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Matlab代码sqrt-spectra-heplers：用于拉曼/SERS/IR光谱的自动基线校正方法

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简介：
这段代码提供了针对拉曼、SERS及红外光谱的自动基线校正工具，采用MATLAB编写，有助于科研人员高效处理和分析复杂光谱数据。 Matlab代码提供了一套用于处理振动（拉曼/SERS/IR）或其他类似光谱的工具。其中包含两种基线校正方法：一种是基于形态学运算（MOR）的方法，另一种是全自动迭代形态学运算（I-MOR）。I-MOR在实际应用中表现出色，但其输出基线呈现阶梯形状，可能会影响频谱信息的质量。MOR和I-MOR的代码经过了C++增强处理，因此运行速度较快。 另外一种半自动基线校正方法是基于成本函数回归的Goldindec算法。此方法已经过优化，并转换为原始Matlab版本（见参考文献）。尽管该功能已测试通过并能提供与原版相同的输出结果，在实际光谱数据中其性能并不优于多项式法。 参考资料： 1. 戴联奎和陈云亮，EXPRESS：一种基于迭代形态学操作的自动基线校正方法 2. 刘俊涛等人，“Goldindec：拉曼光谱基线校正的新算法”

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  • Matlab代码sqrt-spectra-heplers：用于拉曼/SERS/IR光谱的自动基线校正方法
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    这段代码提供了针对拉曼、SERS及红外光谱的自动基线校正工具，采用MATLAB编写，有助于科研人员高效处理和分析复杂光谱数据。 Matlab代码提供了一套用于处理振动（拉曼/SERS/IR）或其他类似光谱的工具。其中包含两种基线校正方法：一种是基于形态学运算（MOR）的方法，另一种是全自动迭代形态学运算（I-MOR）。I-MOR在实际应用中表现出色，但其输出基线呈现阶梯形状，可能会影响频谱信息的质量。MOR和I-MOR的代码经过了C++增强处理，因此运行速度较快。 另外一种半自动基线校正方法是基于成本函数回归的Goldindec算法。此方法已经过优化，并转换为原始Matlab版本（见参考文献）。尽管该功能已测试通过并能提供与原版相同的输出结果，在实际光谱数据中其性能并不优于多项式法。 参考资料： 1. 戴联奎和陈云亮，EXPRESS：一种基于迭代形态学操作的自动基线校正方法 2. 刘俊涛等人，“Goldindec：拉曼光谱基线校正的新算法”
     
  • 拉曼光谱基线校正：估计并修正给定拉曼光谱的基线-MATLAB开发
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    本项目提供了一种用于MATLAB环境下的方法，旨在精确地估计和修正拉曼光谱中的基线漂移问题。通过有效去除背景干扰，提升信号质量与数据分析准确性，为化学成分分析提供有力支持。 函数[基本校正光谱] =基准（光谱）可以估算给定拉曼光谱的基线并生成相应的校正光谱。该算法的部分内容与H. Schulze等人的研究相似，但也有显著的不同之处。 输入： - 频谱：大小为N * 1的向量 输出： - 基：标识大小为N * 1的基准向量 - Corrected_Spectrum：大小为N * 1的已校正频谱向量 还提供了关于如何使用该功能的具体示例。 参考文献： [1] Schulze，H. Georg等。 基于小窗口移动平均的全自动拉曼光谱基线估计方法。” 应用光谱66.7（2012）：757-764。
     
  • 基于Matlab的拉曼光谱基线校正_Raman Spectrum Baseline Correction_matlab
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    本文介绍了一种利用MATLAB进行拉曼光谱数据处理的方法，专注于自动化的基线校正技术，以提高光谱分析的准确性和可靠性。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：拉曼光谱基线去除 Raman Spectrum Baseline Removal_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 利用广义Whittaker平滑器进行拉曼光谱基线校正的方法
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    本研究提出了一种基于广义Whittaker平滑器的算法，专门用于拉曼光谱中的基线校正。该方法能够有效去除背景干扰，增强信号对比度，从而提高分析准确性与可靠性。 拉曼光谱的频率、强度及偏振特性能够表征散射物质的独特性质，并因此成为研究物质结构与组成成分的重要工具，在多个领域得到广泛应用。然而，基线漂移现象会对拉曼光谱的定量分析造成不利影响。为此，提出了一种结合导数谱峰检测和Whittaker平滑器的基线校正算法来解决这一问题。 该方法首先利用拉曼二阶导数光谱识别并标定出谱峰区域；然后使用Whittaker平滑器根据这些信息计算非谱峰区域的拟合曲线，并对整个光谱中的所有区域进行适当的平滑插值处理，从而获得完整的基线估计。实验结果表明，该算法能够有效去除背景噪声的同时准确地校正拉曼光谱的基线漂移问题；此外，在主成分分析中也证明了此方法的有效性。
     
