离子激发发光(IBIL)分析作为一种实时原位的光谱分析技术, 由于其对样品内部结构的敏感性, 给我们分析样品光谱谱峰信息带来了一定的困难。 为了准确地对离子激发发光能谱进行分峰以便更加清晰地判断材料内部不同缺陷的发光中心, 提出了一种利用Voigt函数, 通过L-M(levenberg-marquardt)非线性最小二乘算法对100和200 K温度时ZnO的IBIL能谱中深能级发射(DBE)峰进行分峰的方法。 通过对比Gauss函数和Voigt函数对能谱拟合后峰位随注量的波动情况, 发现使用Voigt函数拟合得到的峰位更加稳定, 并且收敛速度更快。 同时通过对使用Voigt函数拟合后得到的峰中心位于1.75, 1.95和2.10 eV三个子峰的高斯函数半高宽与洛伦兹函数半高宽比较, 发现洛伦兹函数半高宽约为高斯函数半高宽的1/10, 而且100 K时的1.95 eV峰, 200 K时1.75和1.95 eV峰, 其洛伦兹峰半高宽数值为10^-10量级以下, 说明其中非均匀展宽(高斯展宽)仍然是谱峰展宽的主要机制; 而电子与声子散射作用是洛伦兹展宽的主要机制。 对于涉及导带中大量电子的2.10 eV子峰, 其在200 K时洛伦兹函数半高宽明显大于100 K时, 由于在温度较高时, 由于晶格热振动加剧, 且电子热运动加强, 增大了散射概率, 导致电子与声子的散射作用加强, 从而对洛伦兹谱线进一步展宽。 而峰中心位于1.75 eV的红光, 其主要与V_Zn相关, 在100 K时其子峰的洛伦兹半高宽为0.02 eV, 但在200 K时变得极小, 这可能是由于100 K时V_Zn束缚的电子或激子在200 K获得足够的热动能摆脱了V_Zn束缚, 减弱了与周围的晶格的散射作用, 从而使得洛伦兹展宽变得极弱。 实验结果表明Voigt函数更加适用于IBIL能谱拟合分峰, 这也为以后IBIL技术应用于其他材料内部结构能谱分析提供了可借鉴的依据。

拉曼成像是拉曼光谱技术非常重要的一个环节, 通过生成光谱数据的伪彩图像, 可以得到采集区域中某物质组分的浓度和位置分布信息, 当前, 拉曼成像技术已经逐渐成为监测生物活性以及物质组分的最优解之一。 为了得到清晰的成像效果, 采集过程中的数据量不宜过小, 否则成像效果差、 锯齿感较重, 从而导致视觉效果不好。 但是, 数据量的增加虽然可以得到更好的成像效果, 但会增加时间成本、 降低仪器寿命。 因此, 在不增加时间和硬件成本的情况下, 对采集点数据进行插值提高成像的空间分辨率、 降低时间分辨率是很有意义的。 提出了一种基于研究拉曼光谱波形结构物理特性的图像插值算法。 区别于传统的图像插值算法仅对图像像素值进行处理, 通过结合拉曼信号的物理特性, 选取最小二乘法和物理特性上最适合解析拉曼谱峰的数学模型Voigt函数对现有光谱数据进行数学拟合提取特征值, 并对提取出的特征值通过线性插值方法计算出未知插值点的Voigt函数的特征值, 从而计算出插值点的Voigt函数, 可以直接提高现有拉曼图像的空间分辨率, 同时通过该方法也可以缩短扫描时间, 提高拉曼成像的时间分辨率。 同时, 为了验证算法的有效性和可行性, 对一种药物和一种生物细胞的原始拉曼成像进行图像插值, 并采用直方图的欧几里得距离求解相似度和结构相似度算法(SSIM, 一种权威的图像相似度评价算法)对插值效果进行评价。 实验结果表明, 在图像像素点增量分别为50%和75%的情况下, 该算法能够很好地保留样本组分的分布和浓度等重要信息。 该算法可以在不升级硬件的情况下提高拉曼成像的性能, 推荐作为拉曼成像数据处理和软件的有效补充。

利用拉曼光谱进行混合物组分定量分析一直是分析化学领域的一大难题。 针对现有的基于机器学习(如支持向量回归机、 偏最小二乘)的混合物定量分析方法存在的训练样本难以获得、 模型推广性能差的问题, 提出了一种基于拉曼光谱谱峰强度最小二乘拟合的已知混合物组分直接定量分析方法。 该方法首先采集已知混合物及其各组分的拉曼光谱, 利用连续小波变换和惩罚最小二乘法相结合的方法对采集的拉曼光谱进行去噪、 基线校正等预处理。 通过斜率比较法将预处理后的拉曼光谱分为多个光谱子区间, 将各子区间的拉曼光谱看作是多个Voigt函数的线性叠加, 并利用levenberg-marquardt-fletcher(LMF)算法求解获得各谱峰的位置、 强度、 半高宽等表达系数。 根据各组分参考光谱的谱峰位置, 确定各组分对混合物光谱中每个谱峰的贡献度。 依据朗伯-比尔定律中拉曼光谱的谱峰峰强与其所对应的浓度的正比关系, 建立超定方程; 最后利用最小二乘法拟合该超定方程得到各组分对应的系数, 从而获得各组分的体积浓度。 利用乙醇、 乙腈、 丙酮、 环己烷、 二丙酮醇、 丙二酸二乙酯六种组分配置了10种三元混合物(每种三元混合物9个体积浓度比), 采集了90组混合物及6种组分的拉曼光谱数据。 在混合物及其组分参考光谱测量条件(功率和积分时间)相同情况下, 所有组分的相关系数(r)均在0.96以上, 均方根误差(RMSE)小于6%, 剩余预测偏差(RPD)均大于2.5; 在混合物及其组分参考光谱在不同测量条件下, 各组分的r均大于0.93, 最大RMSE为7.94%, RPD均大于2.0, 证明了算法具有良好的准确性和鲁棒性。 所提出的方法能够实现对三组分混合物的快速、 准确的直接定量分析, 为混合物的定量分析提供了一种有效的途径。