基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法技术

基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法，步骤为：采集样品的原始拉曼光谱及拉曼位移；获取位移拉曼光谱、匹配拉曼光谱以及匹配拉曼位移；基于前述步骤得到的匹配拉曼光谱和位移拉曼光谱，计算位移拉曼除谱；观察位移拉曼除谱中正负峰的位置，确定拉曼谱峰区域，并将匹配拉曼光谱中的非拉曼谱峰区域划分为若干光谱区域；在匹配拉曼光谱中除去拉曼谱峰区域，然后根据光谱区域的划分结果对已除去拉曼谱峰区域后的匹配拉曼光谱进行分段拟合，得到估计荧光背景；根据匹配拉曼光谱及估计荧光背景，计算扣除荧光背景后的拉曼光谱。本发明专利技术利用位移除谱来实现拉曼光谱荧光背景的扣除，具有应用范围广的特点，且算法简单、价格低廉、人为误差较小。

Background deduction method based on spectral removal of Raman spectra

In addition based on the deduction method, Raman spectroscopy, fluorescence spectrum background comprises the following steps: the original Raman spectra and Raman shift samples; obtain displacement Raman spectroscopy, Raman spectroscopy and Raman shift, matching; matching Raman spectra and Raman spectra of the steps to get the displacement based on the calculation of displacement in Raman spectrum; Raman spectrum displacement observation in peak the position determination of Raman peak area, and the match in the Raman spectra of non Raman peaks area is divided into several spectral regions; in matching the Raman spectrum to remove Raman peak area, then according to the division of the spectral region results on Raman spectroscopy, Raman spectroscopy has been removed after the peak area fitting estimation, fluorescence according to the matching background; Raman spectra and fluorescence background estimation, calculation of Raman spectra of background fluorescence after deduction. The displacement spectrum is used to deduce the background fluorescence of Raman spectrum. It has wide application scope, and the algorithm is simple, cheap, and human error is small.

