[發明專利]一種基于數據庫的拉曼光譜預處理方法

有效

• 申請號: 201711341389.6
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN108169204B
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 李奇峰;孫雪晴;馬翔云;杜文芳;呂海岳
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 李林娟

本發明公開了一種基于數據庫的拉曼光譜預處理方法，包括：采集多種樣品的拉曼光譜，構建拉曼光譜數據庫，此數據庫中所包含的拉曼光譜數據構成的光譜矩陣具有低秩性；在某一預設的積分時間條件下，采集具有相同組成成分樣品的原始光譜；當原始光譜的噪聲超過閾值時，從拉曼光譜數據庫中提取合適的光譜數據構造臨時數據庫，將原始光譜與臨時數據庫組合成光譜矩陣，利用低秩性光譜優化算法對光譜矩陣進行處理；提取出算法優化后的拉曼光譜并對其進行噪聲評估，若噪聲未超過閾值，得到剔除了噪聲影響的信噪比滿意的拉曼光譜；否則，進行下次迭代，重新執行數據優化處理。本方法有效縮短了光譜數據的采集時間，為拉曼光譜檢測提供了更廣闊的應用前景。

技術領域

本發明涉及拉曼光譜預處理技術領域，尤其涉及一種基于數據庫的拉曼光譜預處理方法。

背景技術

拉曼光譜是一種基于拉曼散射效應的重要的光譜檢測技術，可以實現對物質的定性、定量以及結構分析，具有操作簡單、分析速度快、靈敏度高等優越性，更重要的是，拉曼光譜無需樣品制備過程，而且可以對樣品進行無損檢測，可靠性高。

目前，拉曼光譜的應用范圍十分廣泛，包括：化學、材料、食品、醫藥、生物學、環境保護、地質考古、寶石鑒定等各個領域。

在利用拉曼光譜進行物質檢測的過程中，采集到的原始拉曼光譜通常伴隨著一定的噪聲，影響檢測結果的準確度和精度，因此光譜預處理是非常重要的步驟。

目前，常用的拉曼光譜預處理的方法有平滑、求導、標準正態變換、小波變換等，但是每種方法都有一定的局限性，例如：平滑法可能會丟失有用的高頻信號數據；求導法會引入新的噪聲；標準正態變換法不能去除熒光背景干擾；小波變換法對參數設置敏感等等。

發明內容

本發明提供了一種基于數據庫的拉曼光譜預處理方法，本發明不僅能夠很大程度地提高拉曼光譜的信噪比，而且可以縮短光譜數據的采集時間，詳見下文描述：

一種基于數據庫的拉曼光譜預處理方法，所述拉曼光譜預處理方法包括以下步驟：

進行預實驗，采集多種樣品的拉曼光譜，基于殘差譜圖分析法對采集到的拉曼光譜進行篩選，識別并消除拉曼光譜中由于宇宙射線等外界因素造成的干擾，提高拉曼光譜數據庫的預處理精度。

根據光譜特征的不同對拉曼光譜進行分類，由于有限種組成成分的樣品的拉曼光譜信號具有高度相關性，因而拉曼光譜數據具有低秩特性，利用這一特性建立低秩矩陣模型，即構建不同類別的拉曼光譜數據庫；

在某一預設的積分時間條件下，采集待測樣品的原始光譜；

設定噪聲評估閾值，對原始光譜的噪聲進行評估；

當原始光譜的噪聲超過閾值時，選擇相應類別的拉曼光譜數據庫進行光譜預處理(若待測樣品的組成成分已知時，可人為選擇組成成分相同的拉曼光譜數據庫；當待測樣品的組成成分未知時，利用自動分類算法對采原始光譜進行預分析，并自動匹配相應類別的拉曼光譜數據庫)；

從拉曼光譜數據庫中提取合適的光譜數據構造臨時數據庫，將原始光譜與臨時數據庫組合成光譜矩陣，利用低秩性光譜優化算法對光譜矩陣進行處理；

提取出算法優化后的拉曼光譜并對其進行噪聲評估，若噪聲未超過閾值，則得到剔除了噪聲影響的信噪比滿意的拉曼光譜；否則，進行下次迭代，重新執行數據優化處理。

其中，所述拉曼光譜預處理方法還包括：

當原始光譜的噪聲沒超過閾值時，將原始光譜作為信噪比滿意的拉曼光譜輸出。

進一步地，所述閾值為6％。

本發明提供的技術方案的有益效果是：

1、本發明基于構建的拉曼光譜數據庫，利用低秩性光譜優化算法對原始光譜進行處理，獲得具有高信噪比的拉曼光譜；