一种拉曼光谱谱带区域分割方法

摘要

本发明涉及一种拉曼光谱谱带区域分割方法，包括以下步骤：拉曼光谱数据预处理，包括SG平滑、去基线；专家依据拉曼特征峰，对重要拉曼谱带区域进行标注，构建拉曼光谱分割模型训练集与测试集；利用深度学习算法，建立拉曼光谱重要谱带分割模型，在该模型中利用带有残差边的1D卷积神经网络提取拉曼光谱特征信息，使用锚点结构对重要谱带区域进行预测。本发明可对拉曼光谱数据重要谱带区域进行高效、准确的分割，实用性强，能够准确定位拉曼光谱重要表征区域。