  • 拉曼光谱的MATLAB代码-AutoPicking_Cables: 自动电缆挑选系统
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    AutoPicking_Cables项目利用MATLAB编写针对拉曼光谱数据的自动分析程序，旨在实现高效的电缆材料鉴别与分类。 拉曼光谱的MATLAB代码用于自动检测电缆结构中的峰值。该方法结合了修正后的AMPD（基于多尺度的自动峰值检测）[1] 和 MAD（中值绝对偏差）基线校正 [2]，实现了全自动化的峰值拾取。 存储库中包含了源代码以便于验证结果部分的内容。 参考文献： Jin SS, Jeong SH*, Sim SH, Seo DW, Park YS (2021). 自动斜拉索监控系统中的全自动峰值检测方法在斜拉桥的应用，施工自动化，第 126 卷，103628。 所有源代码由金博士开发。Jeong 博士使用 Python 和 TensorFlow 实现了 Faster R-CNN 的结果。 请注意，该算法正在申请专利，并且此代码仅适用于上传的数据集。 如果您对我们的方法感兴趣，请联系我们（注：原文中提到需要联系作者以获取更多信息）。 通过运行以下MATLAB文件可以执行三种自动峰值拾取方法： Main_Run_automatic_peak_picking.m: 对每个类别的数据应用四种不同的自动峰值检测算法 定义了三个不同难度级别的自动采峰任务。 f_PSD_data_class_easy_data.mat：包含20个用于简单类别分析的PSD。
     
  • 拉曼光谱的分析方法
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    拉曼光谱是一种利用物质对光散射特性进行化学成分和分子结构分析的技术。本专题介绍其基本原理、实验技术和数据分析方法。 拉曼光谱的工作原理基于激光与物质相互作用产生的散射现象来获取分子结构的信息。在测试过程中，通过特定波长的光源照射样品，并收集由样品发出的不同频率的散射光信号，这些信号反映了材料内部化学键和分子环境的变化情况。最终获得的图谱能够展示不同化合物的独特拉曼峰位置及其强度分布特征，从而帮助科研人员进行物质成分分析、结构鉴定等工作。
     
  • 拉曼光谱的MATLAB代码-Raman_spectroscopy: 高光谱图像处理
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    本项目提供了一系列用于高光谱图像处理的MATLAB代码，专注于拉曼光谱分析，旨在简化数据处理流程，便于科研人员和工程师进行深入研究。 拉曼光谱的MATLAB代码用于处理由WiTECControl4软件生成的高光谱图像数据。这些图像是每个像素都有特定光谱强度值的数据集，根据不同的波数对像素进行颜色编码。该存储库最初是为了分析陨石中有机材料的拉曼图像而设计，但适用于任何类型的材料。 要使用此处理管道，请下载本存储库中的所有代码和示例文件。这些代码基于马里兰大学Thomas C. OHaver博士的工作，并在此表示感谢。 在该存储库中，您可以找到用于分析收集到的数据的各种脚本。目前使用的脚本是跨语言的（即部分使用Python编写，另一些则用MATLAB）。考虑到可能有人不希望或无法使用MATLAB, 我正在努力实现一个完整的处理流程版本仅限于单一编程语言。 感谢您的耐心等待和任何提供的反馈！
     
  • Matlab中的光谱数据预处理代码_光谱数据分析与处理_拉曼光谱预处理代码自用
    优质
    这段内容包含了一系列针对光谱数据分析和处理的MATLAB代码，特别适用于拉曼光散射实验中获取的数据。代码旨在优化原始信号的质量以提高后续分析精度，为个人研究使用而编写。 光谱数据预处理可以非常全面地进行，所有需要的步骤都可以自己完成。
     
  • Spectra-Simulation: 基于蒙特卡罗方法的分子光谱模拟
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    Spectra-Simulation是一款采用蒙特卡罗算法进行高效计算的软件工具，专注于精确地模拟和分析复杂分子体系中的各种光谱特性。 光谱模拟蒙特卡罗方法的IPython笔记本演示。