基于多尺度局部信噪比的拉曼光谱峰值识别算法

简介：
本研究提出了一种基于多尺度分析和局部信噪比评估的新型拉曼光谱峰值识别算法，旨在提高复杂背景下的信号检测精度与可靠性。该方法通过自适应调整分析窗口大小以捕捉不同尺度上的化学信息，并结合信噪比指标优化峰值选择过程，从而有效区分真实峰与噪声干扰，为材料科学和生物医学研究中的定量分析提供强大工具。 拉曼谱峰识别是拉曼光谱定性分析中的关键技术之一。针对现有方法自动化程度不高、识别率低的问题，提出了一种新的基于多尺度局部信噪比(MLSNR)的拉曼谱峰识别算法。该算法通过多尺度二阶差分运算得到光谱的差分系数，并将这些差分系数除以估计出的噪声标准偏差，从而获得光谱的MLSNR矩阵。接着，通过寻找MLSNR矩阵中的局部极大值形成的脊线来实现拉曼谱峰识别。该算法采用自动阈值估计法去除由噪声引起的局部极大值干扰，能够自动化地进行谱峰识别，并且不需要设置任何参数。 仿真实验结果显示：无论对于单个峰值还是重叠的多个峰值，在信噪比不低于6的情况下，MLSNR方法的准确率均达到100%。即使在检测限内只有一个单独的峰值时，该算法仍能保持95%以上的识别准确性。因此，基于多尺度局部信噪比的方法是一种切实可行且有效的拉曼谱峰识别技术。