1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
3 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室，安徽 合肥 230031
空间外差拉曼光谱技术因其非接触、无损、快速、高稳定性和高光谱分辨率等特点，已经广泛应用于各个物质探测领域。由于复原光谱中存在荧光背景干扰，对样品进行定性和定量分析时需要对光谱进行基线校正。为了解决由拉曼峰引起的拟合基线抬升的问题，提出了一种改进的自适应迭代重加权惩罚最小二乘（airPLS）的基线拟合方法，即基于拉曼峰截断的airPLS基线拟合方法。该方法能够自动识别拉曼峰，并在对光谱进行拉曼峰截断后进行airPLS迭代拟合，以获得更准确的基线。使用仿真光谱和实测光谱进行验证，并与常见的基线拟合方法进行对比，结果显示，改进的airPLS基线拟合准确度显著提升，仿真光谱的基线拟合均方根误差优于0.0052。实测拉曼光谱的校正谱特征峰清晰可见，荧光基线趋势被有效去除，满足拉曼光谱数据处理的需求。
拉曼光谱 空间外差 基线校正 最小二乘法
天津理工大学理学院天津市量子光学与智能光子学重点实验室，天津 300384
为了满足信息化时代对信息加密安全性的要求，提出一种基于激光诱导击穿光谱（LIBS）技术的信息安全加密方法。使用常用的葡萄糖酸锌片和去离子水配制的水溶液在白纸上书写需要加密的信息，通过分析白纸和涂抹葡萄糖酸锌水溶液的白纸的LIBS光谱，发现Zn I在328.23 nm、472.22 nm和481.05 nm处的光谱线可以解读加密信息。通过扫描获得载有加密信息的白纸上不同位置处的LIBS光谱，并进一步通过去除基线、归一化和光谱叠加提高光谱强度空间分布的对比度，使得加密信息较清晰完整地被解读出来。实验结果表明，该方法通过生活中常用的葡萄糖酸锌片，实现了高效隐藏信息提取，具有安全性高、成本低和制作便捷等优点，为LIBS在信息加密领域提供了新思路，具有一定的潜在应用价值。
光谱学 激光诱导击穿光谱 加密 葡萄糖酸锌 基线校正 激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0530002
1 中国科学院合肥物质科学研究院，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
3 龙岩烟草工业有限责任公司，福建 龙岩 364030
为提高活性炭含量检测的效率与精度，基于微波谐振技术设计了一种活性炭滤棒微波幅值变化信号采集装置，并将高斯滤波和惩罚最小二乘算法相结合对微波幅值变化信号进行降噪和基线扣除处理。首先，比较了不同高斯窗口长度的滤波效果，选用非对称最小二乘法、自适应迭代重加权惩罚最小二乘法、非对称重加权惩罚最小二乘法和多约束重加权惩罚最小二乘法等4种处理方法对微波幅值变化信号进行基线校正，再求出基线校正后微波幅值变化信号的峰高、峰面积与半峰全宽，然后比较了基于支持向量回归机、偏最小二乘算法与反向传播神经网络建立的模型的预测结果。结果显示，活性炭质量的最佳模型为“峰面积-活性炭质量”，模型决定系数为0.9924，平均绝对误差为0.7979 mg，相对标准偏差为1.4962%。活性炭质量重复性检测最大标准差为1.85 mg，活性炭质量检测的最小绝对偏差为0.03 mg，活性炭质量检测最小相对偏差为0.05%。该方法为烟用活性炭滤棒中活性炭的定量分析提供了一种快速有效的方法。
测量 微波谐振技术 基线校正 惩罚最小二乘法 活性炭 质量 激光与光电子学进展
2023, 60(17): 1712007
1 北京工商大学人工智能学院, 北京 100048
2 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室, 北京 100048
电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)分析法是一种常用的溶液元素浓度分析方法, 但在ICP-AES测量过程中, 由于温度漂移、 杂散光和仪器暗电流等原因, 光谱往往会存在一定程度的基线漂移, 导致元素光谱强度值的测量结果存在误差, 进而影响元素浓度的定量分析结果, 因此基线校正是ICP-AES分析法中的必要环节之一。 