[发明专利]基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法

权利要求书

1.一种基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

步骤（1）：利用直方图背景估计方法计算出的背景值做为基线的初始值c_i；

步骤（2）：建立改进的非对称最小二乘基线校正模型；

步骤（3）：迭代地求解步骤（2）中的改进的非对称最小二乘基线校正模型，得到迭代后的光谱的背景值c⁽ⁱ⁺¹⁾；

步骤（4）：比较迭代前后光谱的背景值，如果几乎不改变，则整个算法终止，输出最终的基线。

2.根据权利要求1所述的基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法，其特征在于，所述步骤（1）包括如下具体处理：

步骤（11）：初始化i←0,X₀←{窗口中所有样本}；

步骤（12）：计算X_i的标准差σ_i；

步骤（13）：计算柱子数目n←round((max(X_i)-min(X_i))/σ_i)；

步骤（14）：计算柱子大小s←(max(X_i)-min(X_i))/n；

步骤（15）：计算直方图H←hist(X_i,n,s)；

步骤（16）：找出直方图中最大柱子的中心c_i；

步骤（17）：更新窗口，X_i+1←{x∈X_i|-2σ_i≤x-c_i≤2σ_i}；

步骤（18）：判断停止条件，如果|X_i+1|>0.95|X_i|，转步骤（110）；

步骤（19）：i＝i+1，返回步（2）；

步骤（110）：输出c_i。

3.根据权利要求1所述的基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法，其特征在于，所述步骤（2）包括如下具体处理：

步骤（21）：结合红外光谱自身的物理特性，找到谱图的变化特征，建立优化函数：

argminz[Σiwi(yi-zi)1+λΣi(Δ2zi)2]]]>

其中，w_i定义为权重因子，Δ定义为二阶差分算子，λ定义为第一规整化参数；

步骤（22）：在步骤（21）的函数中加入一阶导数约束项，最小化目标函数如下：

L(z)=||Q(y-z)||²+λ₁||D₁(y-z)||²+λ||Dz||²

其中D₁定义为一阶微分矩阵，D定义为二阶微分矩阵，Q定义为一个对角权重矩阵，λ₁定义为第二规整化参数。