用于机器学习物质识别算法的通用拉曼光谱特征提取方法

摘要

用于机器学习物质识别算法的通用拉曼光谱特征提取方法，涉及拉曼光谱。谱图自动预处理；获取谱图的特征向量。可以对任意指定范围的拉曼光谱进行特征提取，所提取的特征向量适用于多种机器学习算法，通用性强，不受目标物质或测试体系的限制；可以自动去除噪声和荧光背景的干扰，同时保留峰值信号的位置和强度等信息；可以有效识别包含各种目标物质的光谱；可以准确提取空白光谱特征，有效识别和准确区分阴性和阳性样品，更好的满足物质检测的实际需求；提取方法不涉及复杂计算，而且对存储空间需求不大，因此时间和空间复杂度低，便于运用于光谱数据的批量处理和分析。