[发明专利]一种拉曼光谱下基于残差分析的物质鉴别方法

说明书

本发明提供了一种拉曼光谱下基于残差分析的物质鉴别方法。该方法包括：采集未知物和对比物的拉曼光谱，进而确定两者的拉曼特征峰并确定两者的拉曼特征峰特征向量组；进行对比物和未知物的拉曼特征峰匹配；若存在未匹配的拉曼特征峰则未知物和对比物不是同种物质，否则基于匹配成功的拉曼特征峰、根据未知物和对比物的拉曼特征峰特征向量组、确定未知物和对比物的相似度；若相似度第一额定阈值，则未知物和对比物不是同种物质，否则将对比物的拉曼光谱进行位移校正后确定与未知物的拉曼光谱的残差光谱；分析残差光谱，若残差光谱存在未知物独有的真实的拉曼特征峰则未知物和对比物不是同种物质，否则未知物和对比物是同种物质。

技术领域

本发明属于物质鉴别技术领域，特别涉及一种拉曼光谱下基于残差分析的物质鉴别方法。

背景技术

随着科技和社会的发展，物质鉴别技术发挥着越来越重要的作用，在食品安全检测、药品质量监管和材料分析等领域应用广泛。一些非法分子常将过期物重新包装或者以次充好、掺杂掺伪，这些行为严重威胁着人们的身体健康，从外观上较难准确物质是否为劣质品，在掺杂或掺伪浓度较低的情况下，快速、准确且重复性高的鉴别技术显得尤为重要。

主流的物质鉴别方法包括质谱分析法、色谱分析法、电化学分析法、光谱分析法等。其中，拉曼光谱分析法可以实现简便、快速、无损的物质鉴别，且具有较高的重复性。拉曼光谱是种“指纹谱”，不同的化合物由于其化学键或者功能团不同有着不同的拉曼特征峰，根据特征峰的不同可以进行物质的鉴别。

利用拉曼光谱进行物质鉴别的方法有特征峰对比法、距离/相关系数度量法、p-value判别法、神经网络法等。其中，特征峰对比法是通过比较未知物与对比物的特征峰，若未知物与对比物有着不同的特征峰或者特征峰之间的强度差异明显，则认为未知物与对比物不是同种物质。距离/相关系数度量法是计算未知物和对比物的欧式距离、余弦距离或者相关系数，并将其与所设置的阈值进行比较来鉴别对比物与未知物是否为同种物质。p-value判别法计算未知物光谱与对比物光谱之间的显著性水平，从而接受或者拒绝“未知物与对比物是同种物质”的假设。神经网络法包括BP神经网络、人工神经网络、支持向量机等，通过训练模型来实现未知物的鉴别。

在利用拉曼光谱进行物质鉴别的方法中，特征峰对比法结合了谱峰的拉曼位移和拉曼强度。当掺杂物光谱谱峰与对比物光谱谱峰存在严重重叠或者掺杂物浓度较低时，特征峰对比法很难准确实现未知物与对比物的鉴别。距离/系数度量法分析未知物与对比物的全谱数据，得到光谱的整体相似度，当存在较大的谱峰偏移以及掺杂浓度较低时，阈值的选取变成一个难题。在掺杂物浓度较低、未知物与对比物的差异很小的情况下，根据p-value判别法难以准确鉴别未知物与对比物是否为同种物质。神经网络法需要大量的训练样品，训练模型也较为耗时，当需要鉴定不同的未知物时，需要重新训练模型。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够实现快速、准确的物质鉴别的拉曼光谱物质鉴别方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种拉曼光谱下基于残差分析的物质鉴别方法，该方法包括：

采集未知物和对比物的拉曼光谱，并基于未知物和对比物的拉曼光谱确定未知物的拉曼特征峰和对比物的拉曼特征峰，从而确定未知物的拉曼特征峰特征向量组和对比物的拉曼特征峰特征向量组；

进行对比物和未知物的拉曼特征峰匹配；若存在未匹配的拉曼特征峰，则未知物和对比物不是同种物质；若不存在未匹配的拉曼特征峰，则基于匹配成功的拉曼特征峰，根据未知物的拉曼特征峰特征向量组和对比物的拉曼特征峰特征向量组，确定未知物和对比物的相似度；若相似度低于第一额定阈值，则未知物和对比物不是同种物质；若相似度大于等于第一额定阈值，将对比物的拉曼光谱进行位移校正后确定与未知物的拉曼光谱的残差光谱；

分析残差光谱，若残差光谱存在未知物独有（即对比物没有未知物有）的真实的拉曼特征峰，则未知物和对比物不是同种物质；若残差光谱不存在未知物独有（即对比物没有未知物有）的真实的拉曼特征峰，未知物和对比物是同种物质，完成对未知物的鉴别。