[发明专利]一种拉曼光谱弱信号提取的后处理方法

说明书

本发明公开了一种拉曼光谱弱信号提取的后处理方法包括如下步骤：(1)固定小窗口平滑进行噪声初筛，利用一阶导找出谱图中所有峰及噪声的位置及峰宽；(2)在步骤(1)的噪声初筛上，加入峰顶点及其临近两点的二阶导峰宽内持续小于0的条件，对于噪声和信号进行再区分，确保获取的峰中无噪声存在；(3)通过对比极小值确保步骤(2)获取的峰的左右边界数值偏差稳定，获取更准确的峰宽范围；并在该峰宽范围内，通过检测峰上是否存在多个小峰，来进行峰尖锐度的判断，不够尖锐的峰则纳入平滑范围；(4)对于步骤(3)获得的尖锐峰内部的部分数值进行保留原始数值，其余部分按照权值平滑算法进行平滑，以达到去除噪声，保留峰强信息的目的。

技术领域

本发明属于拉曼光谱信号处理技术领域，具体涉及一种拉曼光谱弱信号提取的后处理方法。

背景技术

拉曼光谱作为一种分子振动光谱检测技术，凭借其检测速度快、非侵入、使用样品量少并能提供目标物丰富的指纹信息等优点，近年来在生物医药、法医鉴定、食品检测等领域运用广泛，通过拉曼光谱的峰高、峰宽及峰形等信息，可以实现对目标物定性、定量及分子结构的分析，是一项强有力的检测技术。

拉曼光谱采集往往会遭到荧光、宇宙射线以及仪器系统的固有噪声等众多因素的干扰。这些冗余信息的存在，严重影响了从拉曼光谱谱图中提取有效光谱信息。采用制冷型CCD等检测器可以通过增加采谱时间而降低系统噪声，但增加采谱时间还会牺牲拉曼光谱的实时性，对于特殊体系而言是不可行的，并且目前使用广泛的便携式拉曼仪器并无此类部件，故需引入弱信号提取和识别算法，从数据处理角度提高方法的可靠性。其中，平滑去噪是光谱分析中的最基本数据处理环节之一，是拉曼光谱进行准确可靠的定性和定量分析的不可或缺的支撑。

目前用于拉曼光谱数据的平滑方法主要分为两类。一类为基于滤波的算法：利用信号分析工具从频域上区别噪声，再进行信号复原。例如利用小波变换的多尺度变换特点，将拉曼信号分解到不同的频域上，完成对拉曼信号和背景噪声信号的分离。但在复杂体系下，拉曼谱图的荧光背景和噪声数据构成相当复杂，仅凭频率高低难以区分出拉曼信号。并且算法设置需要先验证确定小波基、阈值、分级层数等多个参数，较为复杂。另一类算法则是基于滑动窗口法：沿着光谱向量平移，利用窗口内的光谱值获得一个新值以替代窗口中心位置的原始光谱值。这类方法简便易行，例如滑动窗口多项式法对窗口内的数值做多项式最小二乘拟合的运算，并将各点的加权和作为窗口中心位置的新光谱值。该类算法的平滑去噪效果对于窗口参数较为敏感，窗口过大会引起谱图失真，窗口过小则会导致平滑效果差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提供一种拉曼光谱弱信号提取的后处理方法。

本发明的技术方案如下：

一种拉曼光谱弱信号提取的后处理方法，包括如下步骤：

(1)固定小窗口平滑进行噪声初筛，利用一阶导找出谱图中所有峰及噪声的位置及峰宽；

(2)在步骤(1)的噪声初筛上，加入峰顶点及其临近两点的二阶导峰宽内持续小于0的条件，对于噪声和信号进行再区分，确保获取的峰中无噪声存在；

(3)通过对比极小值确保步骤(2)获取的峰的左右边界数值偏差稳定，获取更准确的峰宽范围；并在该峰宽范围内，通过检测峰上是否存在多个小峰，来进行峰尖锐度的判断，不够尖锐的峰则纳入平滑范围；

(4)对于步骤(3)获得的尖锐峰内部的部分数值进行保留原始数值，其余部分按照权值窗口平滑算法进行平滑，以达到去除噪声，保留峰强信息的目的。

在本发明的一个优选实施方案中，所述权值窗口平滑算法中的权值w(j)采用光谱值与坐标均值的欧式距离来计算。

进一步优选的，所述计算的过程为其中m为窗口宽度，g为谱图原始数据。