手持光谱仪数据异常的常见问题及数据处理技巧

手持光谱仪在使用中数据异常的常见问题及处理技巧如下：

一、常见问题

1.仪器因素

◦光学系统故障：如镜头脏污、光路偏差等。镜头脏污会降低光的透过率，影响光谱信号的采集；光路偏差会使光不能准确聚焦到探测器上，导致数据不准确。

◦探测器故障：探测器老化、损坏或者响应不一致。这可能造成对不同波长光的探测能力变化，使光谱数据失真。

◦激发源问题：像X射线管功率不稳定（针对XRF类型）或者激光能量波动（针对LIBS类型）。功率或能量不稳定会使激发样品的效果不稳定，从而影响元素特征光谱的强度。

2.样品因素

◦样品不均匀：成分在样品内部分布不均。例如矿石样品，不同部位的矿物含量可能有较大差异，导致测量结果波动。

◦样品表面状况：表面粗糙、有氧化层或者污染物。粗糙表面会影响光的反射和吸收，氧化层和污染物可能干扰激发过程或者吸收特征光谱。

◦样品厚度影响：过厚或过薄。太厚可能产生自吸收现象，太薄可能导致特征信号强度不足。

3.环境因素

◦温度湿度影响：温度变化可能使仪器内部元件的性能改变，湿度太大可能引起仪器受潮、短路或者腐蚀光学元件。

◦电磁干扰：周围存在强电磁场，如大型电机、变压器等设备产生的磁场，可能干扰光谱仪的电子信号传输和处理。

4.操作因素

◦参数设置错误：如积分时间、增益等参数设置不当。积分时间过短可能采集不到足够的信号，过长则可能引入过多噪声。

◦操作不规范：样品放置位置不准确、测量时仪器晃动等，都会影响测量的准确性。

二、数据处理技巧

1.异常值处理

◦格拉布斯准则：计算测量数据的平均值和标准偏差，根据格拉布斯统计量判断异常值并剔除。若格拉布斯统计量大于临界值，则该数据为异常值。

◦狄克逊准则：通过计算特定统计量，与狄克逊临界值比较来识别异常值，如对于按顺序排列的数据，计算不同形式的统计量进行判断。

2.数据平滑

◦移动平均法：对相邻的若干个测量数据求平均值作为中间数据的平滑值，能有效去除随机噪声。

◦小波变换法：将信号分解为不同子信号，处理小波系数后重构信号，可去除噪声并保留细节，在处理有突变特性的数据时较好。

3.数据校正

◦基体校正：采用经验系数法、理论α系数法等，消除样品基体成分对分析元素信号的干扰。

◦曲线校正：定期用标准样品重新校准仪器，更新校准曲线参数，提高定量分析准确性。

4.数据验证与比对

◦用标准物质验证测量数据，计算相对误差，若在允许范围内则数据可靠。