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原文传递一种多通道拉曼光谱重建方法、终端设备及存储介质

专利名称：	一种多通道拉曼光谱重建方法、终端设备及存储介质
摘要：	本发明涉及一种多通道拉曼光谱重建方法、终端设备及存储介质，该方法包括以下步骤：S1：获取训练样本的拉曼光谱数据集；S2：获取训练样本的多通道光谱数据集；S3：对多通道光谱数据集进行二阶多项式回归拓展；S4：估算待测物质的拉曼光谱数据，并判断其与训练样本的拉曼光谱数据集的相似度，并根据相似度对训练样本的拉曼光谱数据集和多通道光谱数据集赋予对应的权重；S5：根据维纳估计，计算转移矩阵W；S6：获取待测物质的多通道光谱数据u，并对其进行拓展，根据待测物质的多通道光谱数据u和转移矩阵W，通过公式r＝W*u，重建待测物质的拉曼光谱。本发明能够快速重建出拉曼光谱，极大缩短了获取拉曼光谱的时间，便于研究其随时间变化规律。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	福建;35
申请人：	厦门大学
发明人：	刘龙;范贤光;王昕
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-25T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-03T00:00:00+0800
申请号：	CN201910072092.7
公开号：	CN109709085A
代理机构：	厦门市精诚新创知识产权代理有限公司
代理人：	何家富
分类号：	G01N21/65(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	361000 福建省厦门市思明南路422号
主权项：	1.一种多通道拉曼光谱重建方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取训练样本的拉曼光谱数据集R： R＝{r1,r2,...,ri,...,rk} 其中，R是一n×k维的矩阵，n是采样点个数，k是样本容量； S2：获取训练样本的多通道光谱数据集U： U＝{u1,u2,...,ui,...,uk} 其中，U是一g×k维的矩阵，g是多通道个数，k是样本容量； S3：对多通道光谱数据集U进行二阶多项式回归拓展，得到结果U1； S4：估算待测物质的中的拉曼光谱数据r，并判断待测物质的拉曼光谱数据r与训练样本的拉曼光谱数据集R中的每一个拉曼光谱数据ri的相似度λi；根据相似度λi，对训练样本的拉曼光谱数据集R和多通道光谱数据集U中的每个元素均赋予对应的权重λi，分别设为R1和则： R1＝{λ1r1,λ2r2,...,λiri,...,λkrk} S5：根据维纳估计，计算转移矩阵W：其中，上标‘T’表示矩阵转置，上标‘-1’表示矩阵求逆； S6：获取待测物质的多通道光谱数据u，根据步骤S3对多通道光谱数据u进行拓展，根据待测物质的多通道光谱数据u和转移矩阵W，通过公式r＝Wu，重建待测物质的拉曼光谱。 2.根据权利要求1所述的多通道拉曼光谱重建方法，其特征在于：步骤S3中所述二阶多项式回归拓展的方法为：设定拓展前的多通道数据u＝[u1,u2,...,ug]，则拓展后的多通道数据u＝[1,u1,u2,...,ug,u1u1,u1u2,...,u1ug,u2u2,...,u2ug,...,ug-1ug,ugug]，其中g为通道的数目。 3.根据权利要求1所述的多通道拉曼光谱重建方法，其特征在于：步骤S4中通过Tanimoto系数来计算所述相似度λi，具体计算公式为： λi＝T(ri,r)＝(rir)/(\|\|ri\|\|2+\|\|r\|\|2-ri*r)。 4.根据权利要求1所述的多通道拉曼光谱重建方法，其特征在于：步骤S4中还包括设定相似度阈值，将相似度λi低于相似度阈值的样本剔除。 5.根据权利要求1所述的多通道拉曼光谱重建方法，其特征在于：步骤S4中，通过维纳估计估算待测物质的拉曼光谱数据。 6.一种多通道拉曼光谱重建终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～5中任一所述方法的步骤。 7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～5中任一所述方法的步骤。
所属类别：	发明专利