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光谱仪的定量分析中的误差来源是多种多样的，但是可以通过计算机的软件在测量数据进行正式处理之前，进行预处理。

对数据分别进行处理，首先要将各元素的数据分离开来，另外，为提高和改善数据的质量，节约处理数据的时间，也需要对各元素的数据进行适当的加工,所有这一切都是数据预处理承担任务，其中主要内容包括：元素通道光电流的积分电压的分路,数据编辑,数据的模/数转换，数据格式的转换，去除电平漂移,去除或提取趋势项，平滑滤波器等。

对光电直读光谱仪而言，这些项目的预处理并不是所有数据处理过程都需要，它是根据具体情况进行取舍，下面介绍两种对光谱仪的定量分析减少误差有用的方法。

直读光谱仪软件数据计算预处理

去除测量数据中的电平漂移

在数据采集系统中，由于应用了大量的电子器件，这些器件大多数对温度比较敏感，其工作特性也随温度变化而变化。反映在输出上，是使输出零电平随温度变化而有缓慢的漂移。这种电平漂移必定会叠加到测量的数据上，从而导致测量误差的增加。为了提高处理的精度，通常采用试验性均值来检拾电平漂移。

由于温度变化是一个非常缓慢的量，一般来说，它比要测量的物理量的变化缓慢得多。因而几乎可以看成是一个直流分量。只要每隔一定时间，对系统的零电平进行采样，然后在某一段时间区间， 将这些采样值取平均，得到的平均值就可以作为这一段时间区间的输出零电平漂移值。被测各点数据值减去此平均值，就可得到受漂移影响很小的数据值，从而使数据基本上去除了所包含的电平漂移分量。

检拾测量数据中的奇异项

测量数据在传输过程中，由于有强干扰或意外情况，有可能丢掉数据点或出现有较大误差的数据点。在数据处理时，这些错误的数据点便混在大量正确数据之中,作为正确数据而出现。但是，这些点的数据并不真正代表被测光强值的实际值，而是在测量过程中偶尔出现的坏点。我们称这种数据点为奇异项。

这些奇异项的存在，会使数据处理误差大大增加。例如，我们想求某一被测光强值的平均值。它们从4到t4时刻的取值分别为10、12、 12、 14。 其平均值应为12。如果其中一项 l3时刻的取值由于某种原因丢掉了，也就是说，出现了奇异项。那么, 4个点的平均值就由12降至为9。这个均值误差是由奇异项引起的。为了尽可能减小数据处理误差，在数据处理以前，我们要把这些奇异项检拾起来，同时在该点位置上补上-一个合适的值。

众所周知，任何一个物理量的变化总是从大到小或从小到大平滑地变化的。例如，温度的上升和下降。它不可能在前一小时刻为100度，而在很短的后一个时刻就突变为0度,以后又随之变成100度。也就是说，任何物理量的变化有它本身的连续性。