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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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简介:
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。

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客服
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  • 广Whittaker线
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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。
  • 线:估计并修给定线-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。
  • 于Matlab线_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
  • Matlab代码sqrt-spectra-heplers:/SERS/IR自动线
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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”
  • Matlab尖峰消除
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    本研究探讨了使用MATLAB软件工具对拉曼光谱中的噪声和尖峰进行有效处理的方法,以提高数据的可靠性和准确性。 版本:matlab2019a 领域:信号处理 内容:基于Matlab实现拉曼光谱的尖峰去除 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 分析
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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。
  • Volterra核ADC非线实现
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    本文介绍了一种基于Volterra核技术的ADC(模数转换器)非线性校正方法。通过精确计算和应用Volterra级数,能够有效提升ADC的线性度与精度,在信号处理领域具有重要应用价值。 为了减少模数转换器(ADC)的非线性误差并提高其精度,采用了一种基于Volterra核的数字后台校正平台来校正ADC中的非线性问题。通过完成Volterra级数高阶核的快速分离与求解,并根据各阶核创建3阶反模型,最终搭建了该数字后台校正平台。为了验证此校正平台的有效性和通用性,对设计好的Flash ADC和流水线ADC进行了版图后仿真结果的校正实验。结果显示,在2次和3次谐波得到较好抑制的同时,SNDR(信噪加失真比)与SFDR(无杂散动态范围)均有所提升,从而实现了精度提高的目标。
  • 【信号处理】Matlab尖峰消除 - 上传.zip
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    本资源提供基于Matlab的尖峰检测与消除算法,用于优化拉曼光谱数据的质量。通过有效去除噪声和干扰,增强化学物质识别准确性。 1. 版本:MATLAB 2014a至2019a,包含运行结果示例。 2. 领域:涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真项目。更多内容可通过博主主页搜索相关博客了解详情。 3. 内容介绍:标题所示,具体介绍请参阅博主发布的文章或直接访问博主页面进行查询。 4. 适用人群:面向本科生和研究生等科研学习需求的用户群体。 5. 博客简介:一名热爱科学研究与技术开发的MATLAB仿真开发者,在追求个人修为提升的同时不断精进技术水平。欢迎对MATLAB项目感兴趣的同行交流合作。
  • MATLAB处理代码实例(含airPLS算及原始数据)
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    本资源提供使用MATLAB处理拉曼光谱数据的详细代码示例,涵盖空气等离子体消噪算法(airPLS)及其应用,附带原始数据文件以供实践操作。 基于MATLAB的拉曼光谱处理代码示例使用了airPLS算法,并且包含原始数据。