CN106053430A - 一种用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法 - Google Patents

一种用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106053430A
CN106053430A CN201610430372.7A CN201610430372A CN106053430A CN 106053430 A CN106053430 A CN 106053430A CN 201610430372 A CN201610430372 A CN 201610430372A CN 106053430 A CN106053430 A CN 106053430A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gas raman
raman spectrum
envelope
baseline
baseline correction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610430372.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106053430B (zh
Inventor
陈伟根
王建新
杨曼琳
贺鹏
王品
王品一
万福
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Original Assignee
Chongqing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University filed Critical Chongqing University
Priority to CN201610430372.7A priority Critical patent/CN106053430B/zh
Publication of CN106053430A publication Critical patent/CN106053430A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106053430B publication Critical patent/CN106053430B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/65—Raman scattering

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本发明提出一种微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，该方法用diff函数对去噪后的气体拉曼光谱W求数值微分,用find函数和极小值点左边曲线的斜率小于0且右边曲线的斜率大于0的条件求得极小值点，用三次样条曲线插值函数spline和极小值点求得一次包络线L1，对前后谱峰密集度不一致的气体拉曼光谱进行分段处理，并引入包络线迭代思想，使用密集段迭代次数多余稀疏段迭代次数的方式，得到包络线L2(即为气体拉曼光谱基线)，W减去基线L2，完成对W的基线校正。该方法处理结果能够较为准确地校正微量气体拉曼光谱的基线，减少校正后的光谱荧光背景残留，提高气体拉曼光谱定量分析准确度。

