作为一种无损检测技术，拉曼光谱基于其指纹谱特性和精确捕获分子振动的能力能够获取物质的定性和定量信息，在环境、化工和生物医学等领域得到日益广泛的应用。然而，在拉曼光谱测量过程中，荧光散射信号所造成的光谱基线漂移会导致拉曼光谱特征峰识别困难，对定性或定量分析结果产生不同程度的负面影响。目前，各种基线校正方法已经成功地应用于各种光谱的处理，但这些方法的参数仍须根据研究者的经验来设置。为此提出一种基于平滑样条结合离散状态转移算法(DSTAspline)的基线校正方法，能够基于离散状态变换策略实现全局寻优，得出荧光背景的最佳估计结果，并基于平滑样条曲线拟合得到最优基线曲线。在实验中，选取模拟光谱和实际物质并与现有方法对比其基线校正结果。实验结果表明，所提出的方法能够有效地消除具有不同强度荧光背景的拉曼光谱的基线漂移，且不需要复杂的参数设置和调整过程，为进一步利用拉曼光谱数据实现物质的定性和定量分析提供可靠的信息。

为了提升系统误比特率, 减小基线漂移以及海水信道的吸收散射等特性对光信号产生的影响, 采用了基于水下发光二极管(LED)光通信系统的低密度奇偶校验码(LDPC)-里所(RS)级联交织码方案, 在模拟水下LED光通信实验系统的情况下, 分析码字方案中RS码、LDPC码以及交织参量对系统误比特率性能的影响, 得到了级联交织码方案的优化参量, 并进行了实验模拟验证。结果表明, 优化后的级联交织码系统与未编码系统、RS码系统、LDPC码系统相比分别可获得3.8dB, 2dB, 1.2dB的增益, 可有效提高系统的误比特率性能。该研究为提高水下无线光通信系统的可靠性提供了参考。

红外光谱分析技术是一种用于食品健康检测、生物制药和环境监测等方面的高新技术。为了去除应用过程中的基线漂移现象，提出了一种基于小波最佳分解尺度的红外光谱基线校正算法。首先，对原始光谱信号多次进行每一层的小波分解，同时也进行每一层的小波重构。然后算得每一层的信噪比，并通过信噪比比对法获得除噪后的光谱信号。接着对该信号进行每一层的小波分解，得到每一层小波细节和小波逼近的频率。分别将两个频率做除法并求出比值。然后比较每层的比值大小，并选择最大的比值作为分解层数的最佳值。将最佳分解层数下的小波逼近系数置零后再进行小波重构，获得基线校正后的光谱信号。通过实验验证发现，该算法不仅可以为小波分解的最佳层数提供依据，而且能够在更好地保留有用信号的同时，除去高频噪声以及低频基线干扰。基线校正比较充分，效果良好。

在废旧纺织品回收再利用中, 纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象, 采用便携式近红外(NIR) 光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200 nm光谱区域, 100％棉和100％聚酯样品的光谱存在明显差异, 并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移, 经导数预处理后, 基线漂移基本消除, 斜线光谱呈现出正常光谱的特征。 利用偏最小二乘(PLS) 法结合一阶导数、 S-G平滑、 均值中心化和正交信号校正法, 建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。 为了验证模型的可靠性, 选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差(RMSECV) 和预测样品集外部检验法对模型进行检验, 模型的RMSECV值0.002、 校正集相关系数RC＝0.998、 预测相关系数RP=0.997、 预测标准差SEP＝1.121, 模型预测正确率可达97％。 对模型进行匹配样本t检验结果显示, NIR方法与国家标准方法无显着性差异。 NIR预测值与重量法测定值误差在±3％以内时, 二者的一致性在90％以上, 当误差在±5％以内, 二者的一致性在95％以上, 分析时间小于10 s。 因此, 利用近红外技术结合所建模型可以快速、 准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。

