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拉曼散射是一種基于激光的光譜技術, 由印度物理學家拉曼(Raman)于1928年首先發現。作為一種鑒定分子結構的重要手段，拉曼光譜可提供有關分子振動的定量信息。同時，拉曼光譜又具備無損傷、無需標記等優點，在毒品毒物檢測以及各種疾病診斷等多個領域得到廣泛應用。
然而在利用拉曼光譜儀測試中，不可避免的受到熒光背景干擾，出現基線漂移現象，嚴重影響拉曼光譜的分析應用能力。因此減少基線漂移，提高拉曼光譜信號的信噪比，變得至關重要?；€漂移是拉曼光譜儀器測量過程中經常出現的問題，會對光譜的定性分析產生不利影響?；€校正是利用數學算法對光譜數據進行預處理的過程，以便于后續的化學計量學方法的光譜定性。依據算法原理，常見的基線校正算法包括導數法、迭代多項式擬合法、分段擬合的算法、移動窗口平滑算法、小波變換算法、基于懲罰最小二乘的算法、魯棒基線估計法。這些算法可在很大程度上消除基線漂移給定性分析帶來的不利影響，但各有特點和不足。近年來，針對上述基線校正算法的不足，研究者相繼開發了一些改進算法和新型的光譜基線校正算法。改進的算法有自適應最大和最小多項式擬合熒光背景扣除算法、基于子空間向量夾角判定的區間線性擬合算法、動態移動最小二乘多項式平滑算法、確定最優小波分解尺度的能量分布法、自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法等；新型的算法包括基于熒光褪色效應原理的熒光褪色差分法、基于圖像處理中形態學算子的基線校正方法、基于稀疏表示的同時擬合純光譜和基線的方法等。這些改進的和新型的基線校正算法進一步改善了光譜質量，提高了光譜定量和定性分析的準確性和穩健性。
近年來，稀疏/簡約概念在信號處理領域備受關注。因有用信號自身是稀疏的，或者允許稀疏表示，將稀疏/簡約概念引入到化學信號處理中使有用信號的表示成為可能?；诖死碚?，研究者開發出了許多新穎的光譜基線校正方法。另一種方法是建立聯合樣品純光譜和基線擬合的稀疏貝葉斯學習框架，其擬合性能在高噪聲水平下的表現尤為突出。一種基于匹配追蹤的信號重構的算法(用于信號稀疏逼近的貪婪迭代算法)，能較好地逼近掩蓋在噪聲中的拉曼光譜信號，并在信號重構的過程中完成了基線扣除，不需要單獨進行基線校正處理。
最近，盲源信號處理方法用于拉曼光譜背景校正中，通過獨立成分分析方法將拉曼信號與復雜背景信號分離,結合混合熵準則識別出拉曼信號，最后將識別出的信號重構獲得校正光譜。一種基于機器學習的基線校正算法，可以快捷、有效地去除拉曼光譜的強熒光背景。這兩種方法分別是多元分析方法和統計學習方法在光譜基線校正領域應用的體現，有望成為未來基線校正方法。
文章來源：中國知網
文章鏈接：表面增強拉曼光譜基線校正的新思路
文字報道：李偉
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