[发明专利]基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法

权利要求书

1.基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，采用角分辨极化拉曼光谱技术，得到测定物质在不同角度的拉曼原始光谱；

步骤二，对拉曼原始光谱进行归一化、滤波和基线校正处理；

步骤三，对处理后的拉曼光谱进行整理合并；

步骤四，设置峰的种类和个数，并绘制散点图；

步骤五，进行拟合，得到每个峰的特征；

步骤六，将不同峰位的峰值分开，得到对应峰位的角分辨极化拉曼光谱图。

2.根据权利要求1所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤二中，采用min-max标准化算法将数据归一化；采用滑动多项式滤波法进行基线校正。

3.根据权利要求2所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤二中，校正处理具体为，对拉曼原始光谱进行多项式拟合得到拟合光谱，计算拟合残差，进行峰值消除，多项式拟合逼近基线，再用原始光谱减去基线，得到基线校正后的光谱数据；其中，拟合残差计算公式为，R(x)＝O(x)-P(x),

4.根据权利要求3所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤三中，在Python中对拉曼光谱进行整理合并。

5.根据权利要求4所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤四中，在Python中定义choose_Gauss_number(self,V)来设置Gauss型的峰数量，定义choose_Lorentz_number(self,V)来设置Lorentz型的峰数量，定义choose_Voigt_number(self,V)来设置Voigt型的峰数量；

确定含有待定Gauss特征参数的拟合函数为，

确定含有待定Lorentz线型特征参数的拟合函数为，

确定含有待定Voigt线型特征参数的拟合函数为，

在Python中具体使用的Gauss拟合函数：

在Python中定义了Gauss拟合函数，一个Gauss线型峰通过Gauss(x,y₀,A,b,c)来调用。

6.根据权利要求5所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：在步骤四中，使用Python中的x＝self.df.iloc[:,int(self.Wave_number)].values和y＝self.df.iloc[:,int(self.Now_data)].values来确定散点图的x和y，再调用plot_scatter(x,y,scatter_size＝self.scatter[1],scatter_color＝self.scatter[0])函数，画出散点图。

7.根据权利要求6所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤五中，拟合后，不同角度对应的峰重复步骤二，完成所有峰的拟合。

8.根据权利要求7所述的基于Python的角分辨极化拉曼光谱的作图方法，其特征在于：步骤六中，通过Python中的ax＝plt.subplot(111,projection＝'polar')函数来绘制极坐标，再使用c＝ax.scatter(theta,r,c＝colors,cmap＝'hsv',alpha＝0.75和ax.plot(theta,r,linewidth＝2,color＝'red')进行绘制，得到对应峰位的角分辨极化拉曼光谱图。