针对大气挥发性有机化合物(Volatile organic compounds, VOCs)色谱谱图基线漂移严重、 色谱峰峰形复杂的特点,设计了一种色谱数据处理方法。采用移动平均法和小波变换法对高 频噪声和基线漂移进行处理,保证了谱峰解析的准确性。采用一、二阶导数结合法对色谱峰 进行识别,高斯曲线拟合法进行峰面积计算,提高了峰面积计算精度。实验结果表明,该算法 运行速度快,噪声去除和基线校正效果明显,能够准确识别重叠峰、肩峰等不规则峰形,峰面积 计算精度高,满足环境大气VOCs色谱数据处理的要求。

激光诱导击穿光谱(LIBS)中通常含有丰富的元素特征谱峰，谱峰的准确识别是利用LIBS技术进行元素定性、定量分析的前提和基础。针对传统谱峰元素识别方法准确率偏低、可靠性不足的缺点，提出了一种元素谱峰自动识别的新方法。该方法首先利用Voigt函数对实验光谱进行拟合，以克服谱峰重叠和噪声干扰; 通过滤波处理后提取拟合谱峰的中心波长、光强、半峰全宽和谱峰质心作为谱峰特征参数向量，并将待识别光谱的谱峰特征参数向量与美国国家标准与技术研究院(NIST)标准谱线数据库中的元素谱线进行相似性分析，从而实现谱峰元素的自动识别。分别利用NIST标准数据库和茶叶样品LIBS光谱数据进行实验研究，验证了该方法在LIBS谱峰元素识别上的有效性。

为了提高拉曼光谱检测系统的时间分辨率, 常常需要采用较短的采样积分时间, 此时带有分子结构振动谱的有用拉曼信号可能完全淹没在噪声中, 严重影响信号的进一步分析, 因此有必要对测量所得的光谱信号进行噪声消除处理。 传统的消噪方法是基于信号与噪声在频域或统计特性之间的差异, 通过平滑滤波或取平均值的方法来消除噪声, 一般适用于噪声强度不高的情况, 对于信噪比较低的情况处理效果并不理想。 针对传统去噪方法的不足, 从信号重构的角度, 利用基于小波变换的谱峰识别、 半峰宽检测提取光谱特征参数, 再利用最小二乘拟合的方法, 能够有效地提取淹没于强噪声背景下的有用拉曼信号。 在仿真中, 运用该算法得到的光谱曲线光滑, 峰位置准确, 信噪比改善明显。 在实验中, 分别利用该方法处理头孢呋辛酯片和罗红霉素拉曼光谱数据, 得到了清晰的谱峰位置、 幅值及半峰宽信息, 实现了对短积分时间、 强噪声背景的拉曼信号的有效还原, 提高了检测系统的时间分辨率。 仿真和实验结果表明, 该方法需要调整参数少, 易于实现, 在信噪比比较低的情况下依然能够得到良好的去噪效果, 为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。

拉曼谱峰识别是拉曼定性分析中的关键技术之一, 针对现有拉曼谱峰识别方法中存在的缺陷和不足提出了一种双尺度相关拉曼光谱谱峰识别方法, 即采用两个尺度下的相关系数与局部信噪比相结合来实现拉曼谱峰识别。 利用MATLAB对所提算法与传统的连续小波变换法进行了对比分析, 并通过实测拉曼光谱进行验证。 分析结果: 双尺度相关法识别一幅拉曼谱的平均时间为0.51 s, 连续小波变换法为0.71 s； 当谱峰信噪比≥6时（现代拉曼光谱仪器均可达到较高的信噪比）, 双尺度相关法的谱峰识别准确率高于99%, 连续小波变换法的谱峰识别准确率小于84%, 且双尺度相关法谱峰位置识别误差的均值与标准差均要小于连续小波变换法。 通过仿真对比分析和实验验证表明: 双尺度相关法具有无需人工干预, 无需做去噪及去背景等预处理操作, 识别速度快, 识别准确率高等特点, 是一种切实可行的拉曼谱峰识别方法。

拉曼谱峰识别是拉曼光谱定性分析中的关键技术之一。针对现有方法的自动化程度不高、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。算法通过多尺度二阶差分运算，得到光谱的差分系数，再将差分系数除以估计出的噪声标准差，获得光谱的MLSNR矩阵，通过寻找MLSNR矩阵中的局部极大值形成的脊线来识别拉曼谱峰。算法采用自动阈值估计法去除噪声引起的局部极大值的干扰，可实现谱峰的自动化识别，不需设置任何参数。仿真实验结果表明：无论对单峰还是重叠峰，当拉曼谱峰信噪比大于等于6时MLSNR的谱峰识别准确率均高达100%，即使对处于检测限的单峰，仍有95%以上的识别准确率。MLSNR是一种切实可行的拉曼谱峰识别方法。