[发明专利]一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法

说明书

本发明提供一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法，解决现有技术中去噪的过程中容易丢失纯拉曼光谱信息，同时还依靠人为干预来设定输入参数。本发明提出一种基于深度学习的网络的拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：生成模型训练所需的拉曼光谱数据，分为训练集、验证集以及测试集；然后建立U‑Net拉曼光谱去噪模型，模型分为编码器网络、解码器网络两个模块，在编码器网络中使用一维卷积对拉曼光谱数据进行特征提取，在解码器网络中对提取的特征光谱进行重构并输出纯净光谱。本发明能够有效地对拉曼光谱进行噪音去除，较好的保留拉曼光谱信息，为进一步对拉曼光谱进行定性与定量提供精确可靠的信息。可广泛应用于光学领域技术领域。

技术领域

本发明涉及光学领域，尤其涉及光学检测技术领域，具体是指一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法。

背景技术

拉曼光谱法是上世纪20年代由印度科学家拉曼提出来的一项技术。上世纪六十年代激光器的诞生，给拉曼光谱的应用带来了发展空间。拉曼光谱分析技术由于具有丰富的物质特性信息、无损检验、无需样品制备等优点，作为一种行之有效的检测分析方法目前已被广泛应用。

拉曼光谱是一种由物质的分子振动产生的非弹性散射光谱，能够对物质做定性与定量分析，因而在医疗、化工等诸多领域得到广泛的应用。由于拉曼光谱是一种极其敏感的光谱，极易受到噪音和荧光背景的影响，在分析前需预先对光谱进行去噪处理。

目前对拉曼光谱进行去噪的主要方法有Savitzky-Golay平滑滤波、FFT滤波、惩罚最小二乘(PLS)、阈值法小波去噪。但目前的方法在去噪的过程中容易丢失纯拉曼光谱信息，同时还依靠人为干预来设定输入参数，不同物质的拉曼光谱需要设定不同的输入参数，并且人为设定的参数很难得到最优的去噪效果。这是拉曼光谱术应用于光学检测领域的一大难题。

鉴于现有技术中存在的缺陷，本发明提出一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法，实现对拉曼光谱精准高效去噪。

发明内容

本发明的目的包括两个：(1)解决目前方法无法精准高效对拉曼光谱进行去噪的问题；(2)解决目前方法无法自动设定去噪参数的问题。基于以上两个目的，本发明提供一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法，包括以下几个步骤：

步骤1：利用洛伦兹剖面对纯净拉曼光谱特征峰进行拟合，使用泊松噪音和高斯噪音拟合噪音信号，建立由训练集、验证集、测试集组成的拉曼光谱数据库；

步骤2：构建深度学习模型，模型整体由编码器结构和解码器结构组成，编码器结构接收原始拉曼光谱并使用卷积神经网络提取光谱特征信息，解码器结构负责将编码器提取的特征信息重构成与原始拉曼光谱尺寸相同的纯净光谱；

步骤4：使用训练集训练深度学习模型，包括编码器网络和解码器网络；

步骤5：使用测试集测试改进深度学习模型性能，然后使用模型对拉曼光谱进行去噪，并输出纯净拉曼光谱数据。

上述方案中，步骤1，生成纯净光谱数据和带有噪音的模拟拉曼光谱的具体步骤如下：

步骤11：本发明使用模拟拉曼光谱对模型进行训练，每条模拟拉曼光谱数据由下方公式组成：

r(x_i)＝R(x_i)+N(x_i)

其中x_i代表拉曼频移，r(x_i)代表生成的模拟拉曼光谱、R(x_i)代表纯净拉曼光谱、N(x_i)代表噪音光谱，模拟拉曼光谱数据r(x_i)由二者叠加而成。