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近红外光谱分析技术（Near Infrared）即NIR，是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术。NIR因具有分析速度快、无破坏性、不污染环境等优点，从而得到了快速发展。本门课程分别从分析化学角度、化学计量学角度以及应用角度解析NIR，帮助近红外光谱从业人员快速提升！
第一讲 从分析化学角度理解NIR
分别介绍近红外光谱分析技术这一反映振动能级的光谱技术的原理、仪器、分析方法，以及作为吸收光谱的共性特点和NIR特有的性质，便于对近红外光谱有一个全面和正确的认识。同时讲解在NIR应用中暴露出的常见问题以及解决方案。
第二讲 从化学计量学角度理解NIR之一：数据和模型
近红外光谱分析技术离不开化学计量学，而对于一般的使用者,化学计量学往往是一个难点，实践中也经常有不当使用化学计量学算法的例子。近红外光谱分析中的化学计量学主要是研究光谱与指标参数之间的相关关系，进而建立定性和定量分析模型，用于未知样品的预测。数据和模型是近红外光谱分析的基础，也是理解化学计量学算法的关键。本次讲座重点介绍光谱数据和分析模型，从数据的基本框架、数据的空间分布，以及光谱与指标参数之间的相关关系等方面进行比较详细的讲解，达到深入理解近红外数据和模型，深入理解化学计量学方法解决近红外分析问题的基本思路和策略的目的。
第三讲 从化学计量学角度理解NIR之二：多元校正和数据处理
建模是近红外光谱分析必需的一步，也是难点之一，建模通常采用化学计量学的多元校正方法。本次讲座将介绍多元校正方法，包括多元线性回归、主成分分析、主成分回归和偏最小二乘法，还将介绍常见的数据处理方法和波长选择方法，包括中心化、平滑、求导、多元散射校正、小波变换等，以及相关系数法、移动窗口偏最小二乘法、间隔偏最小二乘法、蒙特卡罗无信息变量消除法等波长选择方法。与一般课程不同的是，本讲座注重各种方法本质的深入理解，而非流程式的计算方法。最后介绍近红外光谱分析技术建模的基本方法和策略，同时分析建模中容易出错和不易理解之处。
本次讲座将在上一讲基础上，能使听众不只是理解近红外光谱建模的过程，更重要的是了解其中各个步骤的本质，达到深入理解化学计量学和近红外光谱分析技术的目的。
第四讲 从化学计量学角度理解NIR之三：实例分析
建立优秀的近红外光谱分析模型并不容易，实际建模中经常遇到一些不易处理的问题，比如样本数选多少和如何体现样本的代表性、数据集合如何划分、模型维度如何选择、怎样进行模型的优化与评价等。这些问题处理的得当与否关系到模型的可靠性和实用性。本次讲座将就上述问题进行详细的分析，并给出问题的解决策略。根据十余年近红外光谱分析工作的实践，作者课题组近期提出一种综合建模方法，采样误差分布分析（SEPA）。本讲还将介绍该方法的设计思路和算法的具体步骤，将用一个实际的近红外光谱分析数据，利用SEPA进行异常点去除、光谱处理和波长选择、模型建立、模型评价等工作，展现建模的完整过程。
本系列讲座中从第二到第四连续三次都是关于化学计量学内容，作者希望听众能从近红外数据、近红外模型、近红外建模步骤等各个方面对近红外都有一个更深刻的理解，同时对近红外光谱分析的整个过程有一个更全面的理解。
第五讲 从应用角度理解NIR
近红外光谱分析技术给人印象最深的感受是“无所不能”的应用，应用领域的广泛和应用问题的五花八门最能体现近红外光谱的特点。本讲内容包括，近红外光谱分析的特点，近红外光谱在定性分析、定量分析、在线分析中的应用，目前近红外的典型应用和一些特殊的应用，以及近红外光谱应用展望等。报告中列举很多实例展示近红外今天的发展，也有报告者对近红外的理解和思考，以及对近红外光谱分析技术未来发展的期盼：试试近红外吧 ，近红外能改变我们的生活 ！！！
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