拉曼光谱数据降噪方法与流程
拉曼光谱(Raman Spectrum)技术作为一种通过检测物质在单色光照射产生的散射光谱，可提供快速、简单、可重复且无损伤的定性定量分析。近年来，随着激光技术和CCD检测技术的发展，拉曼光谱已经广泛应用于固体和液体材料的结构检测和性能分析。
然而拉曼光谱用于检测物质时，除了得到包含待测物的拉曼信号外，还会受到激光器波动、检测环境变化及样品本身等因素的干扰，这些干扰信号包括荧光背景干扰和不同程度的噪声。其中，拉曼光谱信号的噪声信号主要来源于CCD阵列检测器，包含光子散粒噪声和暗噪声。光子散粒噪声是CCD检测器在收集光子时出现的统计误差，其本质在于通过CCD测量得到的光强能够给出收集到的光子的平均数量，但无法得知任意时刻实际收集到的光子数量。当噪声振幅较大时，会引起拉曼谱图的抖动，出现毛刺尖峰，光谱的信噪比会降低，这将严重影响拉曼特征峰的提取以及待测物质的识别，降低拉曼光谱数据用于物质成分浓度分析的准确性。因此，对于降低拉曼信号噪声的研究，一直引起学者的关注。
目前减小拉曼光谱信号噪声的方法主要有两个方面，拉曼光谱检测系统的改良以及数据预处理方法。现阶段拉曼光谱检测系统的改良成本很高且无法完全消除由于系统本身影响带来的随机噪声，数据预处理算法有很好的效果且成本较低。常用的方法主要基于小波的时频局域化特性，通过小波变换分解信号为高频和低频部分，但需要人为确定截断尺度等参数，降噪结果受操作者人为因素影响，并且仅适用于信号频率与噪声频率相差较大的情况。另一种小波滤波方法利用信号和噪声的小波系数模值随尺度变化规律不同，将二者区分，但主要用于低频噪声的情况，且噪声去除的不够完全。
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