋势与需求 228
参考文献 229
第6章 近红外光谱在石油化工领域中的应用 230
6.1 引言 230
6.2 原油及石油产品的分析 230
6.2.1 原油 230
6.2.2 石脑油 232
6.2.3 汽油 235
6.2.4 喷气燃料 241
6.2.5 柴油 242
6.2.6 重油 245
6.3 化工品的分析 246
6.3.1 多元醇的羟值 246
6.3.2 聚丙烯 247
6.3.3 醋酸工业过程产物 248
6.3.4 特殊化学品 250
参考文献 250
第7章 近红外光谱在饲料品质检测中的应用 257
7.1 引言 257
7.2 原料品质的管理 259
7.2.1 原料成分分析 260
7.2.2 原料掺假识别 268
7.3 生产过程的检测 278
7.3.1 品质管理 279
7.3.2 用于生产成本的优化 280
参考文献 284
第8章 近红外光谱在食品加工领域的应用 290
8.1 水果品质评价 290
8.1.1 水果光谱采集方式 291
8.1.2 便携式仪器的应用 292
8.1.3 台式仪器的应用 295
8.1.4 在线仪器的应用 299
8.2 肉制品品质评价 302
8.2.1 肉品化学成分分析 302
8.2.2 肉品感官指标分析 304
8.2.3 肉制品加工中的应用 305
8.3 奶制品品质评价 306
8.3.1 奶制品成分分析 307
8.3.2 奶制品定性分析 309
8.3.3 奶制品加工过程中的应用 310
8.4 酿酒工业质量控制 312
8.4.1 白酒工业的应用 312
8.4.2 啤酒工业的应用 316
参考文献 321
第9章 近红外光谱在纺织品领域的应用 327
9.1 引言 327
9.2 近红外光谱在纺织品领域的研究及应用现状 330
9.2.1 纺织品纤维种类鉴别 330
9.2.2 混纺织品纤维成分含量分析 335
9.2.3 纺织纤维其他性质研究 336
9.3 应用实例 336
9.3.1 快速测定棉氨混纺织物中的氨纶含量 336
9.3.2 服装进出口检测 337
9.3.3 废旧纺织品回收利用 338
参考文献 339
第10章 近红外光谱在脑功能研究中的应用 343
10.1 引言 343
10.2 近红外脑功能仪器的分类及实现 345
10.2.1 连续波功能性近红外光谱技术 345
10.2.2 相位调制功能性近红外光谱技术 348
10.2.3 时间分辨功能性近红外光谱技术 349
10.3 近红外脑功能研究中的数据处理及图像重建 349
10.3.1 噪声分析与去除 349
10.3.2 信息分析与提取 352
10.3.3 图像重建 353
10.4 近红外脑功能应用研究 354
10.4.1 认知科学应用研究 354
10.4.2 临床应用研究 355
参考文献 357
第11章 近红外光谱成像技术 363
11.1 成像技术原理 363
11.1.1 光谱成像原理 363
11.1.2 显微成像原理 363
11.2 成像仪器及实验技术 364
11.2.1 推扫式近红外光谱成像仪器 365
11.2.2 凝视式近红外光谱成像仪器 366
11.2.3 显微成像仪器 366
11.2.4 实验技术 367
11.3 图像数据处理技术 368
11.3.1 光谱成像表达方法 368
11.3.2 光谱预处理方法 372
11.3.3 图像数据处理方法 372
11.3.4 光谱图像重构方法 373
11.4 应用 377
11.4.1 成像技术（宏观尺度）应用 377
11.4.2 显微成像技术应用及实例 382
第12章 近红外光谱学科发展现状 389
12.1 国内外近红外光谱学术团体 389
12.2 国外知名近红外光谱学者 393
12.3 国内近红外光谱研究团队 405
12.4 国内外近红外光谱相关出版物 447
12.4.1 光谱类专著（按出版日期排序） 447
12.4.2 化学计量学类专著（按出版日期排序） 464
12.4.3 相关学术期刊 488
12.5 国内外近红外光谱相关标准方法 490