CN117633423B - 一种自适应光谱去基线方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种自适应光谱去基线方法，通过以原始光谱数据S[i]附近最小值为基点，通过原始光谱数据一阶微分ΔS[i]判断出可能的特征峰位置并在这些位置进行线性插值，以此为基础趋近原始光谱数据S[i]的基线。该方法能够保证除去基线后的光谱数值均大于零，并且通过调整算法中参数适应不同类型的光谱。
Description
技术领域
本发明涉及光学，特别涉及一种自适应光谱去基线方法。
背景技术
光谱去基线方法是光谱分析中常用的方法，旨在消除光谱中的基线漂移或背景信号，提高信号的准确性和分辨率。常见的算法包括多项式拟合、局部标准化、小波变换和数学形态学等，这些方法可以根据光谱特性和噪声类型进行选择和调整。通过去除基线，可以更清晰地观察和分析光谱中的目标信号，对于光谱学、化学分析和其他领域的研究具有重要意义。
发明内容
本发明提出了一种自适应光谱去基线方法，通过以原始光谱数据S[i]附近最小值为基点，通过原始光谱数据一阶微分ΔS[i]判断出可能的特征峰位置并在这些位置进行线性插值，以此为基础趋近原始光谱数据S[i]的基线B[i]。该方法能够保证除去基线后的光谱数值均大于零，并且通过调整算法中参数适应不同类型的光谱。
本发明的技术方案为：一种自适应光谱去基线方法。
自适应光谱去基线方法具体包括：
第一步，获取原始光谱数据S[i]，0≤i≤N-1，N为探测器沿光谱色散方向的像元总数，i为探测器沿光谱色散方向的像元序号；
第二步，获取原始光谱数据一阶微分ΔS[i]＝S[i+1]-S[i]，0≤i≤N-2；
ΔS[N-1]＝ΔS[N-2]；
第三步，第一基线B1[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h1)≤i≤Min(j+h1,N-1)，0≤j≤N-1；
h1为第一区间参数；
第四步，第二基线B2[j]＝B1[j]，0≤j≤N-1，设置微分上限参数M，对于0≤j≤N-1，如果一阶微分ΔS[j]>M，则第二基线B2[j]＝-106；针对所有值为-106的第二基线B2[j]，以距离其最近的两个B2[j1]>0和B2[j2]>0为基准进行线性替换：
B2[j]＝(B2[j2]–B2[j1])/(j2–j1)*(j–j1)+B2[j1]；
第五步，第三基线B3[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h2)≤i≤Min(j+h2,N-1)，
0≤j≤N-1；h2为第二区间参数；
第六步，计算原始光谱数据平均值和第三基线平均值/>
h3为第三区间参数；
第七步，设置调制参数α，最终基线B[i]为:
可选地，第一区间参数h1、第二区间参数h2、第三区间参数h3取值范围为1～100。
可选地，微分上限参数M取值范围为1～1000。
可选地，调制参数α取值范围为1～1000。
本发明的有益效果在于：
1.提出了一种自适应光谱去基线方法，以原始光谱数据S[i]附近最小值为基点，通过原始光谱数据一阶微分ΔS[i]判断出可能的特征峰位置并在这些位置进行线性插值，以此为基础趋近原始光谱数据S[i]的基线。
2.该方法能够保证除去基线后的光谱数值均大于零，并且通过调整算法中参数适应不同类型的光谱。
附图说明
图1为铁元素的激光诱导击穿光谱处理结果；
图2为钴元素的激光诱导击穿光谱处理结果。
具体实施方式
下面结合附图与实施实例对本发明作进一步说明。
本发明的实施方式为：
第一步，获取原始光谱数据S[i]，0≤i≤N-1，这里N为探测器沿光谱色散方向的像元总数，i为探测器沿光谱色散方向的像元序号，S[i]为一个长度为N的数列，对应探测器沿光谱色散方向的像元序号i上的光强数值。如果在垂直于光谱色散方向探测器有多个像元，则S[i]为垂直于光谱色散方向探测器有效像元数值之和。
第二步，获取原始光谱数据一阶微分ΔS[i]＝S[i+1]-S[i]，0≤i≤N-2。为保持S[i]与ΔS[i]数据长度相同，取ΔS[N-1]＝ΔS[N-2]。
第三步，第一基线B1[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h1)≤i≤Min(j+h1,N-1)，0≤j≤N-1。h1为第一区间参数，B1[j]值为序号为j-h1到j+h1这2*h1+1个数对应的原始光谱数据S[i]的最小值，如果j-h1<0则序号从0开始，如果j+h1>N-1则到N-1结束。
