基于多尺度局部信噪比的拉曼谱峰识别算法
Acta Optica Sinica（2014）
摘要
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.
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关键词
spectroscopy,spectral peak recognition,multi-scale local signal-to-noise ratio,Raman spectrum,continuous wavelet transform
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