[发明专利]一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法在审
| 申请号： | 202210091302.9 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114417937A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 谷永辉;刘昌军 | 申请（专利权）人： | 山东捷讯通信技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 264200 山东省威海市环翠区*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光谱 方法 | ||
【主权项】：
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