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摘要
在传统的喇曼光谱检测过程中,喇曼光谱的有效信号有时会被荧光背景淹没,难以识别。为了准确、有效地分离差分信号和基线偏差,将差分喇曼技术和误差反向传播神经网络算法相结合,提出了差分喇曼解调和去噪算法,并进行了理论和实验验证。对市售的百草枯、补肾丸、机油以及海洛因等荧光较强的物质进行了检测分析。结果表明,可以得到有效的物质喇曼特征谱图。很好地解决了目前行业应用中检测的难题。
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在传统的喇曼光谱检测过程中,喇曼光谱的有效信号有时会被荧光背景淹没,难以识别。为了准确、有效地分离差分信号和基线偏差,将差分喇曼技术和误差反向传播神经网络算法相结合,提出了差分喇曼解调和去噪算法,并进行了理论和实验验证。对市售的百草枯、补肾丸、机油以及海洛因等荧光较强的物质进行了检测分析。结果表明,可以得到有效的物质喇曼特征谱图。很好地解决了目前行业应用中检测的难题。
