[发明专利]一种基于二元状态转换的惩罚B样条平滑光谱基线校正方法

摘要

本发明公开了一种基于二元状态转换的惩罚B样条平滑光谱基线校正方法。通过二元数据集合表示光谱数据点是否为背景点，初始化二元数据集合为随机产生的数据集。取二元数据集合中元素为1的数据所对应的光谱数据点作为基线数据，采用惩罚B样条拟合基线数据得到光谱基线。通过状态转换算法以及将拟合基线和最佳估计基线比较，不断更新光谱二元数据集合，从而拟合得到最佳基线。本算法获得的背景基线准确度高，算法适用性强，并且所需确定的参数较少，能够有效地消除背景光谱，从而获得良好的基线校正效果，为进一步分析光谱数据提供准确可靠的数据。

主权项

1.一种基于二元状态转换的惩罚B样条平滑光谱基线校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，参数初始化：对基于二元状态转换的惩罚B样条平滑光谱基线校正方法的参数进行初始化，需要初始化的参数包括最大迭代次数、状态转移算法中的替代因子SF和交换率SR、B样条平滑的惩罚参数p和每个光谱数据点的二元状态信息变量步骤二，通过状态转换算法中的交换和替代操作，改变二元状态信息变量所形成的二元个体集合x′j的项；步骤三，惩罚B样条平滑拟合：将x′j与光谱横坐标对应项相乘，删除其中为0的项，并取剩余项对应的光谱强度，组合得到背景迭代点；使用惩罚B样条平滑拟合背景迭代点，获得基线数据；步骤四，计算适应度函数，用于评判迭代过程中拟合的性能；步骤五，迭代过程中最佳二元个体集合和基线选择：用适应度函数的最小值选择当前局部最佳二元个体集合和基线；步骤六，终止迭代过程：当连续两次迭代过程中最优个体适应度函数之差小于设定阈值，或者达到最大迭代次数时，则转至步骤八，否则转到步骤七；步骤七，更新二元个体集合：将背景基线与步骤五中的局部最优估计基线进行比较从而更新二元个体集合，即通过查找大于局部最佳估计基线的拟合基线中所有数据点位置的原始光谱数据，如果该强度大于拟合基线对应的强度，则该点为特征峰区域，即对应x′i中该点的数据更新为0，然后返回步骤二中继续执行；步骤八，输出迭代背景基线作为全局最优估计基线，完成校正。