对传统光谱基线校正方法进行简要分析, 在此基础上设计了一种基于非均匀B样条曲线和差分进化算法的ICP-AES光谱基线漂移校正方法; 首先验证了光谱信号中噪声的概率密度分布服从高斯分布, 然后对原始光谱进行预处理, 通过高斯滤波对光谱信号去噪; 然后以光谱基线校正过程中极小值序列的标准偏差作为评价指标, 以非均匀B样条曲线作为基线模型, 以曲线的控制点序列C和内接点序列T作为评价函数特征参数, 建立ICP-AES光谱基线校正评价函数, 将光谱基线校正问题转换为求解评价函数特征参数全局最优解的问题; 最后简要介绍了差分进化算法的流程, 通过差分进化算法求解使得评价函数取得最小值时的特征参数的全局最优解, 即非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T的取值, 并以此拟合相应的非均匀B样条曲线作为光谱基线, 实现对ICP-AES光谱的基线校正。 利用一组实测的ICP-AES光谱数据对本文提出的基线漂移校正方法进行验证, 实验结果表明, 提出的基于差分进化算法和非均匀B样条曲线的ICP-AES光谱基线校正方法能够准确地计算出非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T, 并拟合出理想的光谱基线, 从而实现ICP-AES光谱的基线校正, 该方法能够克服非均匀B样条曲线在光谱基线校正领域应用的局限性, 为后续的元素含量定量分析提供了技术基础。
光谱基线 基线校正 差分进化算法 非均匀B样条 电感耦合等离子体 Spectral baseline Baseline correction Differential evolution algorithm Non-uniform B-spline Inductively coupled plasma
江苏大学电气信息工程学院, 江苏 镇江 212013
光谱数据在采集过程中易发生基线偏移现象, 导致后续的鉴别和分析结果偏离真实值。 因此, 在光谱数据分析前, 需利用基线校正技术获取更为准确的光谱数据。 基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的基线校正方法无需人工选择参数, 基线校正结果在贝叶斯框架下具有最优性。 然而, 现有的稀疏贝叶斯建模较为简单, 无法适用于复杂的稀疏结构。 在实际应用中, 当纯谱的某些谱峰较宽时, 对应的稀疏向量将具有一定的块稀疏特性。 利用额外的块稀疏结构, 有助于进一步提升SBL方法的性能。 为了建模稀疏向量的块稀疏结构特性, 在原有的贝叶斯模型框架中引入模式耦合分层模型。 得益于稀疏贝叶斯框架固有的学习能力, 引入的模式耦合分层模型可自适应地学习稀疏向量的块稀疏结构, 从而大幅提升了基于SBL的基线校正方法的性能。 为验证本文方法的基线校正性能, 首先利用模拟数据集进行仿真实验, 并将该方法与SSFBCSP方法和SBL-BC方法在不同噪声方差条件下进行对比。 仿真实验结果表明, 该方法恢复谱峰较宽纯谱的效果提升明显, 特别是当噪声方差较大时, 其他方法的性能均有不同程度的下降, 但该方法依然具有较好的稳定性。 蒙特卡罗仿真实验结果也显示该方法纯谱拟合的标准化均方根误差明显优于其他对比方法。 最后, 利用色谱数据集与三种矿物的拉曼光谱数据集进行实测数据的基线校正性能验证, 结果表明该方法能产生比其他方法更为平滑的纯谱拟合结果, 且去噪效果更优。
光谱分析 块稀疏 稀疏贝叶斯学习 基线校正 Spectral analysis Block sparse Sparse Bayesian learning (SBL) Baseline correction 光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3730
东北大学秦皇岛分校控制工程学院, 河北 秦皇岛 066000
采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR), 结合多元校正模型对γ-聚谷氨酸(γ-PGA)发酵过程中两种主要底物葡萄糖和谷氨酸钠的浓度进行间接测量, 为优化发酵系统控制提供重要的反馈信息。 光谱测量中经常出现的基线漂移会严重影响后续多元校正模型的性能, 需要采用基线校正算法对光谱进行预处理。 现有流行的基线校正算法多数是基于Whittaker Smoother(WS)平滑算法, 这些算法均采用整数阶微分对拟合基线进行约束, 表达能力有限。 针对现有基线校正算法中的整数阶微分自适应性差的问题, 利用更加灵活的分数阶微分对基线进行约束, 提出了一种基于分数阶的基线校正算法, 实现对整数阶基线校正的扩展。 总共进行了5个批次的γ-PGA发酵实验, 并对不同批次和全部批次的ATR-FTIR光谱数据分别进行了分数阶基线校正, 模型的预测精度均得到不同程度的提升。 实验结果表明, 只有在批次2时, 基于整数阶的基线校正效果最好; 其他批次的基线校正效果最好时的阶次均为分数阶。 这也表明了分数阶微分(包含整数阶微分)对基线的约束更加合理。 同时发现全部批次的整体基线校正效果远远差于单一批次的效果, 原因可能是各批次发酵光谱的基线是不同的, 对不同的批次需要选用不同的阶次以获得最佳的基线校正。 此外, γ-PGA发酵样品的ATR-FTIR光谱测量是以蒸馏水为背景, 会在3 100~3 600 cm-1波数范围内出现负水峰, 形成有害的干扰信号; 分数阶基线校正后的光谱表明, 分数阶基线校正算法将负的水峰当作基线, 在一定程度上进行了消除。 综上分析, 分数阶基线校正算法不仅扩展了传统整数阶基线校正算法的应用范围, 也为消除ATR光谱中负的水峰提供了新的解决思路。
