【技术实现步骤摘要】
本申请一般涉及背景扣除。更具体地，本申请涉及一种用于对光谱数据进行背景扣除的方法、系统、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在光谱和能谱测量中，背景光谱/能谱的存在会对后续的定量计算产生较大误差。由此，如何恰当地的扣除背景光谱，是提升定量计算精度的重要问题。目前传统的背景光谱扣除的方法主要如下几种，即洛伦兹拟合法、分段特征提取法、局部最小值法、非对称最小二乘法、小波变换、优化小波函数、分解层数、比例因子等。
2、其中，洛伦兹拟合法是通过洛伦兹函数对光谱峰进行拟合，确定连续背景光谱和光谱峰的半高宽，以实现背景扣除。分段特征提取法是通过对不同区域的光谱进行划分，取光谱峰前后的光谱平均值作为连同光谱峰区域的连续背景光谱进行扣除。局部最小值法和分段特征提取法类似，通过将光谱划分为n段，接着通过局部最小值的高阶多项式进行拟合，得到背景光谱的函数进行分段扣除。非对称最小二乘法是通过在非对称最小二乘基线校正算法二阶导数平滑约束的基础上，加上一阶导数约束项并且迭代计算出背景光谱值后进行扣除。小波变换是用小波系数代替重构后光谱信号来进行小波变换的光谱背景扣除。然而，现有的光谱背景光谱扣除法存在背景光谱扣除过高或过低的问题，或者需要定制化的针对每一种新的测试谱线进行扣除，使得程序构建繁琐、运算量大且扣除效果差，从而影响后续的计算精度。
3、有鉴于此，亟需提供一种用于对光谱数据进行背景扣除的方案，以便简化背景扣除操作、降低运算量，提高背景扣除后的数据质量。
技术实现思路
2、在第一方面中，本申请提供一种用于对光谱数据进行背景扣除的方法，包括：基于激光诱导击穿光谱采集原始光谱数据，其中所述原始光谱数据包含多个通道；对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以确定每个所述通道中不同峰区的峰宽；根据每个所述通道中不同峰区的峰宽计算平均峰宽；基于所述平均峰宽和每个所述通道中不同峰区的峰宽，利用自适应步进逼近确定每个所述通道的目标光谱值；以及从所述原始光谱数据中减去每个所述通道的目标光谱值，以实现对光谱数据进行背景扣除。
3、在一个实施例中，所述方法还包括：对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除，并计算初始光谱扣除后的光谱数据的平均值，以获得目标光谱数据；基于所述目标光谱数据确定每个所述通道的目标光谱值；以及从所述目标光谱数据中减去每个所述通道的目标光谱值，以实现对光谱数据进行背景扣除。
4、在另一个实施例中，其中通过以下操作对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除：对所述原始光谱数据进行主成分分析，以将所述原始光谱数据划分为第一主成分和第二主成分；以及基于所述第一主成分中的光谱数据和所述第二主成分中的光谱数据之间的马氏距离对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除。
5、在又一个实施例中，其中基于所述第一主成分中的光谱数据和所述第二主成分中的光谱数据之间的马氏距离对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除包括：基于所述马氏距离判断偏离预设值的光谱数据；以及从所述原始光谱数据中剔除所述偏离预设值的光谱数据，以对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除。
6、在又一个实施例中，其中对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以确定每个所述通道中不同峰区的峰宽包括：对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以获得每个所述通道的初始峰宽；基于每个所述通道的初始峰宽确定与峰宽相关的目标迭代参数；以及根据所述目标迭代参数计算每次迭代中每个所述通道中不同峰区的峰宽。
7、在又一个实施例中，其中基于所述平均峰宽和每个所述通道中不同峰区的峰宽，利用自适应步进逼近确定目标光谱值包括：比较相应迭代次数中平均峰宽和每个通道中不同峰区的峰宽之间的大小关系；基于比较结果，利用自适应步进逼近计算相应迭代次数中每个通道的光谱值；基于相应迭代次数中每个通道的光谱值计算相应迭代次数中的背景光谱；以及根据相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱之间的差异确定所述目标光谱值。
8、在又一个实施例中，其中基于比较结果，利用自适应步进逼近计算相应迭代次数中每个通道的光谱值包括：通过以下式子计算相应迭代次数中每个通道的光谱值：
9、
10、其中，表示所述当前迭代的每个通道的光谱值，p表示所述平均峰宽，ri表示当前迭代的每个通道中不同峰区的峰宽，i表示通道数，n表示迭代次数。
11、在又一个实施例中，其中基于相应迭代次数中每个通道的光谱值计算相应迭代次数中的背景光谱包括：分别计算相应迭代次数中所有通道的第一光谱总值与其上一次迭代的所有通道的第二光谱总值；以及对所述第一光谱总值和所述第二光谱总值进行加权和，以确定相应迭代次数中的背景光谱。
12、在又一个实施例中，其中根据相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱之间的差异确定所述目标光谱值包括：响应于相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱之间的差异小于等于预设阈值，将相应迭代次数中每个通道的光谱值确定为所述目标光谱值；或者响应于相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱之间的差异大于预设阈值，继续迭代每个通道的光谱值和背景光谱，直至相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱之间的差异小于等于所述预设阈值时停止，并将相应迭代次数中每个通道的光谱值确定为所述目标光谱值。
