【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及红外光谱化学计量学定性/定量分析
,特别是涉及ー种基于背景估计的非対称最小ニ乘基线校正方法。
技术介绍
谱图采集过程中会受到背景温度、湿度等外界环境以及仪器自身工作状况的影响,导致最终获取的光谱图呈现不同程度的基线漂移。基线漂移一方面会影响定性分析的精度,另一方面会导致光谱峰高和峰面积测量失真,从而影响定量分析的精度。另外,即使是相似的光谱样本,其基线也可能有很大的不同,从而导致基于这些光谱样本建立的数学模型缺乏鲁棒性。为了建立一个稳定、可靠的定性分析或定量分析模型,必须进行基线校正。 基线校正有人工校正和自动校正两种。人工校正一般是通过人机两互的方式选取谱图上的特征点,然后将这些特征点拟合成一条曲线。这种方法费时、费力,且由于人工选择的特征点随意性较大,其重现性较差。Schulze等人对基线自动校正算法进行了全面的综述[I],目前主要有微分和滤波方法[2]、形态学方法[3]、插值拟合方法[4]、背景估计方法[51],等等。但是这些方法都有不足之处。微分方法可以消除常数和线性漂移,但同时也放大了谱图中的高频噪声;形态学方法可以有效消除基线基线 ...
【技术保护点】
一种基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法,其特征在于,包括如下具体步骤:步骤(1):利用直方图背景估计方法计算出的背景值做为基线的初始值ci;步骤(2):建立改进的非对称最小二乘基线校正模型;步骤(3):迭代地求解步骤(2)中的改进的非对称最小二乘基线校正模型,得到迭代后的光谱的背景值c(i+1);步骤(4):比较迭代前后光谱的背景值,如果几乎不改变,则整个算法终止,输出最终的基线。
【技术特征摘要】
1.一种基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法,其特征在于,包括如下具体步骤 步骤(I):利用直方图背景估计方法计算出的背景值做为基线的初始值Ci ; 步骤(2):建立改进的非对称最小二乘基线校正模型; 步骤(3):迭代地求解步骤(2)中的改进的非对称最小二乘基线校正模型,得到迭代后的光谱的背景值c(i+1); 步骤(4):比较迭代前后光谱的背景值,如果几乎不改变,则整个算法终止,输出最终的基线。2.根据权利要求1所述的基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法,其特征在于,所述步骤(I)包括如下具体处理 步骤(11):初始化i — 0,XQ— {窗口中所有样本}; 步骤(12):计算Xi的标准差σ i ;步骤(13):计算柱子数目 η — round ((max (Xi) -min (Xi)) / σ ); 步骤(14):计算柱子大小 s *- (max (Xi)-min (Xi)Vn ; 步骤(15):计算直方图H — hist (Xi, n, s); 步骤(16):找出直方图中最大柱子的中心Ci ;步骤(17):更新窗口,Xi+1 - {x e Xi1-2 σ j ^ X-Ci ^ 2σ J ; 步骤(18):判断停止条件,如果|Χ +...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘军,姜久英,王海燕,
申请(专利权)人:江苏省质量安全工程研究院,
类型:发明
国别省市:
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