[发明专利]红外光谱的自动基线校正方法

说明书

本发明公开了一种红外光谱的自动基线校正方法，包括如下步骤：A1、制备待检测样本；B1、用光谱仪采集待检测样本的红外光谱，经过光谱预处理得到原始吸光度光谱；C1、原始吸光度光谱中等间隔的光谱强度Y^a＝[y₁,y₂...y_N]，对原始吸光度光谱进行平均取最小值更新处理，得出第一次更新后的吸光度光谱的光谱强度Y1^a＝[y₁,...y_i+1]；D1、计算距离差之和，即Sabs(1)^a＝∑|(Y^a‑Y1^a)|；E1、重复步骤C1进行迭代计算n次，将Y1^a更新得出Y2^a，以此类推得出Y1^a，Y2^a...Yn^a,同时进一步的对步骤D1迭代计算得出Sabs(n)^a，随后计算直至ΔSabs(n‑1)^a/Sabs(n)^a小于或等于迭代阈值λ，停止计算得出吸光度光谱的基线为Yn^a，其中n＞2；F1、将原始吸光度光谱减去基线得出校正后的吸光度光谱。

技术领域

本发明属于红外光谱分析领域，特别涉及一种红外光谱的自动基线校正方法。

背景技术

红外光谱分析是物质定性的重要方法，它的解析能够提供许多关于官能团的信息，在傅里叶变换红外光谱的定性定量分析过程中，对原始光谱进行基线校正是光谱处理过程的关键步骤，红外光谱仪的光源、仪器状态和大气环境的变化会导致测得的红外光谱产生一定的基线漂移。要想做到对光谱进行实时处理分析，则首先需要对光谱进行自动基线校正。所谓基线校正，就是将红外光谱的基线人为的拉回到0基线上，但是现在大部分的基线校正方法需要去设置一些经验参数，而这在一定程度上减小了基线校正方法的普遍性和适应性，难以满足红外光谱实时在线分析应用的需求。例如，多项式拟合算法假定基线可以被近似成低阶多项式形式，用一个适合的多项式去拟合数据，舍弃拟合曲线上任何大于一个特定标准差的点，对剩下的点反复进行该步骤，直到没有数据点需要被舍弃，而该方法在低信噪比或低信号背景比的情况下表现较差；自动迭代移动平均法在多峰或重叠峰的情况下的基线校正不够平滑且效果不是很好；ALS法及airPLS方法都是基于Whittaker平滑的基线校正，基线校正效果较好，但都需要参数最优化，并且调节最优参数是一个需要经验的过程；传统的Rubber-band方法将光谱分成若干部分,每个部分的最低点被认为是基线的位置，然后通过用线性插值或样条插值组合这些点来完成估计的基线，该方法需要人为调节分段宽度，校正结果的好坏一定程度上取决于操作者的经验。

发明内容

本发明的目的在于提供一种红外光谱的自动基线校正方法，提高实时在线分析红外光谱的能力和基线校准的精度。