分数阶微分 光谱预处理 基线校正 Fractional differentiation Spectral preprocessing Baseline correction 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1848
湖南师范大学工程与设计学院，湖南 长沙 410081
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。
光谱学 拉曼光谱 基线漂移 平滑样条曲线 离散状态转移算法 基线校正 中国激光
2022, 49(18): 1811001
1 中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室，北京 100190
2 中国科学院大学，北京 100049
3 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所，安徽 合肥 230031
提出一种基于低秩约束惩罚最小二乘（LRPLS）的基线校正方法。利用惩罚最小二乘模型综合考虑拟合基线对干涉图的保真度和平滑度的影响，同时引入有效干涉图和噪声的低秩-稀疏先验约束条件，从而构建联合低秩矩阵恢复和惩罚最小二乘的正则化框架，并采用基于增广拉格朗日乘子的迭代优化算法进行求解。在“嫦娥一号”卫星干涉成像光谱仪（IIM）数据上的实验表明，所提方法在去除基线的同时，能够保留干涉图的有效信息。相比于现有的基线校正方法，所提方法具有更好的稳定性和抗噪能力；校正后复原高光谱影像得到显著提升，对于改善干涉成像光谱仪数据质量具有较高的实际应用价值。
光谱学 干涉成像光谱仪 基线校正 光谱复原 惩罚最小二乘 低秩矩阵恢复 光学学报
2022, 42(14): 1430001
1 北京理工大学光电学院, 精密光电测试仪器与技术北京市重点实验室, 北京 100081
2 河南师范大学物理学院, 河南省红外光谱测量与应用重点实验室, 河南 新乡 453007
光谱的预处理在光谱分析中占有非常重要的地位。 针对现有光谱去噪算法对弱峰保存能力差、 基线校正算法对光谱能量过扣除、 光谱特征峰定位不准确以及各种预处理算法串行处理造成的误差累计等问题, 设计了一个端到端的卷积神经网络。 该网络由两个模块组成: 基线校正和去噪模块和特征峰定位模块。 这两个模块相互连接又独立输出。 理想条件下, 可以依据光谱的线型函数和特征峰的位置拟合出无噪声无基线的光谱, 所以在基线校正和光谱去噪模块中连接特征峰定位模块的输出可以有效的提高去噪和基线校正的精度; 而高质量的光谱有助于更加精确的估计光谱峰的位置, 因此这两个模块相互连接可以有效提高重建光谱的质量。 光谱基线校正和去噪模块是一个前馈网络, 该模块由多个卷积层、 激活函数和批归一化层构成, 每一层均连接了特征峰定位模块的输出。 特征峰定位模块是一个多尺度特征融合网络, 该模块使用不同尺寸的卷积核将光谱分为不同的尺度, 融合大小不同尺度的特征估计光谱特征峰的具体位置。 在网络训练时, 使用不同温度、 湿度和不同预热时间的光谱仪获得光谱作为输入样本, 使用中国计量院的标准仪器获得光谱数据作为输出样本。 在实验中, 首先对合成的光谱分别添加不同信噪比的噪声和不同峰值的高斯基线, 分别评价该网络在噪声抑制、 基线校正、 光谱特征峰校正的能力; 然后将添加噪声和基线后的玉米的近红外光谱作为样本, 用最先进的算法对它们进行预处理, 然后用偏最小二乘法估计玉米中的水和油的浓度。 估计的浓度与用标准仪器测量的真实浓度进行比较, 以证明所提出的CNN的优势。 实验证明, 所设计的网络在单任务和多任务处理中均能取得良好的结果。 而且经过该网络处理的光谱在定量分析中可以得到更准确的结果, 具有较强的实用价值。
光谱学 卷积神经网络 光谱去噪 基线校正 特征峰定位 Spectroscopy Convolutional neural network Spectra denoising Baseline correction Characteristic peak positioning