Description

一种用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法
技术领域
本发明涉及气体拉曼光谱检测领域，尤其涉及微量气体拉曼光谱的基线校正技术。
背景技术
拉曼光谱(Raman spectroscopy)是一种基于拉曼散射效应的散射光谱，由印度物理学家Raman所发现，具有非侵入、无损伤和无辐射等优点。随着激光光源的引入、信号检测技术的提高和计算机技术的普及，拉曼光谱技术正日益地应用于化学化工、生物医学检测和材料生产等领域。
然而受仪器系统、检测环境以及样品等诸多因素的影响，获得的拉曼光谱检测信号总存在不同程度的噪声和背景干扰。由荧光背景等因素使拉曼光谱基线升高的现象称为基线漂移。当基线漂移较大时，将严重影响拉曼特征峰的提取以及被测物质的识别，降低定性定量分析的准确性。因此，基线校正直接关系到光谱分析质量的好坏，对这方面的研究一直备受广大学者关注。目前减小基线漂移的方法主要是两个方面，拉曼光谱分析仪器改良和数据处理方法。拉曼光谱分析仪器改良成本较高且无法完全消除荧光物质的影响，而数据处理方法则成本较低且效果较好。现有的多项式拟合及分段多项式拟合算法是最常用的基线校正方法，但都存在荧光背景残留较多的问题，从而导致基线校正准确度较差，不利于提高气体拉曼光谱检测准确度。而小波变换基线校正法是将拉曼信号分解为一系列正弦波的叠加，能够将信号的低频和高频分开，具有快速、准确等优点，但分解尺度依靠经验，对于不同的实际问题难以达到最佳处理效果，且基线校正易失真或不充分，其计算量和计算复杂度也相对较高。
发明内容
本发明所要解决的问题是针对现有拉曼光谱基线校正方法存在的不足，提出一种微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，该方法基于三次样条曲线插值算法和包络线迭代思想，能够更加准确地表示气体拉曼光谱的基线，减少气体拉曼光谱荧光背景的残留，提高气体浓度的定量分析检测准确度。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，步骤如下：
步骤一：对获得的气体拉曼光谱进行去噪处理，定义去噪后的气体拉曼光谱为W；
步骤二：用diff函数对W求数值微分，设W共有N+1个点，则数值微分后得到N个值，将其中第1至第N-1值存入矩阵d1中，第2至第N值存入矩阵d2中；
步骤三：用find函数和极小值点左边曲线的斜率小于0且右边曲线的斜率大于0的条件求得极小值点indmin，即indmin＝find(d1.*d2<0&d1<0)+1；
步骤四：用三次样条曲线插值函数spline和步骤三求得的极小值点indmin求得一次包络线L1；
步骤五：判断W谱峰密度，若W前后谱峰密集度一致，重复步骤二至步骤四，对L1进行m次迭代求得包络线L2；若W前后谱峰密集度不同，分离L1谱峰的密集段与稀疏段，分别用步骤二至步骤四对L1稀疏段迭代m次，对密集段迭代m+1次，得到包络线L2，即为气体拉曼光谱检测基线。其中迭代次数m可根据W情况进行增减,，m通常为2～4。
步骤六：W减去基线L2，即用迭代的包络线作为基线，原始光谱减去包络线法形成的基线，即完成对W的基线校正。
在本发明的步骤一中，对测量所得的气体拉曼光谱进行去噪处理，使谱线平滑，可以保证步骤三中极小值点求取的准确度，使步骤五求取的包络线更接近气体拉曼光谱的实际基线，在一定程度上减少了荧光背景的残留。
在发明的步骤二中，由于计算机只能处理离散数据，故引入diff函数求数值微分，以得到单位横坐标Δx下离散数据的Δy，并以此来代替气体拉曼光谱曲线的斜率。
在本发明的步骤三中，利用极小值点左边曲线斜率小于0且右边曲线斜率大于0的性质，结合find函数可以准确求得气体拉曼光谱中所有的极小值点横坐标。此外，考虑到步骤二中数值微分后数据总个数的缺失，对极小值点的横坐标进行了加1补偿，保证了基线校正的准确性。
在本发明的步骤四、五中，对前后谱峰密集度不一致的气体拉曼光谱进行分段处理，并引入包络线迭代思想，使用密集段迭代次数多余稀疏段迭代次数的方式，全面考虑气体拉曼光谱的特点，体现了微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法的通用性。
本发明方法处理结果能够较为准确地校正微量气体拉曼光谱的基线，减少校正后的光谱荧光背景残留，提高气体拉曼光谱检测准确度，对于气体拉曼光谱的定量分析及应用具有非常重要的实际意义。该方法的优点具体如下：
①使用微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法后，可有效减少光谱荧光背景残留，提高气体拉曼光谱检测准确度
②全面考虑气体拉曼光谱的特点，对气体拉曼光谱进行分段处理，密集段迭代次数多，稀疏段迭代次数少，体现了微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法的通用性。
附图说明
图1为微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法流程图；
图2是H2拉曼光谱去噪前后的对比图；
图3是去噪后的H2拉曼光谱及迭代包络线L2；
图4 H2拉曼光谱基线校正前后对比图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐述本发明的内容。
如图1所示为微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法流程图，以微量气体H2为例，按该方法对H2拉曼光谱进行基线校正处理，用MATLAB软件编程实现，具体实施方式如下：
①.利用拉曼光谱分析系统对微量H2进行拉曼光谱测量，运用小波模极大值法对获得的H2拉曼光谱进行去噪处理，定义去噪后的H2拉曼光谱数据为W，其结果如图2所示。
②.基于diff函数对W求数值微分，W共有2000个点，数值微分后得到1999个值，将第1至1998值存入矩阵d1中，第2至1999值存入矩阵d2中。
③.基于find函数求极小值点indmin并对其进行加1补偿，即indmin＝find(d1.*d2<0&d1<0)+1求得的极小值点。
④.用三次样条曲线插值函数spline和极小值点indmin求得一次包络线L1；
⑤.在H2拉曼光谱数据第1000个点处分段，对左右两边分别重复步骤③和④，进行两次迭代，得到迭代的包络线L2如图3所示。
⑥.用迭代的包络线L2代替基线，原始光谱W与基线应点的纵坐标相减完成基线校正，基线校正前后对比分析结果如图4所示。

Claims (2)