【技术实现步骤摘要】
基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
本专利技术属于数据处理
，特别涉及一种拉曼光谱的荧光背景扣除方法。
技术介绍
在拉曼光谱技术的实际应用中，拉曼光谱常常会伴随很强的荧光背景。例如骨液、人类血浆、人类皮肤和药品等生物/医学相关样品的拉曼光谱就伴随着很强的荧光背景，荧光背景的存在会导致拉曼信号被淹没在荧光背景中。为了获得拉曼信号，需要对拉曼光谱的荧光背景进行扣除。目前已有很多方法被提出并用于扣除拉曼光谱中的强荧光背景。常用的荧光背景扣除方法主要包括以下几种：基于样品预处理的方法、基于拉曼光谱和荧光光谱特性差异的方法和基于数据分析的方法。基于样品预处理的方法主要包括样品过滤法以及光漂白法(样品长时间照射)。样品过滤法需要过滤掉样品中产生荧光的物质，光漂白法是通过长时间光照样品来破坏荧光分子。这些方法可能会使样品的物种组成或物质结构发生变化，而且不适用于待测体系本身就有很强荧光的拉曼信号的应用场景。基于拉曼光谱和荧光光谱的特性差异的方法应用广泛且种类众多。例如，基于拉曼光谱和荧光光谱产生时间的不同，人们提出了时间分辨拉曼光谱的方法——通常荧光信号滞后于拉曼信号，因此可利用超短脉冲激光、ICCDs或克尔门等时间分辨装置将荧光背景扣除。人们还基于拉曼光谱和荧光背景偏振特性的不同提出了偏振调制技术分辨拉曼光谱的方法——拉曼光信号通常为偏振光，而荧光是非偏振光，因此可利用偏振片将荧光背景扣除。人们还基于拉曼光谱和荧光背景的来源不同提出了改变激发光波长分辨拉曼光谱的方法——大多数物质很少吸收紫外和红外光，使用紫外或者红外光激发可以有效扣除荧光背景。还有基于当激发光波长移动一个微小的量时荧光光谱几乎不变但拉曼光谱会随之有一定位移的特性，人们提出了移动激发拉曼差谱方法——通过把激发波长调整一个很小的位移扣除荧光背景。但是以上方法都要配备特制的实验设备，这些实验设备通常结构复杂，价格昂贵，难以推广应用。基于数据分析的方法包括频域滤波法、小波变换法及曲线拟合法。其中，频域滤波法和小波变换法是通过域-频域变化，以滤波的方式将荧光背景扣除，这两种方法近十几年内几乎没有得到任何发展和应用。曲线拟合法是目前最为常见的且应用范围最广的一种方法，其采用多项式曲线通过迭代优化的方式拟合背景基线，最后将拟合所得的基线从原始拉曼光谱中扣除。基于数据分析的方法在背景估计时会产生误差，不适用于需要对一些光谱细节做更进一步讨论的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法，可解决现有方法存在的成本高、适用范围窄的问题。为了实现上述目的，本专利技术采取如下技术方案：基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法，包括以下步骤：采集样品的原始拉曼光谱I(λ)以及拉曼位移λ；获取位移拉曼光谱Is(λs)、匹配拉曼光谱Ic(λs)以及匹配拉曼位移λs；将原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据去掉或后N个数据去掉得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应将原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，将拉曼位移λ的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼位移λs；基于前述步骤得到的匹配拉曼光谱Ic(λs)和位移拉曼光谱Is(λs)，计算位移拉曼除谱R(λs)＝Ic(λs)/Is(λs)；观察位移拉曼除谱R(λs)中正负峰的位置，确定拉曼谱峰区域，并将匹配拉曼光谱Ic(λs)中的非拉曼谱峰区域划分为若干光谱区域；在匹配拉曼光谱Ic(λs)中除去拉曼谱峰区域，然后根据光谱区域的划分结果对已除去拉曼谱峰区域后的匹配拉曼光谱进行分段拟合，得到估计荧光背景B(λs)；根据匹配拉曼光谱Ic(λs)及估计荧光背景B(λs)，计算得到扣除荧光背景后的拉曼光谱Ir(λs)＝Ic(λs)-B(λs)。更具体的，数据扣除个数N小于10。更具体的，当想让位移拉曼光谱向低波数移动时，去掉原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应去掉原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，去掉拉曼位移λ的后N个数据得到匹配拉曼位移λs；当想让位移拉曼光谱向高波数移动时，去掉原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应去掉原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，去掉拉曼位移λ的前N个数据得到匹配拉曼位移λs。更具体的，划分光谱区域时以是否每一段拉曼位移除谱R(λs)都可以拟合为一条直线为依据，将匹配拉曼光谱Ic(λs)中的非拉曼谱峰区域划分为若干光谱区域，每一段可以拟合为一条直线的拉曼位移除谱为一个光谱区域。更具体的，采用高斯线性拟合对去除拉曼谱峰区域后的匹配拉曼光谱进行分段拟合。由以上技术方案可知，本专利技术不用对样品进行预处理，直接采集样品的原始拉曼光谱，即可实现对产生荧光背景结构的拉曼信号进行观察，拓宽了拉曼光谱的适用范围；同时，由于本专利技术采用位移除谱的方法来估计荧光背景，与现有技术中基于数据分析的方法相比，算法简单，降低了人为误差，减少了在对拉曼信号细节讨论中的争议。而且本专利技术采用常规器件搭建拉曼光谱装置，实验装置简单且价格相对较低，拓宽了拉曼光谱测量系统的应用范围，可推广应用于基础科学、生物医学以及生命科学等领域中，以扣除拉曼光谱中的荧光背景。附图说明图1为本专利技术方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例所搭建的拉曼光谱测量系统中光收集系统的结构示意图；图3a为R6G/乙醇体系的原始拉曼光谱图；图3b为R6G/乙醇体系的原始拉曼光谱向低波数方向移动后的位移拉曼光谱图；图4a为采用本专利技术方法对R6G/乙醇体系的拉曼光谱扣除荧光背景后的拉曼光谱图；图4b为纯乙醇拉曼光谱图；图5a为人类血浆的原始拉曼光谱图；图5b为采用本专利技术方法对人类血浆的拉曼光谱扣除荧光背景后的拉曼光谱图；图6a为活小鼠表皮的原始拉曼光谱图；图6b为采用本专利技术方法对小鼠表皮的拉曼光谱扣除荧光背景后的拉曼光谱图。以下结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细地说明。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术方法的流程图，如图1所示，本专利技术方法包括以下步骤：采集样品的原始拉曼光谱I(λ)以及拉曼位移λ，拉曼位移是拉曼光谱中的横坐标，利用拉曼光谱装置采集样品的原始拉曼光谱I(λ)以及拉曼位移λ，原始拉曼光谱I(λ)中一般都具有很强的荧光背景，但同时也存在强于系统噪声的拉曼谱峰；获取位移拉曼光谱Is(λs)、匹配拉曼光谱Ic(λs)以及匹配拉曼位移λs；将原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据去掉或后N个数据去掉即可得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应将原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，将拉曼位移λ的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼位移λs，具体如下：当想让位移拉曼光谱向低波数移动时，去掉原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应的，去掉原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据得到匹配拉曼光谱Ic(λs)；本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法，其特征在于，包括以下步骤：采集样品的原始拉曼光谱I(λ)以及拉曼位移λ；获取位移拉曼光谱Is(λs)、匹配拉曼光谱Ic(λs)以及匹配拉曼位移λs，将原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据去掉或后N个数据去掉得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应将原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，将拉曼位移λ的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼位移λs；基于前述步骤得到的匹配拉曼光谱Ic(λs)和位移拉曼光谱Is(λs)，计算位移拉曼除谱R(λs)＝Ic(λs)/Is(λs)；观察位移拉曼除谱R(λs)中正负峰的位置，确定拉曼谱峰区域，并将匹配拉曼光谱Ic(λs)中的非拉曼谱峰区域划分为若干光谱区域；在匹配拉曼光谱Ic(λs)中除去拉曼谱峰区域，然后根据光谱区域的划分结果对已除去拉曼谱峰区域后的匹配拉曼光谱进行分段拟合，得到估计荧光背景B(λs)；根据匹配拉曼光谱Ic(λs)及估计荧光背景B(λs)，计算扣除荧光背景后的拉曼光谱Ir(λs)＝Ic(λs)‑B(λs)。

