一种基于粒子群算法的光谱重叠峰分解方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群算法的光谱重叠峰分解方法。首先对重叠峰进行本底扣除并归一化，得到面积为1的重叠峰；其次，将归一化后的重叠峰用标准差关联的GMM模型（简称GMM‑SDRE模型）来表征；然后，将归一化后的重叠峰看成一个离散概率密度函数，并产生对应的随机数；最后，采用粒子群算法的群体搜索技术，每一个粒子对应一个GMM‑SDRE模型，并计算在统计意义下这些随机数归属于GMM‑SDRE模型的概率（即适应度值），经过迭代更新搜索到具有“全局最大概率”的全局最优GMM‑SDRE模型，进而完成重叠峰的分解。本发明分解精度较高，可广泛用于各种严重重叠谱峰的分解。