CN116008250A - 一种光谱谱峰确定方法、系统、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明属于光谱领域，尤其涉及一种光谱谱峰确定方法、系统、存储介质及电子设备。该方法包括：对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

Description

一种光谱谱峰确定方法、系统、存储介质及电子设备

技术领域

本发明属于光谱领域，尤其涉及一种光谱谱峰确定方法、系统、存储介质及电子设备。

背景技术

拉曼光谱是一种分子散射光谱，是对分子结构进行“指纹”识别的分析技术。拉曼散射是由光照射到物质上发生的非弹性散射所产生，谱峰的位置和强度直接反映了物质的结构和含量信息，并且拉曼光谱具有快速、无损、样品无须预处理和可实现在线分析等优点，激光拉曼光谱分析技术正逐渐成为目前发展最快的技术之一。如何快速寻找光谱中的谱峰成为了重要的研究方向。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种光谱谱峰确定方法、系统、存储介质及电子设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种光谱谱峰确定方法，包括：

步骤1，对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

步骤2，对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

步骤3，对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

本发明的有益效果是：通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

进一步，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

进一步，所述在所述标准光谱数据中确定所有谱峰具体为：

对所述标准光谱数据进行一阶差分处理，得到第一处理结果，对所述第一处理结果进行一阶差分处理，得到第二处理结果，基于第二处理结果确定所有谱峰。

进一步，所述预设条件为：

去除半峰宽超过第一阈值的谱峰以及去除高度值低于第二阈值的谱峰，所述第一阈值以及所述第二阈值为依据所述判断结果调整后的参数。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种光谱谱峰确定系统，包括：

第一处理模块用于：对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

计算模块用于：对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

筛选模块用于：对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

本发明的有益效果是：通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

进一步，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

进一步，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

进一步，所述在所述标准光谱数据中确定所有谱峰具体为：

对所述标准光谱数据进行一阶差分处理，得到第一处理结果，对所述第一处理结果进行一阶差分处理，得到第二处理结果，基于第二处理结果确定所有谱峰。

进一步，所述预设条件为：

去除半峰宽超过第一阈值的谱峰以及去除高度值低于第二阈值的谱峰，所述第一阈值以及所述第二阈值为依据所述判断结果调整后的参数。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一项所述的方法。

本发明的有益效果是：通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种电子设备，包括上述存储介质、执行上述存储介质内的指令的处理器。

本发明的有益效果是：通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

附图说明

图1为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的流程示意图；

图2为本发明一种光谱谱峰确定系统实施例提供的结构框架图；

图3为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的算法逻辑图；

图4为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的光谱寻峰逻辑图；

图5为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的光谱寻峰原理图；

图6为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的硝酸铵光谱示意图；

图7为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的FWHM示意图；

图8为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的光谱去基线示意图；

图9为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的光谱去噪示意图；

图10为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的第一硝酸铵光谱图；

图11为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的第二硝酸铵光谱图；

图12为本发明一种光谱谱峰确定方法实施例提供的光谱寻峰效果示意图。

具体实施方式

以下对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，一种光谱谱峰确定方法，包括：

步骤1，对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

步骤2，对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

步骤3，对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

在一些可能的实施方式中，通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

需要说明的是，如图3所示，真实的拉曼光谱应包括三个部分，即有用的拉曼信号、实测光谱中的基线干扰，基线干扰，包括样品本身、样品容器等的荧光和磷光背景、样品及周围环境的黑体辐射，还有各种噪声，包括CCD探测器的散粒噪声、暗电流噪声及读出噪声、激发光源引入的发射噪声和宇宙射线等，如(1-1)所示：

S₁＝S₀+B+N  (1-1)

其中，S₁表示实测拉曼信号，S₀表示真实拉曼信号，B表示基线干扰，N为各种噪声综合。评估信噪比之前先去除基线干扰，去除基线干扰的办法很多，本专利以H.GeorgSchulze提出的自动基线估计方法(Automated Basedline Estimation，ABE)为例，该方法采用循环滑动窗口平均法平滑光谱，将原始光谱中大于平滑后光谱的位置作为谱峰，将其去除。

去除基线之后，剩余光谱为(1-2)式所示，式中S₂为实测光谱S₁去除基线

S₂＝S₀+N  (1-2)

之后的剩余光谱，噪声S₀由众多随机噪声叠加而成，可以认为S₀符合高斯分布，高斯噪声主要集中在高频域，原始信号经过高通滤波后，低频信号被滤除，通过高通滤波器后的主要为噪声S₃，有用信号的干扰很小，如式(1-3)所示：

S₃＝N1  (1-3)

其中，N1≈N,因为S₂通过高通滤波器后，S₀会被滤除，同时也会丢失部分信息，所以S₂经过高通滤波器后，剩下的光谱与N不会完全相等。假设S₂中高斯噪声的标准差为σ_N，经某一高通滤波器G滤波后的信号S₃，S₃标准差为σ_N1，σ_N1的计算方法如下：

