[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

说明书

本发明公开了一种拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质，属于数字信号处理技术领域。本发明通过获取原始光谱数据，对所述原始光谱数据进行降维，得到降维后的光谱信息；并基于所述原始光谱数据，获取平移特征信息；将所述光谱信息和所述平移特征信息进行特征拼接，以得到新的特征表示方法，使用本发明中的新的特征表示方法进行预测,能够有效地避免测试时间不同引起的采样点平移的影响，并且显著提升预测模型的预测精度以及模型的泛化能力，提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及数字信号处理领域，尤其涉及拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质。

背景技术

拉曼光谱分析法是基于印度科学家C.V.拉曼（Raman）所发现的拉曼散射效应，对与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，并应用于分子结构研究的一种分析方法。

现有的拉曼光谱分析技术通常使用PCA（Principal Component Analysis，PCA）算法结合分类器构建预测模型的方式对测试样品进行定性或者定量分析。具体通常首先构建测试样品数据集，将拉曼光谱进行平滑去噪处理后进行降维，使用降维后的数据进行后续分析处理。

但在现有拉曼光谱分析技术中，在对一批样本进行测试时，除了需要采集待测样品的光谱外，还需要在同等条件下采集构建用于模型训练的数据集，一旦设备中的光学部件随着环境温湿度等因素发生变化后，新的测试样品光谱会在采样位置出现一定的偏移。这时候，如果待测样品之间的区别很小，使用上一次测量结果构建的模型将无法准确地对新测试获得的样品进行预测。这就使得下一次进行检测时又需要重新构建一次用于模型训练的数据集，这样检测的效率会大大降低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质，旨在解决拉曼光谱设备采样位置出现平移误差时，如何获得更为精准的预测信息，提高检测效率的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种拉曼光谱数据处理方法，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，得到降维后的光谱信息；

基于所述原始光谱数据，获取平移特征信息；

将所述光谱信息和所述平移特征信息进行特征拼接，以得到新的特征表示方法。

可选地，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；

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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；