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拉曼散射是一種基于激光的光譜技術, 由印度物理學家拉曼(Raman)于1928年首先發(fā)現(xiàn)。作為一種鑒定分子結構的重要手段，拉曼光譜可提供有關分子振動的定量信息。同時，拉曼光譜又具備無損傷、無需標記等優(yōu)點，在毒品毒物檢測以及各種疾病診斷等多個領域得到廣泛應用。
然而在利用拉曼光譜儀測試中，不可避免的受到熒光背景干擾，出現(xiàn)基線漂移現(xiàn)象，嚴重影響拉曼光譜的分析應用能力。因此減少基線漂移，提高拉曼光譜信號的信噪比，變得至關重要。基線漂移是拉曼光譜儀器測量過程中經常出現(xiàn)的問題，會對光譜的定性分析產生不利影響。基線校正是利用數(shù)學算法對光譜數(shù)據(jù)進行預處理的過程，以便于后續(xù)的化學計量學方法的光譜定性。依據(jù)算法原理，常見的基線校正算法包括導數(shù)法、迭代多項式擬合法、分段擬合的算法、移動窗口平滑算法、小波變換算法、基于懲罰最小二乘的算法、魯棒基線估計法。這些算法可在很大程度上消除基線漂移給定性分析帶來的不利影響，但各有特點和不足。近年來，針對上述基線校正算法的不足，研究者相繼開發(fā)了一些改進算法和新型的光譜基線校正算法。改進的算法有自適應最大和最小多項式擬合熒光背景扣除算法、基于子空間向量夾角判定的區(qū)間線性擬合算法、動態(tài)移動最小二乘多項式平滑算法、確定最優(yōu)小波分解尺度的能量分布法、自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法等；新型的算法包括基于熒光褪色效應原理的熒光褪色差分法、基于圖像處理中形態(tài)學算子的基線校正方法、基于稀疏表示的同時擬合純光譜和基線的方法等。這些改進的和新型的基線校正算法進一步改善了光譜質量，提高了光譜定量和定性分析的準確性和穩(wěn)健性。
近年來，稀疏/簡約概念在信號處理領域備受關注。因有用信號自身是稀疏的，或者允許稀疏表示，將稀疏/簡約概念引入到化學信號處理中使有用信號的表示成為可能。基于此理論，研究者開發(fā)出了許多新穎的光譜基線校正方法。另一種方法是建立聯(lián)合樣品純光譜和基線擬合的稀疏貝葉斯學習框架，其擬合性能在高噪聲水平下的表現(xiàn)尤為突出。一種基于匹配追蹤的信號重構的算法(用于信號稀疏逼近的貪婪迭代算法)，能較好地逼近掩蓋在噪聲中的拉曼光譜信號，并在信號重構的過程中完成了基線扣除，不需要單獨進行基線校正處理。
最近，盲源信號處理方法用于拉曼光譜背景校正中，通過獨立成分分析方法將拉曼信號與復雜背景信號分離,結合混合熵準則識別出拉曼信號，最后將識別出的信號重構獲得校正光譜。一種基于機器學習的基線校正算法，可以快捷、有效地去除拉曼光譜的強熒光背景。這兩種方法分別是多元分析方法和統(tǒng)計學習方法在光譜基線校正領域應用的體現(xiàn)，有望成為未來基線校正方法。
文章來源：中國知網
文章鏈接：表面增強拉曼光譜基線校正的新思路
文字報道：李偉
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