1.一种微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，其特征在于，步骤如下：
步骤一：对获得的气体拉曼光谱进行去噪处理，定义去噪后的气体拉曼光谱为W；
步骤二：用diff函数对W求数值微分，设W共有N+1个点，则数值微分后得到N个值，将其中第1至第N-1值存入矩阵d1中，第2至第N值存入矩阵d2中；
步骤三：用find函数和极小值点左边曲线的斜率小于0且右边曲线的斜率大于0的条件求得极小值点indmin，即indmin＝find(d1.*d2<0&d1<0)+1；
步骤四：用三次样条曲线插值函数spline和步骤三求得的极小值点indmin求得一次包络线L1；
步骤五：判断W谱峰密度，若W前后谱峰密集度一致，重复步骤二至步骤四，对L1进行m次迭代求得包络线L2；若W前后谱峰密集度不同，分离L1谱峰的密集段与稀疏段，分别用步骤二至步骤四对L1稀疏段迭代m次，对密集段迭代m+1次，得到包络线L2，即为气体拉曼光谱检测基线；
步骤六：W减去基线L2，即完成对W的基线校正。
2.根据权利要求1所述的微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，其特征在于，步骤五的迭代次数m可根据W情况进行增减,，m通常为2～4。
CN201610430372.7A 2016-06-16 2016-06-16 用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法 Active CN106053430B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610430372.7A CN106053430B (zh) 2016-06-16 2016-06-16 用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610430372.7A CN106053430B (zh) 2016-06-16 2016-06-16 用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106053430A true CN106053430A (zh) 2016-10-26
CN106053430B CN106053430B (zh) 2019-02-05