【技术特征摘要】
1.基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法，其特征在于，包括以下步骤：采集样品的原始拉曼光谱I(λ)以及拉曼位移λ；获取位移拉曼光谱Is(λs)、匹配拉曼光谱Ic(λs)以及匹配拉曼位移λs，将原始拉曼光谱I(λ)的前N个数据去掉或后N个数据去掉得到位移拉曼光谱Is(λs)，对应将原始拉曼光谱I(λ)的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼光谱Ic(λs)，将拉曼位移λ的后N个数据去掉或前N个数据去掉得到匹配拉曼位移λs；基于前述步骤得到的匹配拉曼光谱Ic(λs)和位移拉曼光谱Is(λs)，计算位移拉曼除谱R(λs)＝Ic(λs)/Is(λs)；观察位移拉曼除谱R(λs)中正负峰的位置，确定拉曼谱峰区域，并将匹配拉曼光谱Ic(λs)中的非拉曼谱峰区域划分为若干光谱区域；在匹配拉曼光谱Ic(λs)中除去拉曼谱峰区域，然后根据光谱区域的划分结果对已除去拉曼谱峰区域后的匹配拉曼光谱进行分段拟合，得到估计荧光背景B(λs)；根据匹配拉曼光谱Ic(λs)及估计荧光背景B(λs)，计算扣除荧光背景后的拉曼光谱Ir(λs)＝Ic(λs)-B(λs)。2.根据权利要求1所述的基于除...

【专利技术属性】
技术研发人员：林珂，王志强，鞠思文，张睿挺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61