高通滤波器的单位脉冲响应序列为g(n),则N1的功率谱密度、高通滤波器的频谱分布分为(1-4)、(1-5)式。

式中w表示数字角频率，w∈[-π,π]。

N1是N经过高通滤波器后得到的，满足(1-6)式

N₁＝N*G  (1-6)

经过一系列推导，得到(1-7)式

即经过某一高通滤波器滤波后的噪声方差等于原始信号中噪声的噪声方差乘以该滤波器响应向量的模的平方。

所以，噪声标准差σ_N估计的核心思想是利用高通滤波后的噪声标准差来估计实测信号中的噪声标准差，高通滤波器种类很多，本专利以二阶差分法为例，二阶差分运算等效于一个单位脉冲响应序列为[1，-2,1]的高通滤波器，经过该高通滤波器之后，实测信号中的低频部分被滤除，包括拉曼信号等，保留的就是各种高频噪声，所以经过二阶差分滤波器之后的噪声标准差除以脉冲响应序列的模即可以得到实测信号中噪声标准差的估计值。

具体的计算步骤如下：

1，首先将获得的实测拉曼信号S₁基线去除，得到去除基线的信号S₂；

2，第二步将S₂通过高通滤波器，光谱去噪，保留高频噪声S₃；

3，第三步计算S₃的标准差σ_N，以及S₂的最大值S_{_max}；

4,第四步将S_{_max}比上σ_N，得到实测拉曼光谱的全局信噪比SNR＝S_{_max}/σ_N。

如图4所示，全局信噪比SNR对于光谱寻峰至关重要，光谱寻峰采用模块化设计，获取光谱数据的所有谱峰的原理为找出光谱强度单调性发生变化的交界点即极值，离散数据的强度单调性可以用差分的方法求出，具体方法如图5所示：

一阶差分如(1-8)所示：

Y＝[y0(2)-y0(1) y0(3)-y0(2) ... y0(m)-y0(m-1)]  (1-8)

式中y0为原始光谱序列，m表示光谱的长度。

符号函数定义如下：

Y＝sign(x)返回一个与x长度一样的序列,Y中的元素具体定义如下:

式中x(i)为x的第i个元素。

具体寻峰的计算步骤如下：

将光谱数据y0一阶差分，获得差分光谱y1；

将y1进行符号函数计算得到y2，即

y2＝sign(y1)    (1-10)

将y2再次一阶差分，获得差分序列y3；

找到y3＝-2的位置imax；

ipx＝imax+1即为原始光谱中谱峰的位置即X坐标。获取了ipx，也就可以获得y0的的谱峰强度即Y坐标。

一般而言，拉曼光谱有多个谱峰，图6中横坐标表示波数，纵坐标表示光谱强度。圈即为拉曼光谱的“谱峰”，很明显绝大部分“谱峰”是伪峰即光谱噪声，需要去除，去除逻辑如图4所示。通常用谱峰的半高全宽(FWHM)来衡量光谱峰分辨率，如图7所示为谱峰半高全宽的示意图，图中，f_max表示谱峰的最大值，FWHM即如(1-11)所示：

FWHM＝x₂-x₁     (1-11)

对于特定的拉曼光谱仪而言，光谱分辨率决定了谱峰的FWHM，即FWHM与设备的光谱分辨率呈对应关系，FWHM太大或者太小均不是正常的谱峰，FWHM太大有可能是样品的荧光背景，FWHM太小，有可能是光谱噪声或者宇宙射线，所以必须去除半峰宽异常的谱峰，按照行业经验，FWHM取值为光谱分辨率的±25％范围内，所以低于设备光谱分辨率25％的谱峰和高于光谱分辨率25％的谱峰均应被去除。

同时，如图6所示，有大量的噪声被误认为是谱峰了，应该去除，去除逻辑为图4所示，光谱去基线采用ABE算法，光谱去噪使用二阶差分法，即与计算光谱信噪比SNR的高通滤波器保持一致。

光谱基线去除采用ABE算法，效果对比如图8所示，光谱去噪采用二阶差分，效果对比如图9所示.需要说明的是，图9中光谱去噪后的光谱(用虚线表示)比原始光谱要高，这是为了观察效果，光谱强度在原始光谱强度的基础上加了1000。