Family

ID=57169111

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610430372.7A Active CN106053430B (zh) 2016-06-16 2016-06-16 用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106053430B (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106770192A (zh) * 2016-12-29 2017-05-31 江南大学 基于插值法的激光诱导击穿光谱连续背景校正方法
CN107831157A (zh) * 2017-10-24 2018-03-23 西安电子科技大学 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN108287137A (zh) * 2017-12-22 2018-07-17 必欧瀚生物技术（合肥）有限公司 一种基于分段多项式拟合的基线校正方法
CN110553989A (zh) * 2019-09-03 2019-12-10 无锡创想分析仪器有限公司 一种去除光谱基线的方法
CN113008874A (zh) * 2021-03-11 2021-06-22 合肥工业大学 基于基线校正和谱峰识别提升激光诱导击穿光谱技术定性检测能力的方法
CN113324971A (zh) * 2021-05-14 2021-08-31 重庆大学 一种基于低通滤波的自适应拉曼光谱基线校正方法
CN114048764A (zh) * 2021-10-22 2022-02-15 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种红外光谱包络线去除方法
CN114878552A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 合肥金星智控科技股份有限公司 光谱校正方法、装置以及存储介质、电子设备
CN117288739A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 奥谱天成（厦门）光电有限公司 一种非对称的拉曼光谱基线校正方法、装置及储存介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1361861A (zh) * 1999-05-21 2002-07-31 布克哈姆技术公共有限公司 与连续重新校准相结合的光谱数据的自适应判读方法和系统
US20070008523A1 (en) * 2003-04-16 2007-01-11 Kaye Stephen T Rapid pharmaceutical identification and verification system
CN103217409A (zh) * 2013-03-22 2013-07-24 重庆绿色智能技术研究院 一种拉曼光谱预处理方法
CN104198463A (zh) * 2014-09-22 2014-12-10 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 拉曼光谱预处理方法及系统
CN104870955A (zh) * 2012-10-25 2015-08-26 瑞尼斯豪公司 光谱学装置和方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1361861A (zh) * 1999-05-21 2002-07-31 布克哈姆技术公共有限公司 与连续重新校准相结合的光谱数据的自适应判读方法和系统
US20070008523A1 (en) * 2003-04-16 2007-01-11 Kaye Stephen T Rapid pharmaceutical identification and verification system
CN104870955A (zh) * 2012-10-25 2015-08-26 瑞尼斯豪公司 光谱学装置和方法
CN103217409A (zh) * 2013-03-22 2013-07-24 重庆绿色智能技术研究院 一种拉曼光谱预处理方法
CN104198463A (zh) * 2014-09-22 2014-12-10 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 拉曼光谱预处理方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MIMI: ""Matlab图像局部求极值"", 《HTTP://BLOGSINA.COM.CU/U/1816257267》 *
马恒: ""改进多项式迭代拟合红外光谱基线校正方法"", 《激光技术》 *
高国明: ""消除拉曼光谱荧光背景的新方法"", 《光学学报》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106770192A (zh) * 2016-12-29 2017-05-31 江南大学 基于插值法的激光诱导击穿光谱连续背景校正方法
CN107831157A (zh) * 2017-10-24 2018-03-23 西安电子科技大学 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN107831157B (zh) * 2017-10-24 2020-02-18 西安电子科技大学 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN108287137A (zh) * 2017-12-22 2018-07-17 必欧瀚生物技术（合肥）有限公司 一种基于分段多项式拟合的基线校正方法
CN110553989A (zh) * 2019-09-03 2019-12-10 无锡创想分析仪器有限公司 一种去除光谱基线的方法
CN113008874A (zh) * 2021-03-11 2021-06-22 合肥工业大学 基于基线校正和谱峰识别提升激光诱导击穿光谱技术定性检测能力的方法
CN113324971A (zh) * 2021-05-14 2021-08-31 重庆大学 一种基于低通滤波的自适应拉曼光谱基线校正方法
CN114048764A (zh) * 2021-10-22 2022-02-15 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种红外光谱包络线去除方法
CN114048764B (zh) * 2021-10-22 2023-04-18 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种红外光谱包络线去除方法
CN114878552A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 合肥金星智控科技股份有限公司 光谱校正方法、装置以及存储介质、电子设备
CN114878552B (zh) * 2022-07-11 2022-10-04 合肥金星智控科技股份有限公司 光谱校正方法、装置以及存储介质、电子设备
CN117288739A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 奥谱天成（厦门）光电有限公司 一种非对称的拉曼光谱基线校正方法、装置及储存介质
CN117288739B (zh) * 2023-11-27 2024-02-02 奥谱天成（厦门）光电有限公司 一种非对称的拉曼光谱基线校正方法、装置及储存介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN106053430B (zh) 2019-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106053430A (zh) 一种用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法
Hu et al. Improved baseline correction method based on polynomial fitting for Raman spectroscopy
Morháč An algorithm for determination of peak regions and baseline elimination in spectroscopic data
CN104867130B (zh) 一种基于裂纹图像子区灰度均值的自适应分割方法
CN109271913B (zh) 一种基于偏微分方程的maldi质谱峰检测方法
US11493447B2 (en) Method for removing background from spectrogram, method of identifying substances through Raman spectrogram, and electronic apparatus
CN105518456B (zh) 色谱数据处理装置
CN103809198A (zh) 一种测量粒子加速器束流位置的方法
Deng et al. An improved peak detection algorithm in mass spectra combining wavelet transform and image segmentation
Li et al. Time fractional super-diffusion model and its application in peak-preserving smoothing
CN116433707B (zh) 复杂背景下线结构光中心亚像素精确提取方法及系统
JP3737257B2 (ja) ２次元表現によるスペクトルデータの処理方法及び補正方法
CN104730042A (zh) 一种遗传算法结合激光诱导击穿光谱提高自由定标分析精度的方法
Zhai et al. A simple approach to quantitative analysis using three-dimensional spectra based on selected Zernike moments
CN111160084A (zh) 危险品检测方法、装置和存储介质
Fan et al. A reconstruction algorithm based on sparse representation for Raman signal processing under high background noise
CN115393172B (zh) 基于gpu实时提取光条纹中心的方法及设备
CN105844593A (zh) 一种单幅干涉圆条纹预处理的自动化处理方法
CN106290412A (zh) 一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置
CN113818867B (zh) 一种构建伪毛管压力曲线方法、系统、介质、设备及应用
Liu et al. Peak-aware guided filtering for spectrum signal denoising
Wang et al. Missing data recovery combined with Parallel factor analysis model for eliminating Rayleigh scattering in the process of detecting pesticide mixture
CN114878544A (zh) 一种从混合物sers光谱中识别目标成分的方法
CN114720433A (zh) 荧光光谱无用散射自动去除方法
Hussain et al. On convergence of random iterative schemes with errors for strongly pseudo-contractive Lipschitzian maps in real Banach spaces

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Chen Weigen

Inventor after: Wan Fu

Inventor after: Wang Jianxin

Inventor after: Wang Pinyi

Inventor after: Yang Manlin

Inventor after: He Peng

Inventor before: Chen Weigen

Inventor before: Wang Jianxin

Inventor before: Yang Manlin

Inventor before: He Peng

Inventor before: Wang Pinyi

Inventor before: Wan Fu

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant