Preprocesamiento espectral
El análisis de un espectro infrarrojo va mucho más allá de identificar la posición de las bandas de absorción. El verdadero valor científico de esta técnica reside en cómo se procesan, limpian e interpretan los datos obtenidos. Estas etapas permiten obtener información precisa sobre la composición y estructura de las muestras, incluso cuando las señales son débiles o están superpuestas.
Uno de los primeros pasos esenciales es la corrección de línea base (baseline correction). Esta operación elimina las señales de fondo que no provienen directamente de los enlaces químicos de la muestra, sino que son producto de interferencias ópticas, dispersión o efectos instrumentales. Una línea base inclinada o curva puede distorsionar la intensidad de las bandas o incluso ocultar señales relevantes. Por ello, se utilizan métodos como el trazo de líneas rectas entre puntos de referencia, ajustes polinomiales de orden variable (entre 1 y 4), o algoritmos automáticos disponibles en software especializado como Origin, OMNIC o SpectraGryph. El resultado es un espectro más limpio, con una mejor relación señal/ruido, lo cual facilita un análisis más confiable.
La normalización de espectros es otra herramienta clave, especialmente cuando se desea comparar múltiples espectros entre sí. Este procedimiento ajusta todos los espectros a una escala común, eliminando las diferencias debidas a la concentración, el espesor de la muestra o la intensidad del haz. La forma más habitual consiste en escalar la intensidad máxima a un valor fijo, generalmente 1. Así, se pueden comparar directamente la forma y la posición de las bandas, lo que resulta útil en estudios de variaciones por dopaje, pureza, degradación o formulación de mezclas.
En compuestos con estructuras complejas, las bandas de absorción pueden estar solapadas, dificultando su análisis. Para abordar este problema, se recurre a la deconvolución espectral , un proceso matemático que permite separar picos superpuestos en sus componentes individuales. Esta técnica, que utiliza funciones de forma como Gauss, Lorentz o Voigt, puede implementarse mediante ajustes por mínimos cuadrados o transformadas inversas. La deconvolución no solo mejora la resolución espectral sin modificar el equipo, sino que también permite detectar impurezas, identificar especies funcionales similares y realizar análisis cuantitativos más detallados.
Otra estrategia poderosa es el uso de derivadas de espectros , especialmente la primera y segunda derivada. Al aplicar la derivada matemática a la curva espectral, se acentúan los cambios en la pendiente, lo que ayuda a distinguir bandas solapadas o débiles y a resaltar transiciones sutiles. Sin embargo, este enfoque debe aplicarse con precaución, ya que también amplifica el ruido de fondo. Por esta razón, suele combinarse con técnicas de suavizado, como el filtro de Savitzky–Golay.
Finalmente, el filtrado y suavizado del espectro mejora notablemente la interpretación visual, al reducir el ruido de fondo sin comprometer la resolución. Métodos como el promedio móvil, Savitzky–Golay o filtros basados en transformadas de Fourier están disponibles en la mayoría del software especializado. Estos procesos permiten una visualización más clara, reducen el riesgo de falsos positivos y facilitan la integración precisa de áreas bajo las curvas.
