基于中值滤波和非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基线校正是拉曼光谱数据预处理的关键步骤之一,是消除荧光干扰的有效方法.传统的多项式拟合和均匀B样条拟合算法原理简单、易于实现,但拟合阶数和内节点的不确定性限制了其灵活性.因此,本文提出了一种基于中值滤波和非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法.该算法首先通过平滑预处理、差分计算和设置阈值筛选波谷点,并根据光谱数据的波谷位置自适应地选择非均匀B样条的内节点;接着利用中值滤波算法对光谱数据进行处理,使非均匀B样条算法能够更好地拟合基线.该算法克服了传统B样条算法需要根据不同的拉曼光谱手动选择内节点的缺点,同时避免了光谱数据中的随机噪声对基线拟合的影响,且进一步提高了光谱基线校正效果.实验结果表明,该算法能较好地消除拉曼信号基线漂移,且不存在过拟合和欠拟合现象.因此,该算法可以为光谱数据的进一步分析提供更准确、可靠的信息.

基于高斯核主成分分析的多通道拉曼光谱重建

针对多通道拉曼成像系统常会受荧光背景、噪声等非线性因素的影响而导致拉曼光谱重建结果一般的问题,提出了一种基于高斯核主成分分析的拉曼光谱重建算法.首先利用相似度因子对标定样本数据集进行预处理,其次通过高斯核函数将标定样本以非线性形式映射至高维特征空间,接着在特征空间中对映射后的数据集提取基函数并通过伪逆法求得与之对应的基函数系数.使用聚甲基丙烯酸甲酯作为测试样本,并引入均方根误差来评估拉曼光谱重建结果的准确性.实验结果表明,相比传统的伪逆法与维纳估计法,该算法具有更高的重建精度及抗噪能力,且能有效降低标定样本中不良数据和成像系统中非线性因素对拉曼光谱重建的影响.因此,该算法可以为多通道拉曼快速成像提供一种有效的拉曼光谱重建算法.