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基于多尺度局部信噪比的拉曼谱峰识别算法
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上传时间: 2021-02-05
详细说明：拉曼谱峰识别是拉曼光谱定性分析中的关键技术之一。针对现有方法的自动化程度不高、识别率低的问题，提出了一种新的基于多尺度局部信噪比(MLSNR)的拉曼谱峰识别算法。算法通过多尺度二阶差分运算，得到光谱的差分系数，再将差分系数除以估计出的噪声标准差，获得光谱的MLSNR矩阵，通过寻找MLSNR矩阵中的局部极大值形成的脊线来识别拉曼谱峰。算法采用自动阈值估计法去除噪声引起的局部极大值的干扰，可实现谱峰的自动化识别，不需设置任何参数。仿真实验结果表明：无论对单峰还是重叠峰，当拉曼谱峰信噪比大于等于6时MLSNR的谱峰识别准确率均高达100%，即使对处于检测限的单峰，仍有95%以上的识别准确率。MLSNR是一种切实可行的拉曼谱峰识别方法。
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