[发明专利]基于小波分析的激光感生光谱数据处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及光谱分析技术领域，具体是一种能提高光谱分析精度及效率的基于小波分析的激光感生光谱数据处理方法。

背景技术

激光感生光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy，LIBS)是一种利用激光激发物质产生等离子体，通过分析等离子体发光光谱获得物质元素成分含量信息的原子发射光谱分析技术。LIBS技术具有样品制备简单、多元素同步分析、分析速度快、可远距离分析等优点，因此被广泛应用于各种物质的定性或定量分析，有着巨大的实用价值。

但是由于激光等离子体的特性容易受到基体效应和一些难以避免的客观因素的干扰，如激光强度脉动、样品表面特性等因素，激光感生光谱存在着随机性大、重复性差等问题，影响了定量分析的精确度。

为消除激光感生光谱测量的随机性和波动性，提高激光感生光谱定量分析的精确度，目前采用多次激发测量方法，对多次测量结果直接求取平均值来获取激光感生光谱分析结果。但是多次激发测量带来的问题是显而易见的：首先影响激光器的寿命，其次影响测量的实时性，最重要的是对多次测量结果直接求取平均值无法避免地把一些无效的测量值也包括进来，从而影响测量和分析的精度。

发明内容

本发明为了解决目前激光感生光谱分析结果受无效测量数据影响等问题，提供了一种基于小波分析的激光感生光谱数据处理方法。

本发明是采用如下技术方案实现的：基于小波分析的激光感生光谱数据处理方法，包括如下步骤：

1)有效测量模式类模板G^m获取步骤；

a、对待测物质标准样品组中的n个标准样品分别进行m次激光感生光谱测量，并顺序记录与各标准样品对应的各次光谱测量数据G_i，j，构成标准样品光谱测量数据集合G＝{G_i，j}，其中，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m，G_i，j表示对标准样品i进行第j次激光感生光谱测量得到的光谱测量数据，且光谱测量数据G_i，j以序列方式表示：G_i，j(k)＝[X₁，X₂，…X_k，…X_N]，N为序列长度；

b、对标准样品光谱测量数据集合G中各光谱测量数据序列G_i，j(k)进行L尺度一维离散平稳小波分解，4≤L≤8，得到分别与各光谱测量数据序列G_i，j(k)对应的高频分解系数和低频分解系数

c、以与各光谱测量数据序列G_i，j(k)分别对应的低频小波分解系数进行光谱重构，获得与各光谱测量数据序列G_i，j(k)一一对应的特征背景光谱数据构成特征背景光谱数据集合特征背景光谱数据同样以序列方式表示：且序列长度与光谱测量数据序列G_i，j(k)的序列长度相同；

d、对特征背景光谱数据集合G^b中的特征背景光谱数据进行聚类分析，将特征背景光谱数据集合G^b划分为若干个模式类子集即其中，h＝1，2，…，H，H为将特征背景光谱数据集合按照聚类分析划分得到的模式类子集个数；按照光谱测量数据G_i，j与特征背景光谱数据的一一对应关系、以及特征背景光谱数据集合G^b的划分，将标准样品光谱测量数据集合G划分为与特征背景光谱数据集合G^b模式类子集一一对应的若干个模式类子集G_h，即G＝{G₁，G₂，…，G_h，…，G_H}；

e、对标准样品光谱测量数据集合G中每一模式类子集G_h包含的光谱测量数据G_i，j进行元素含量定标运算，获得与各模式类子集G_h一一对应的定标参数β_h和定标运算结果；

f、选择定标运算结果与待测物质标准样品的标准值相差最小的模式类子集G_h所具有的模式作为有效测量模式，与该模式类子集G_h对应的定标参数β_h为对被测样品实测时计算元素含量采用的定标参数；