【摘 要】
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拉曼光谱往往受到荧光、噪声、基线漂移和宇宙射线的影响,导致后续对光谱的分析出现错误。传统的光谱预处理方法,例如小波变换、多项式平滑(Savitzky-Golay smooth,SG平滑),
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(21705112),北京市教育委员会科学研究项目(KM201910028014),北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目(18540090004)资助
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拉曼光谱往往受到荧光、噪声、基线漂移和宇宙射线的影响,导致后续对光谱的分析出现错误。传统的光谱预处理方法,例如小波变换、多项式平滑(Savitzky-Golay smooth,SG平滑),不对称最小二乘法等,只能对应地校正单一的干扰项。在本文中提出应用深度学习(deep learning)中的卷积神经网络(convolutional neural network)进行光谱预处理。卷积神经网络是人工神经网络的一种,广泛应用于图像识别,图像超分辨等领域。在光谱预处理中,CNN能够有效地提取拉曼光谱的特征进行学
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