13、在第二方面中，本申请提供一种用于对光谱数据进行背景扣除的系统，包括：采集单元，其用于基于激光诱导击穿光谱采集原始光谱数据，其中所述原始光谱数据包含多个通道；数据处理单元，其用于：对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以确定每个所述通道中不同峰区的峰宽；根据每个所述通道中不同峰区的峰宽计算平均峰宽；基于所述平均峰宽和每个所述通道中不同峰区的峰宽，利用自适应步进逼近确定每个所述通道的目标光谱值；以及背景扣除单元，其用于从所述原始光谱数据中减去每个所述通道的目标光谱值，以实现对光谱数据进行背景扣除。
14、在第三方面中，本申请提供一种用于对光谱数据进行背景扣除的设备，包括：处理器；以及存储器，其中存储有用于对光谱数据进行背景扣除的程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述设备实现前述第一方面中的多个实施例。
15、在第四方面中，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有用于对光谱数据进行背景扣除的计算机可读指令，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现前述第一方面中的多个实施例。
16、通过如上所提供的用于对光谱数据进行背景扣除的方案，本申请实施例通过自适应寻峰确定每个通道中不同峰区的峰宽，并通过自适应的步进逼近方法确定通道的目标光谱值，以实现光谱数据的背景扣除。基于此，本申请实施例通过自适应寻峰确定峰宽，以针对任一种元素或者样本的光谱测量，从而简化背景扣除操作、降低运算量。通过自适应的步进逼近方法进行背景扣除，使得扣除精度高，提高背景扣除后的数据质量，有利于提升后续计算的精度。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于对光谱数据进行背景扣除的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中通过以下操作对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除：
4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述第一主成分中的光谱数据和所述第二主成分中的光谱数据之间的马氏距离对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以确定每个所述通道中不同峰区的峰宽包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述平均峰宽和每个所述通道中不同峰区的峰宽，利用自适应步进逼近确定目标光谱值包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中基于比较结果，利用自适应步进逼近计算相应迭代次数中每个通道的光谱值包括：通过以下式子计算相应迭代次数中每个通道的光谱值：
8.根据权利要求7所述的方法，其中基于相应迭代次数中每个通道的光谱值计算相应迭代次数中的背景光谱包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中根据相应迭代次数中的背景光谱与其上次迭代的背景光谱
10.一种用于对光谱数据进行背景扣除的系统，包括：
11.一种用于对光谱数据进行背景扣除的设备，包括：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有用于对光谱数据进行背景扣除的计算机可读指令，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-9任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于对光谱数据进行背景扣除的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中通过以下操作对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除：
4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述第一主成分中的光谱数据和所述第二主成分中的光谱数据之间的马氏距离对所述原始光谱数据执行初始光谱扣除包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中对所述原始光谱数据进行自适应寻峰，以确定每个所述通道中不同峰区的峰宽包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述平均峰宽和每个所述通道中不同峰区的峰宽，利用自适应步进逼近确定目标光谱值包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中基于比较...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪海山，周承丞，祝志晨，胡津纬，
申请(专利权)人：北京霍里思特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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