[发明专利]拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质有效
申请号: | 202111593447.0 | 申请日: | 2021-12-24 |
公开(公告)号: | CN113971747B | 公开(公告)日: | 2022-04-26 |
发明(设计)人: | 何兆铭;王晨卉;李贺军;毕海;王悦 | 申请(专利权)人: | 季华实验室 |
主分类号: | G06V10/77 | 分类号: | G06V10/77;G06V10/764;G06K9/62;G01N21/65 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 白甲坡 |
地址: | 528200 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 光谱 数据处理 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述拉曼光谱数据处理方法包括以下步骤:
获取原始光谱数据;
对所述原始光谱数据进行降维,得到降维后的原始信息;
基于所述原始光谱数据,获取平移特征信息;
将所述原始信息和所述平移特征信息进行特征拼接,以得到特征数据集;
所述平移特征信息包括:平移信息,所述基于所述原始光谱数据,获取平移特征信息的步骤包括:
基于所述原始光谱数据,得到获取每个光谱对应的参考点;
计算得到所述原始光谱数据中每个光谱相对所述参考点的相对平移程度,将所述相对平移程度作为平移信息。
2.如权利要求1所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述计算得到所述原始光谱数据中每个光谱相对所述参考点的相对平移程度,将所述相对平移程度作为平移信息的步骤包括:
计算得到所述原始光谱数据中每个光谱相对所述参考点的相对平移程度,基于所述相对平移程度,获取对应的第一权重系数;
将所述相对平移程度与所述第一权重系数相乘,得到平移信息。
3.如权利要求1所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述平移特征信息包括:频域信息,所述基于所述原始光谱数据,获取平移特征信息的步骤包括:
对所述原始光谱数据进行快速傅里叶变换处理,得到光谱频域信息;
对所述光谱频域信息进行降维,得到所述频域信息。
4.如权利要求3所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述对所述光谱频域信息进行降维,得到所述频域信息的步骤包括:
对所述光谱频域信息进行降维,得到对应的光谱频域降维信息;
基于所述光谱频域降维信息,获取对应的第二权重系数;
将所述光谱频域降维信息与所述第二权重系数相乘,得到所述频域信息。
5.如权利要求4所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述基于所述光谱频域降维信息,获取对应的第二权重系数的步骤包括:
基于所述光谱频域信息,获取所述第二权重系数的候选参数表;
遍历所述候选参数表,确认所述候选参数表选中效果最优的候选参数,将所述候选参数作为所述第二权重系 数。
6.如权利要求4所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述基于所述光谱频域降维信息,获取对应的第二权重系数的步骤包括:
将所述光谱频域信息输入预构建的神经网络;
由所述神经网络得到对应的第二权重系数。
7.如权利要求1所述的拉曼光谱数据处理方法,其特征在于,所述对所述原始光谱数据进行降维,得到降维后的原始信息的步骤包括:
对所述原始光谱数据进行降维,将降维后数据作为测试集;
用所述测试集对对应的初始维度数进行调整,确认对所述原始光谱数据进行降维的维度数;
基于所述维度数,对所述原始光谱数据进行降维,得到所述原始信息。
8.一种拉曼光谱数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取原始光谱数据;
处理模块,用于对所述原始光谱数据进行降维,得到降维后的原始信息;
平移特征模块,用于基于所述原始光谱数据,获取平移特征信息;
特征融合模块,用于将所述原始信息和所述平移特征信息进行特征拼接,以得到特征数据集。
9.一种拉曼光谱数据处理设备,其特征在于,所述设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的拉曼光谱数据处理程序,所述拉曼光谱数据处理程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的拉曼光谱数据处理方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有拉曼光谱数据处理程序,所述拉曼光谱数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的拉曼光谱数据处理方法的步骤。
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