第四步，将第一基线B1[j]修正为第二基线B2[j]。首先，B2[j]＝B1[j]，0≤j≤N-1；设置微分上限参数M，对于0≤j≤N-1，如果ΔS[j]>M，则B2[j]＝-106；针对所有值为-106的B2[j]，以距离其最近的两个B2[j1]>0和B2[j2]>0为基准进行线性替换：
B2[j]＝(B2[j2]–B2[j1])/(j2–j1)*(j–j1)+B2[j1]。
第五步，设置第三基线B3[j]。
第三基线B3[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h2)≤i≤Min(j+h2,N-1)，0≤j≤N-1。h2为第二区间参数，B3[j]值为序号为j-h2到j+h2这2*h2+1个数对应的原始光谱数据S[i]的最小值，如果j-h2<0则序号从0开始，如果j+h2>N-1则到N-1结束。
第六步，计算原始光谱数据平均值
和第三基线平均值
h3为第三区间参数，这里原始光谱数据平均值和第三基线平均值/>分别选取i-h3到i+h3这2*h3+1个数对应的原始光谱数据S[i]和第三基线B3[i]的平均值，如果i-h3<0则序号从0开始，如果i+h3>N-1则到N-1结束。
第七步，将第二基线B2[i]修正为最终基线B[i]。设置调制参数α，最终基线B[i]为:
这里，可以不断调整调制参数α数值进行循环修正。
上述光谱去基线过程中，参数h1,h2,h3,M,α可根据光谱特征峰宽度进行调整。第一区间参数h1、第二区间参数h2、第三区间参数h3取值范围为1～100，微分上限参数M取值范围为1～1000，调制参数α取值范围为1～1000。
在一个具体的实施方式中：N＝2048,h1＝25,h2＝25,h3＝50,M＝50,α＝50，铁元素和钴元素的激光诱导击穿光谱处理结果分别由图1和图2所示。
上述光谱去基线方法通过以原始光谱数据S[i]附近最小值为基点，通过原始光谱数据一阶微分ΔS[i]判断出可能的特征峰位置并在这些位置进行线性插值，以此为基础趋近原始光谱数据S[i]的基线B[i]。该方法能够保证除去基线后的光谱数值均大于零，并且通过调整算法中参数适应不同类型的光谱。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (4)
1.一种自适应光谱去基线方法，其特征在于：
第一步，获取原始光谱数据S[i]，0≤i≤N-1，N为探测器沿光谱色散方向的像元总数，i为探测器沿光谱色散方向的像元序号；
第二步，获取原始光谱数据一阶微分ΔS[i]＝S[i+1]-S[i]，0≤i≤N-2，
ΔS[N-1]＝ΔS[N-2]；
第三步，第一基线B1[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h1)≤i≤Min(j+h1,N-1)，
0≤j≤N-1；h1为第一区间参数；
第四步，第二基线B2[j]＝B1[j]，0≤j≤N-1，设置微分上限参数M，对于0≤j≤N-1，如果一阶微分ΔS[j]>M，则第二基线B2[j]＝-106，针对所有值为-106的第二基线B2[j]，以距离其最近的两个B2[j1]>0和B2[j2]>0为基准进行线性替换：
B2[j]＝(B2[j2]–B2[j1])/(j2–j1)*(j–j1)+B2[j1]；
第五步，第三基线B3[j]＝Min(S[i])，Max(0,j-h2)≤i≤Min(j+h2,N-1)，
0≤j≤N-1；h2为第二区间参数；
第六步，计算原始光谱数据平均值和第三基线平均值/>
h3为第三区间参数；
第七步，设置调制参数α，最终基线B[i]为：
2.根据权利要求1所述的一种自适应光谱去基线方法，其特征在于：第一区间参数h1、第二区间参数h2、第三区间参数h3取值范围为1～100。
3.根据权利要求1所述的一种自适应光谱去基线方法，其特征在于：微分上限参数M取值范围为1～1000。
4.根据权利要求1所述的一种自适应光谱去基线方法，其特征在于：调制参数α取值范围为1～1000。
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