差譜技術

計算機差譜分析技術除了可以對草藥、合成材料、意外污染等這類部分組份為已知，另部份組份為未知的混合物光譜進行分析，以得到已知組份的定量和未知組份的定性鑑定外；對於組份分離十分困難或分離出的化合物在單獨存在下不穩定時，亦可用差譜法在一定條件下對其光譜進行分離，以得到那個組份的光譜。對於其它應用，這有待於進一步開發。

因標準溶液的濃度可按需要配製，使其特徵峯強度落在最佳的吸光度範圍；而計算機高精度數據處理所帶來的誤差又可忽略不計，因此所得到的差譜即使強度較小。也是可信的。

譜峯位置是由計算機的採樣週期和採樣點數所確定的。採樣週期愈小，峯位置的精度就愈高，但在相同的波段範圍內採樣點數也會愈多，佔用的存儲器空間就會愈大，因此可根據實際情況來選擇合適的採樣週期。

計算機差譜技術遇到較多的問題是差譜圖的失真。如在聯立方程法中，若不滿足求Ki的三個條件，都有可能造成差譜圖的失真。對於完全是未知組份的混合物，目前尚難以解決 ^[1]  。

（ 1 ）採用計算機數據處理差譜軟件進行混合纖維的定性分析，可獲得清晰的單一纖維紅外光譜圖。免去了樣品分離步驟，同樣可以鑑定出混合樣品中的未知組分。

（ 2 ）差減譜圖的採樣條件設置要一致，所用樣品含量最好相近，即差減因子不宜過大或過小，否則所得光譜失真度大。在人機對話式差譜處理中， FCR 值的確定，以操作者選定差減的光譜區和參比光譜的特徵吸收峯作為差譜終點的判據。作為差譜終點判據的吸收峯最好是具有中等強度的尖鋭峯，太強或太弱的吸收峯易產生誤差。

（ 3 ）對二元混合纖維（合成 " 合成、天然聚合 " 合成、植物 " 合成、動物毛 " 合成）紅外光譜及其差譜分別進行檢索匹配，效果良好，通過解析可確定混合纖維的構成，提高種類認定的準確性。動物毛纖維的主要成分是角朊，植物纖維的主要成分是纖維素（纖維素結構中含有 OH 和R O R ），它們的紅外光譜極為相似，所以結合顯微鏡觀察，鑑定混合動物毛和混合植物兩類纖維，效果更佳。

（ 4 ）對 4 種常見混合纖維差譜試驗的結果表明，單一組分纖維在混合纖維中所佔比例高於 10%-20%時，差譜圖清晰，可直接用於鑑定；低於這個含量時，不能直接用於鑑定 ^[2]  。