自适应拉曼光谱成像数据去噪及其在植物细胞壁光谱分析中的应用

张逊+陈胜+吴博士+杨桂花+许凤

摘 要 拉曼光谱成像数据存在基线漂移与宇宙射线干扰峰两类噪声信号，无法直接用于光谱分析研究，必须去除。现有单光谱去噪方法处理结果不稳定、可重复性差。针对这一问题，本研究提出了一种自适应拉曼光谱成像数据新型去噪法，采用优化的自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive iteratively reweighted penalized leastsquares，airPLS）和基于主成分分析（PCA）的干扰峰消除算法修正光谱基线漂移和宇宙射线干扰峰，具有输入参数少、光谱失真小、处理速度快、去噪结果稳定等优点。利用本方法去除了芒草（Miscanthus sinensis）细胞壁拉曼光谱成像数据（9010条光谱）中的噪声信号，并对去噪后数据进行PCA和聚类分析（CA），成功区分非植物光谱与植物光谱，分类结果优于未去噪数据。预期本方法可应用于其它光谱成像数据去噪，为光谱的解译和定量分析提供可靠的研究基础。endprint