[发明专利]基于分段拟合数据处理算法的荧光光谱数据噪声滤波方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种荧光光谱数据的降噪处理算法，能有效滤除光谱数据中随机干扰，提高其仪器测量精度。

背景技术：

光谱分析作为现代分析测试中最为常见的一种技术手段，能够以教小的样品损耗提供较全面的物质特征信息，因而在冶金矿业、地质地貌、工业机械、石油化工、医药安全、卫生质检等领域中一直发挥着重要作用。

在光谱测量中，由于外界干扰和仪器本身噪声等因素的影响，测得的光谱数据中在不同程度上含有随机噪声，噪声会在引起谱图的抖动、毛刺的出现，将影响谱图的特征分析，增加了后续分析和检测的误差。

通过对测量得到的图谱数据进行数字处理可降低噪声、提高信噪比，是光谱分析中常用的预处理方法。为了消除或减弱干扰的影响，提高曲线的平滑度，需对采样数据进行平滑处理。

发明内容：

本发明的目的是通过设定相关的参数，以处理效果稳定性和误差大小为依据，给出了滤波的最佳模板，处理后避免出现锯齿状波动等异常数据，能有效提高光谱数据的计算精度。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于分段拟合数据处理算法的荧光光谱数据噪声滤波方法，将分段拟合数据处理算法运用到荧光光谱的数据处理中，并对光谱曲线进行分段拟合时做多次迭代运算，包括以下过程：实测光谱数据；确立极值点；以单调区间划分拟合区域；分段拟合数据滤波；输出处理后的数据；

具体步骤如下：

(1)处理原始实测光谱数据的步骤：将采集到的光谱数据通过取点x_i附近等间距的n₁+n_r+1个点，用n₁表示x_i左边点的个数，用n_r表示x_i右边点的个数，x_i+1-x_i＝Δx为均匀间距；

(2)对生成的序列进行计算处理的步骤：通过对数据的求导得出极值点，划分出单调区间，用于分段拟合区域；

(3)对处理后的序列处理的步骤：多项式在x_i的值，就给出了它的光滑数值g_i(g_i∈G)，因此

gi=Σk=0Mbk[x-xiΔx]k]]>

由于x_i+1-x_i＝Δx的均匀间距，设实测数据为y_i，P_i(x)表示相对于点x_i的一个M次多项式，用它在最小二乘意义下拟合这n₁+n_r+1个点，为了使用P_i(x)拟合测试数据，必须定义系数b_k，使得下式达到最优，