[发明专利]一种发射光谱背景动态校正的方法在审
申请号: | 201711071921.7 | 申请日: | 2017-11-03 |
公开(公告)号: | CN107860764A | 公开(公告)日: | 2018-03-30 |
发明(设计)人: | 于丙文;陈挺;郑磊落;常红旭;赖晓健;郭淳 | 申请(专利权)人: | 浙江全世科技有限公司 |
主分类号: | G01N21/73 | 分类号: | G01N21/73;G01N21/71 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人: | 胡晶 |
地址: | 310053 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 发射光谱 背景 动态 校正 方法 | ||
1.一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,采集空白背景谱图,包括m个谱图数据;
S2,采集带有连续背景干扰的样品谱图,包括m个与所述空白背景谱图的谱图数据相对应的谱图数据;
S3,根据空白背景谱图数据和连续背景干扰的样品谱图数据计算权重;
S4,使用不同方法处理权重;
S5,从所述样品谱图中的各点选择宽度为n的数据宽度,并从所述空白背景谱图中选择对应的n个数据进行拟合得到校正关系,其中n≤m,m、n为正整数;
S6,将参与拟合的宽度为n的数据点的空白背景谱图的中心点输入校正关系得到该点的样品的估计背景;
S7,对采集到的m个谱图数据,依次重复步骤S5和S6,得到完整的各点的样品的估计背景;
S8,将所述样品谱图扣除所述各点的样品的估计背景,得到干净的信号谱图。
2.根据权利要求1所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,步骤S5中,对于样品谱图数据选择像素点宽度为n的数据点,选择对应的空白谱图的对应的数据点进行拟合,此时,n≤m,并且n为奇数。
3.根据权利要求1或2所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,步骤S5中,进行拟合时,拟合方法为加权最小二乘法。
4.根据权利要求3所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,步骤S4和S5中,采用数据的权值w(i)抑制样品谱图中的异常数据对拟合结果的影响,所述异常数据包括信号峰数据、干扰峰数据、强度接近点,i为对应数据的索引号。
5.根据权利要求4所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,w(i)=1/((Isa bg(i)-Ibl bg(i))2+maxiΔyi2),其中maxiΔyi2=maxi(Isa bg(i)-Ibl bg(i))2;
或者w(i)=1/((Isa bg(i)-Ibl bg(i))2+miniΔyi2),其中miniΔyi2=mini(Isa bg(i)-Ibl bg(i))2;
其中Isa bg(i)为索引号为i的样品背景光谱数据,Ibl bg(i)为索引号为i的校正用空白背景光谱数据,maxiΔyi2为参与拟合宽度范围内连续干扰背景的样品谱图数据和空白背景数据对应点方差的最大值,miniΔyi2为参与拟合宽度范围内连续干扰背景的样品谱图数据和空白背景数据对应点方差的最小值。
6.根据权利要求5所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,直接对采集到的数据进行所述权值w(i)的计算;或者先对空白背景数据和连续背景干扰的光谱数据进行多点平滑处理后对所述权值w(i)进行计算,其中多点平滑计算的算法包括平权、三角、高斯算法。
7.根据权利要求6所述的一种发射光谱背景动态校正的方法,其特征在于,对于计算得到的权重进行平滑处理或者对权重数据进行筛选。
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