近红外光谱(NIR)分析是近年来发展最快的检测技术之一,具有无损、快速、高效、方便的特点,适合中草药内部品质的测定和分析。本文以连翘为研究对象,考察了近红外光谱分析技术在连翘质量控制中的应用,从定性鉴别、有效成分的快速定量分析两方面进行了研究。在定性方面,采用近红外光谱结合SIMCA模式识别方法鉴别5种不同产地的连翘。研究结果表明,在8500~4000cm-1波数范围内的光谱,通过SNV预处理方法后,利用SIMCA的模式识别方法分别为卢氏、栾川、洛宁、新安和陕西安泽等5个产地连翘建立了模型。交叉验证的最佳主成分数分别为3、4、2、3、4。在a=5%的显著水平下,预测集的10个样品中只有1个被错判,表明该方法具有良好的鉴别分类功能。在定量方面,本研究共收集了50个连翘样本,其中校正集40个,预测集10个。以连翘苷含量为指标,对校正集的原始光谱、一阶导数光谱、二阶导数光谱和小波变换(WT)光谱进行偏最小二乘回归分析,用相关系数、校正集均方根误差和预测集均方根误差3个统计量来评价模型的预测效果。用高效液相色谱法(HPLC)测定连翘中连翘苷含量,并以此为参比值,运用偏最小二乘法对校正集的原始光谱、一阶导数光谱、二阶导数光谱和WT处理后光谱建立定标方程,结果模型的相关系数分别为0.945、0.983、0.960和0.977 ,校正集预测误差均方根分别为1.322、0.925、1.126和0.914、预测集预测误差均方根分别为0.530, 0.379, 0.481和0.390。由结果可以看出:由小波变换和一阶导数光谱处理后所得的预测结果相近,但是一阶导数光谱的主成份是3,而经WT变换后的光谱由于有效地压缩了原始谱图的数据,消除谱图中噪声和背景的干扰,主成份是2,从而提高建模速度,并获得较高的预测精度,为中药常规化学成分的NIR分析提供了一种快速有效的数据处理方法。通过上述研究表明,近红外漫反射光谱法不需要对样品进行复杂繁琐的前处理,分析速度快,结果准确,具有传统化学分析方法所不具有的显著优点,适用于中药生产过程的快速分析和质量监控,因此,近红外光谱技术在中药生产现代化进程中具有很大的潜力。