傅里叶红外光谱是监测污染源废气排放的一种重要手段。 发展针对气体光谱的自动基线校正方法对于污染气体快速检测及长时间在线监测具有重要意义。 目前自动基线校正中的一个难点是如何准确校正存在宽峰的光谱: 宽峰在频域中具有一定低频成分, 基于频域滤波提取光谱中低频基线信息的方法因难以选择合适的分离条件容易产生基线扭曲。 采取自动识别基线点, 基于预先设定的基线模型拟合光谱基线的方法可以规避频域方法中分离条件选取的环节, 但其校正效果对所采用的基线模型非常敏感。 当基线模型中的自由度过小时, 拟合基线无法准确逼近光谱基线漂移, 基线校正的误差较大; 而当基线模型中的自由度过大时, 尤其是含有实际基线漂移中不存在的虚假自由度时, 容易产生基线扭曲。 目前常用的基线模型有线性、 多项式、 样条插值、 指数模型等, 在基线模型的选择上缺乏较为统一的标准。 本研究着眼于避免基线模型缺乏必要自由度或含有虚假自由度, 提出基于实际基线漂移的自由度建立基线模型。 研究发现, 气体光谱中主要的基线漂移在光谱中可被近似表示为波数的特定阶次(0次、 1次、 2次和4次项)的形式。 以此作为基线模型提出了一种自动基线校正新方法。 新方法以传统迭代多项式拟合自动基线校正方法作为基础, 将其中仅设定多项式最高阶次的基线模型改进为上述由具有物理意义支撑的特定阶次构成的基线模型; 此外, 增加了对吸收峰尾部的判定, 用于避免在采用阈值分辨吸收峰与基线时, 吸收峰尾部因吸光度较低被误识别为基线的问题。 以实测获得的含有水汽宽峰的空气光谱作为样本, 对所提方法的基线校正效果进行了验证, 并与迭代多项式拟合方法中两种较有代表性的Lieber和Mahadeven-Jansen(LMJ)方法以及Liu和Koenig(LK)方法的基线校正效果进行了对比。 实验结果表明, 所提方法与采用不同最高多项式阶次的LMJ及LK方法相比, 可更好的避免基线扭曲, 同时其校正后的光谱基线与吸光度0线间具有最低的方差平均值。 研究表明, 采用实际基线漂移的自由度建立光谱基线模型可获得良好的基线校正效果。

In biomedical research fields, the in vivo flow cytometry (IVFC) is a widely used technology which is able to monitor target cells dynamically in living animals. Although the setup of IVFC system has been well established, baseline drift is still a challenge in the process of quantifying circulating cells. Previous methods, i.e., the dynamic peak picking method, counted cells by setting a static threshold without considering the baseline drift, leading to an inaccurate cell quantification. Here, we developed a method of cell counting for IVFC data with baseline drift by interpolation fitting, automatic segmentation and wavelet-based denoising. We demonstrated its performance for IVFC signals with three types of representative baseline drift. Compared with non-baseline-correction methods, this method showed a higher sensitivity and specificity, as well as a better result in the Pearson's correlation coe±cient and the mean-squared error (MSE).

利用小波变换对小波低频系数置零、高频系数阈值量化,实现了光谱信号的基线校正和谱线去噪;对光谱信号进行多尺度小波变换,搜寻各层小波系数模极值所构成的脊线,并对其中复合脊线进行校正,脊线中小波尺度参量最大时所对应的位置即为峰位;根据得到的峰位值,在最小二乘意义下寻找由多个单峰高斯函数叠加而成的最佳拟合光谱,得到谱峰峰强以及峰宽信息.利用该算法对含有基线漂移和随机噪声的光谱重叠峰进行解析,结果表明该算法能够较好地分离重叠峰,其中利用多尺度小波变换求解得到的峰位值偏差在±1.3以内,通过高斯拟合得到的峰强值偏差不超过8.5%.与现有算法求解得到的谱峰信息对比可知,本文所设计的光谱重叠峰解析算法具有一定优势.

针对气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱仪长时间连续工作时易出现光谱基线漂移、 畸变问题, 对红外光源温度波动及漂移、 动镜倾斜、 分束器性能变化以及检测器横向偏移对光谱基线的影响进行了仿真研究, 结果表明光谱基线的漂移近似线性。 基于此, 本文提出分段比光谱基线漂移修正法SBCPD校正光谱基线。 通过比较基线校正前后仿真光谱峰高变化、 偏最小二乘(PLS)定量分析模型预测不确定度、 油气探井气测录井在线基线校正性能, 发现SBCPD性能优越, 要优于传统的多项式拟合法及airPLS法。 经检验, 该方法性能稳定, 计算量小, 便于工程应用。