近红外（NIR）

小白刚接触近红外，打算用近红外作为检测设备，作一篇硕士论文，目前有好多疑问，求了解的虫友给解惑。
1.没有数学基础，方便利用这个设备吗？我看文献中好像要用到数学的东西，比如导数、多元散射校正(MSC)、标准正态变换之类的。
2.近红外是不是前期做实验的过程比较少，后期建模比较麻烦？看到有人工神经网络之类，这个要用MTLAB吗？对这个也不了解，如果学会一般要多久啊？
3.将近红外应用到肉制品的检测当中，做硕士论文，最好做哪些方面呢？
4.像我这种情况适合利用这个做吗？会不会对我来说难度太大了 。

针对第一个问题，现在的近红外都是使用较为方便的软件，软件里有相应的数学处理插件，不需要你人为的计算。你只需要了解一些基本的理论概念就够了，当然，掌握的越多越好哈。

不管你是想走建模方向，还是做应用。对数学还是有点要求的。只不过做如何优化模型方向对数学要求高点而已。

抓紧查资料吧 呵呵  希望能给跟大家多交流，。

感觉lz应该是以应用方向的研究吧。
数学基础知识最好提前了解一点，毕竟开题报告和日后答辩的时候用得到。
对于你第一个问题，现在一般的商业软件都可以实现你的要求，这些基本处理方法都是集成好的。
第二个问题，个人建议你可以考虑吧重点放在应用开发和实验方法设计上，这样可以尽量避免lz在数学和编程上的弱点。至于学习matlab什么的其实挺简单，有兴趣学一个月基本就可以实际应用了，多问问实验室其他师兄师姐。在实验设计上最好注意避免样品的过拟合问题，也就是配样时的相关性。
第三个问题，近红外做肉类检测可以考虑肉品的含量检测，比如水分，蛋白质，脂肪等，做好试验方法设计最重要。另外也可以进行肉品鉴别，看你的兴趣所在了。
近红外上手很容易，难不难还是看你自己了。谁都是那么过来的，当年我读硕士时也是对近红外和数学一窍不通，最后也都混过来了，好好干，加油~~~

我是新手，我的观点是：
一、数学基础必须要有，因为如果如果缺乏数学基础，很难建模。一定要吃透理论，包括统计学（或化学计量学），食品（肉品）科学等。
二、前期的实验设计相对更重要更麻烦，后期建模不是很难。如果你不是自己要开发应用软件，MATLAB不学也可。基本上各厂商的近红外检测设备都会带相应软件。
三、近红外在肉品检测方面的应用已经有很多研究成果了。可多研读他人成果，并根据自身条件，找出适合自己的目标，重点可考虑检测方法的改进或实用性突破方面。
四、因为没有你的情况的介绍，所以无法判断你是否合适做。实在感到困难的话，可以考虑请枪手。

“吃透理论”是很有难度的，毕竟化学计量学也算一门较为高深的学科。如果要做这方面的研究，那难免要多看别人相关研究成果的。

谢谢你的详细的讲解，现在就是要进行试验方案的设计了。说的很对，之前学院有过一个师兄做的这个方面。做的是肉品质的预测，就是测定水分，蛋白质，脂肪的含量。建立模型进行预测。试验方法设计有什么需要注意的吗?

我的个人观点：

第一，得先想清楚做那种分析？是做定量，像你师兄那样，对某些物质的含量进行预测；还是做鉴别，比如说不同种类肉的鉴别，做一些类似于掺假识别的研究。

然后，用近红外仪器做预实验，也就是检测方法的确定，用光纤还是积分球？假如是光纤，光纤是否与检测物接触，是在检测物表面检测还是用探针刺入检测物？如果是积分球，就要看是吧检测物直接放到积分球上测还是把肉绞碎了再测……再或者使用漫透射检测。

之后，数据采集采集光谱，测试含量（定量），用商用软件建立模型。

最后优化模型。

这是一个最简单的过程，但是我感觉读硕士可能会要求更高一些，比如创新性什么的。所以你最好有一些创新点。比如计量学算法什么的（对数学要求比较好）。或者可以对不同的近红外采集方式做一个比较，找出比较合理的采集方法（数学要求可能第一点，但需要大量实验）。创新点这块最好多用点心。

如果是进行种类鉴别，需要的数学和编程能力可能会比较多，但是实验可能会相应少一点。

lz要加把劲，我的感觉近红外创新点一般有几个方面：算法（数学编程）；检测方法（新的检测方法或者和理的解测方法）；应用方向（别人没做过的检测）；仪器改造（硬件要求可能比较高）。

进行肉质分析简单做些蛋白质脂肪和水分对于硕士论文太简单了。可以根据实际目的对不同的指标进行分析，看你做的是鲜肉还是加工后的肉制品，关注什么性状。