因此，经过光谱的基线去除、光谱去噪以及谱峰获取之后，即可获得谱峰的位置(X坐标)、谱峰强度(Y坐标)，以及谱峰的半高全宽(FWHM)。

根据实测光谱的全局信噪比SNR，再结合所用设备的性能指标，给予相应的寻峰高度阈值，如下所示：

式中，SNR代表实测拉曼光谱的全局信噪比，TH表示谱峰高度阈值，谱峰的判断与SNR高度相关。如图所示为同一台设备，不同的环境下两次测量硝酸铵获得的光谱图，如图10以及11所示，显然图10测得硝酸铵光谱的SNR要比图11测得硝酸铵光谱的SNR高，如果给予图10和图11相同的峰高阈值TH，图11将有大量噪声会被误认为谱峰，所以必须要按(1-12)所示按SNR的不同给予不同的谱峰高度阈值。低于阈值的谱峰不予保留。具体数值应该结合设备的性能进行相应的统计得到。

同时，可以选择保留峰的个数，按光谱强度降序排列，保留前n个光谱。

最后，图10根据整套光谱寻峰逻辑，获得谱峰如图12所示：

优选地，在上述任意实施例中，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

优选地，在上述任意实施例中，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

优选地，在上述任意实施例中，所述在所述标准光谱数据中确定所有谱峰具体为：

对所述标准光谱数据进行一阶差分处理，得到第一处理结果，对所述第一处理结果进行一阶差分处理，得到第二处理结果，基于第二处理结果确定所有谱峰。

优选地，在上述任意实施例中，所述预设条件为：

去除半峰宽超过第一阈值的谱峰以及去除高度值低于第二阈值的谱峰，所述第一阈值以及所述第二阈值为依据所述判断结果调整后的参数。

如图2所示，一种光谱谱峰确定系统，包括：

第一处理模块100用于：对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

计算模块200用于：对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

筛选模块300用于：对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

在一些可能的实施方式中，通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

优选地，在上述任意实施例中，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

优选地，在上述任意实施例中，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

优选地，在上述任意实施例中，所述在所述标准光谱数据中确定所有谱峰具体为：

对所述标准光谱数据进行一阶差分处理，得到第一处理结果，对所述第一处理结果进行一阶差分处理，得到第二处理结果，基于第二处理结果确定所有谱峰。

优选地，在上述任意实施例中，所述预设条件为：

去除半峰宽超过第一阈值的谱峰以及去除高度值低于第二阈值的谱峰，所述第一阈值以及所述第二阈值为依据所述判断结果调整后的参数。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一项所述的方法。

在一些可能的实施方式中，通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种电子设备，包括上述存储介质、执行上述存储介质内的指令的处理器。

在一些可能的实施方式中，通过对拉曼光谱的预先处理可以减少在寻峰过程中的额外计算工作，另外，通过对信噪比进行处理可以提升处理效率，提高对于谱峰确定的准确度。

读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，例如，步骤的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个步骤可以结合或者可以集成到另一个步骤，或一些特征可以忽略，或不执行。

上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种光谱谱峰确定方法，其特征在于，包括：

步骤1，对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

步骤2，对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

步骤3，对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

2.根据权利要求1所述的一种光谱谱峰确定方法，其特征在于，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

3.根据权利要求1所述的一种光谱谱峰确定方法，其特征在于，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

4.根据权利要求1所述的一种光谱谱峰确定方法，其特征在于，所述在所述标准光谱数据中确定所有谱峰具体为：

对所述标准光谱数据进行一阶差分处理，得到第一处理结果，对所述第一处理结果进行一阶差分处理，得到第二处理结果，基于第二处理结果确定所有谱峰。

5.根据权利要求1所述的一种光谱谱峰确定方法，其特征在于，所述基于所述判断结果调整后的预设条件为：

去除半峰宽超过第一阈值的谱峰以及去除高度值低于第二阈值的谱峰，所述第一阈值以及所述第二阈值为依据所述判断结果调整后的参数。

6.一种光谱谱峰确定系统，其特征在于，包括：

第一处理模块用于：对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理，得到高频噪声信号以及标准光谱；

计算模块用于：对所述高频噪声信号以及所述标准光谱进行基础数据计算，基于所述基础数据得出实测拉曼信号的全局信噪比；

筛选模块用于：对所述全局信噪比与阈值进行判断，得到判断结果，在所述标准光谱数据中确定所有谱峰，按基于所述判断结果调整后的预设条件，对谱峰进行筛选，得到最终谱峰。

7.根据权利要求6所述的一种光谱谱峰确定系统，其特征在于，所述对实测拉曼信号依次进行去基线处理以及光谱去噪处理的过程为：

对实测拉曼信号依次进行去基线处理，得到去除基线的第一信号，通过高通滤波器对所述第一信号进行光谱去噪处理，获得实测光谱的高频噪声信号以及标准光谱。

8.根据权利要求6所述的一种光谱谱峰确定系统，其特征在于，对所述高频噪声信号的进行基础数据计算具体为：

计算所述高频噪声信号的标准差以及计算所述标准光谱的最大值。

9.一种存储介质，其特征在于，所述介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求9所述的存储介质、执行所述存储介质内的指令的处理器。

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