自适应拉曼光谱成像数据去噪及其在植物细胞壁光谱分析中的应用

发布时间：2017-10-10 11:06

  本文关键词：自适应拉曼光谱成像数据去噪及其在植物细胞壁光谱分析中的应用

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【摘要】：拉曼光谱成像数据存在基线漂移与宇宙射线干扰峰两类噪声信号,无法直接用于光谱分析研究,必须去除。现有单光谱去噪方法处理结果不稳定、可重复性差。针对这一问题,本研究提出了一种自适应拉曼光谱成像数据新型去噪法,采用优化的自适应迭代惩罚最小二乘法(Adaptive iteratively reweighted penalized least-squares,air PLS)和基于主成分分析(PCA)的干扰峰消除算法修正光谱基线漂移和宇宙射线干扰峰,具有输入参数少、光谱失真小、处理速度快、去噪结果稳定等优点。利用本方法去除了芒草(Miscanthus sinensis)细胞壁拉曼光谱成像数据(9010条光谱)中的噪声信号,并对去噪后数据进行PCA和聚类分析(CA),成功区分非植物光谱与植物光谱,分类结果优于未去噪数据。预期本方法可应用于其它光谱成像数据去噪,为光谱的解译和定量分析提供可靠的研究基础。
【作者单位】： 北京林业大学林木生物质化学北京市重点实验室;齐鲁工业大学山东省制浆造纸科学与技术重点实验室;
【关键词】： 拉曼光谱成像 光谱去噪 惩罚最小二乘 主成分分析 聚类分析
【基金】：北京林业大学科技创新计划项目(No.BLYJ201620) 教育部重点科研项目(No.113014A) 北京市优秀博士论文导师资助项目(No.20131002201)资助~~
【分类号】：Q942;O657.3
【正文快照】： 1 引言 拉曼光谱成像是拉曼光谱技术的新发展,结合拉曼光谱检测系统和光学显微镜,将简单的单点分析拓展到对一定范围内样品进行综合分析,以图像呈现样品的化学组分空间分布及表面物理化学性质等信息[1]。由于检测中收集的光谱数量过多,光谱数据处理和分析的难度大。为了解译

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本文编号：1006002