光谱测试分析图的创建需要使用专业的数据分析软件和编程语言。以下是一个简单的步骤概述：

1. 收集数据：你需要收集相关的光谱测试数据。这些数据通常来自于实验室或在线传感器等设备。

2. 数据预处理：在进行分析之前，需要对数据进行预处理，例如去除噪声、标准化数据等。

3. 选择分析方法：根据你的研究目标，选择合适的分析方法。这可能包括傅里叶变换、主成分分析（PCA）或其他统计方法。

4. 数据分析：使用所选的分析方法对数据进行分析，以提取有关光谱特征的信息。

5. 创建可视化图表：使用数据分析结果创建可视化图表，以便更好地展示和分析光谱数据。这可以包括散点图、直方图、折线图等。

6. 优化和调整：根据需要，优化和调整图表的样式、颜色、标签等，以提高可读性和视觉效果。

7. 发布和共享：将最终的光谱测试分析图发布到网站或数据库中，以便其他人可以查看和使用。

要实现这个过程，可能需要掌握一些编程语言（如Python、R或MATLAB）和数据分析库（如NumPy、SciPy或Pandas）的知识。 要熟悉数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn或Plotly）的使用。

光谱分析仪器的图如何分析？

红外光谱图怎么分析如下：

准备材料：光谱图

1.红外光谱分析用来研究分子的结构还有化学键，也可以作为表征以及鉴别化学物种的方法。它的高度特征性，分析鉴定 要图谱。

2.图谱的纵坐标是吸收强度，也可用峰数，峰位，峰形，峰强来进行描述。纵坐标也表示百分透过率T%。

3.上方的横坐标是波长λ，它的单位μm;下方的横坐标是波数(用来表示波数大，频率也大)。

4.可根据峰位置、峰强度和特征峰的位移以及裂分来判断相应基团和旁边所连的基团。每当化合物结构复杂时，它们通常需要与核磁连用。

5.因为分子中邻近基团的相互作用，促使同一基团在不同的分子中的特征波数会有一定变化范围。 红外光谱也广泛应用在其它领域。

仪器分析是化学学科的一个重要分支，它是以物质的物理和物理化学性质为基础建立起来的一种分析方法。利用较特殊的仪器，对物质进行定性分析，定量分析，形态分析。仪器分析方法所包括的分析方法很多。 有数十种之多。每一种分析方法所依据的原理不同，所测量的物理量不同，操作过程及应用情况也不同。

仪器分析大致可以分为：电化学分析法、核磁共振波谱法、原子发射光谱法、气相色谱法、原子吸收光谱法、高效液相色谱法、紫外-可见光谱法、质谱分析法、红外光谱法、其它仪器分析法等。

1.紫外吸收光谱UV

分析原理：

吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁；

谱图的表示方法：

相对吸收光能量随吸收光波长的变化；

提供的信息：

吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息；

2.荧光光谱法FS

分析原理：

被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光；

谱图的表示方法：

发射的荧光能量随光波长的变化；

提供的信息：

荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息；