[发明专利]利用已知混合物拉曼光谱改善混合物成分识别精度的方法

说明书

本发明公开了一种利用已知混合物拉曼光谱改善混合物成分识别精度的方法，涉及拉曼光谱技术领域，该方法计算待测拉曼光谱特征向量组与拉曼光谱标准库中第n种纯净物的纯净物拉曼光谱特征向量组之间的第一相似度后，利用已知混合物库计算得到待识别物拉曼光谱特征向量组与已知混合物中带有偏移信息的对应纯净物的谱峰特征向量组之间的第二相似度，并根据第一相似度和所有第二相似度确定待测混合物与第n种纯净物之间的相似度，并由此得到成分识别结果；本申请利用已知混合物库协助拉曼光谱标准库进行协助搜索，相比于仅采用纯净物库搜索的策略，本申请这种已知混合物的应用有效的补偿了偏移现象所带来的干扰，可以有效帮助提高待识别物的识别精度。

技术领域

本发明涉及拉曼光谱技术领域，尤其是一种利用已知混合物拉曼光谱改善混合物成分识别精度的方法。

背景技术

拉曼光谱技术是一种光谱分析技术，在对样品组成及含量分析领域具有广泛应用，其对于入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息，并应用于物质成分(定性分析)和浓度(定量分析)的分析，被测物质的拉曼光谱的谱峰对应于某些特定的物质分子，不同物质有着不尽相同的化学键或功能团，表现在拉曼光谱上为不同的谱峰，因此拉曼光谱也被称为“指纹“光谱，由于其快速、简便、非侵入性和样本无需预处理的优点，拉曼光谱被广泛应用于考古学、生物学、物质鉴定等领域。

混合物成分鉴别在混合物分析中具有非常重要的意义，在基于拉曼光谱的混合物定性识别领域，识别方法通常有谱峰对比法、投影法、神经网络法等。虽然这些方法取得了一定的成果，但由于存在较依赖人的主观判断、费时费力、需要大量的训练样本等缺点，通常不能满足人们对于混合物识别的要求。

目前较为常用的是基于纯净物的拉曼光谱数据库的搜索算法，其基本原理是构建已知纯净物的拉曼光谱数据库，将待识别物质光谱与拉曼光谱数据库中光谱逐一比较，计算两者的相似度，并根据相似度大小最终确定待识别混合物的成分。而在具体应用时，由于测量仪器自身存在的重复性误差，以及待识别混合物中各成分的相关干扰，导致采集的混合物中各成分的拉曼光谱谱峰与拉曼光谱数据库中的纯净物谱峰都有一定程度的偏移现象，从而影响混合物成分鉴别的精度。为了减少拉曼光谱谱峰偏移现象，通常测量仪器在使用时都需要控制其测量环境，并进行光谱校准。但对于手持式拉曼光谱仪这一类面向快速检测应用的设备来说，其测量环境往往难以控制，且光谱校正困难，导致在拉曼光谱数据库较大的情况下，存在较为严重的误识别问题，定性识别的精度难以保证。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种利用已知混合物拉曼光谱改善混合物成分识别精度的方法，包括如下步骤：

建立拉曼光谱标准库和已知混合物库，拉曼光谱标准库中包括N种纯净物的纯净物拉曼光谱特征向量组，已知混合物库中包括M种已知混合物的已知混合物拉曼光谱特征向量组，每种已知混合物由K种纯净物混合而成；

获取待测混合物的待测拉曼光谱特征向量组；

计算待测拉曼光谱特征向量组与拉曼光谱标准库中第n种纯净物的纯净物拉曼光谱特征向量组之间的第一相似度，并检测已知混合物库中是否存在参考已知混合物，参考已知混合物是M种已知混合物中包含第n种纯净物的已知混合物，n为参数且n的起始值为1；

若已知混合物库中不存在参考已知混合物，则确定待测混合物与第n种纯净物之间的相似度为第一相似度；

若已知混合物库中存在Q种参考已知混合物，则提取每一种参考已知混合物的已知混合物拉曼光谱特征向量组中对应于第n种纯净物的带有偏移信息的谱峰特征向量组，并计算带有偏移信息的谱峰特征向量组与待测拉曼光谱特征向量组之间的第二相似度；确定待测混合物与第n种纯净物之间的相似度为第一相似度以及Q个第二相似度中的最大值；