一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法及装置与流程

1.本发明涉及光谱分析基线校正领域，更具体的说，涉及一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法及装置。


背景技术：

2.光谱学是研究光与物质相互作用的学科，通过电磁或非电磁辐射与物质作用得到光谱，借助光谱可进行理论研究和物质的定量与定性分析。
3.光谱中除了物质的信息外，还存在背景及随机噪声。背景噪声也称之基线，背景噪声干扰目标信号的分析与解读，因此光谱背景信号扣除，即光谱校正是光谱分析的基础必要工作。
4.基线通常是与目标物质无关的光滑曲线，通过手动或者程序进行基线的拟合与校正。其中自动基线处理的算法主要包括，多项式拟合，惩罚最小二乘法，小波变换法，导数法等。
5.自适应权重迭代惩罚最小二乘法(adaptive iteratively reweighted penalized least squares，airpls)，是现有技术中应用较广的一种自动基线处理算法。airpls光谱基线拟合算法源于whittaker(惠特克)光滑算法。
6.whittaker于1919年提出通过控制拟合曲线的拟合程度与光滑程度求解拟合光滑曲线的方法，该方法的拟合程度通过拟合光谱与原始光谱的差异定义，光滑程度通过拟合曲线自身相邻元素之间的差异定义，并通过控制光滑参数获得不同光滑程度的拟合光滑曲线，参见p edinburgh math soc,1922,41:63
–
75.doi:10.1017/s0013091500077853。
7.eilers对whittaker光滑算法做了进一步的研究，并针对原始光谱数据部分缺损或非均匀时拟合光滑曲线的需求，引入了权重矩阵，参见anal chem,2003,75(14):3631
–
3636.doi:10.1021/ac034173t。
8.zhimin zhang等根据基线拟合的特性对权重矩阵进行了定义，并通过迭代优化权重矩阵，将光滑算法推广为基线拟合算法，参见analyst,2010,135(5):1138.doi:10.1039/b922045c。
9.中国发明cn202010191859.0公开了一种茶叶近红外光谱分析中谱图基线校正方法、系统、检测方法，该发明基于airpls算法，引入加权函数以期解决多重峰重叠光谱的基线拟合问题。
10.上述现有技术的自动基线拟合处理算法，普遍存在以下问题：
11.1)容易出现基线拟合失效的情况，即谱峰强度被高估甚至算法自身产生原始光谱不存在的谱峰，给光谱数据分析与解读造成问题；
12.2)迭代优化过程是发散的，即在基线迭代优化的过程中，随着迭代次数的增加，出现相邻迭代次数的基线差异变大的情况，容易造成拟合基线的质量不可控问题；
13.3)权重范围未做限制，在基线的优化过程中容易出现过大权重，引起矩阵计算的不稳定，从而造成程序或设备的崩溃；
14.4)由于迭代优化过程发散，其迭代截止条件只能通过校正光谱与原始光谱的差异定义，迭代截止条件的阈值随原始光谱不同而改变，使得拟合光谱基线截止条件的有效性与一致性无法保证，造成拟合光谱基线的质量无法保证。


技术实现要素：

15.本发明的目的是提供一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法及装置，解决现有技术拟合基线的有效性与稳定性差的问题。
16.为了实现上述目的，本发明提供了一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法，包括以下步骤：
17.步骤s1、获取原始光谱y，并设置光滑参数λ；
18.步骤s2、权重矩阵w
t
进行初始化，得到初始化权重矩阵
19.步骤s3、根据whittaker算法，计算拟合光谱基线z
t
；
20.步骤s4、判断是否满足截止条件，如果不满足截止条件，则进入步骤s5、如果满足截止条件，则进入步骤s6；
21.步骤s5、计算更新权重矩阵w
t
，进入步骤s3，权重矩阵w
t
的表达式为：
[0022][0023][0024][0025]
其中，w
t
为第t次迭代的权重矩阵，为w
t
的主对角线w
t
的第i个元素；为第t
–
1次拟合光谱基线z
t
‑1的第i个元素，为第t
–
1次拟合校正光谱d
t
‑1的第i个元素，y
i
为原始光谱y的第i个元素，是谱峰与背景区域的判定条件，和分别为谱峰区域和背景区域的权重函数；
[0026]
步骤s6、输出光谱基线，根据光谱基线校正获得最终的光谱校正数据。
[0027]
在一实施例中，所述步骤s2中，初始化权重矩阵a1为常数。
[0028]
在一实施例中，所述步骤s2中，初始化权重矩阵
[0029]
在一实施例中，所述步骤s3中，光谱基线z
t
的表达式为：
[0030]
z
t
＝(w
t
λd
n
'd
n
)
‑1w
t
y；
[0031]
其中，w
t
为第t次迭代的权重矩阵，光滑参数λ为用于控制拟合程度与光滑程度的权重系数，d为差分矩阵，n为差分矩阵的阶数，y为原始光谱。
[0032]
在一实施例中，所诉步骤s3中，差分矩阵的阶数
[0033]
在一实施例中，所述步骤s4的截止条件通过比较h(w
t
,y,z
t
)与h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)的差
异值确定，其中，h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)为第t
–
1次迭代结果的特征函数，h(w
t
,y,z
t
)为第t次迭代结果的特征函数。
[0034]
在一实施例中，所述步骤s4的截止条件为：
[0035]
||h(w
t
,y,z
t
)
‑
h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)||≤a2；
[0036]
其中，a2为计算精度参数。
[0037]
在一实施例中，所述计算精度参数a2，满足以下表达式：
[0038][0039]
其中，y为原始光谱。
[0040]
在一实施例中，所述步骤s4的截止条件为：
[0041]
||h(w
t
,y,z
t
)||≤b2||h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)||；
[0042]
其中，b2为计算精度参数。
[0043]
在一实施例中，所述计算精度参数b2，满足以下表达式：
[0044]
在一实施例中，所述步骤s4的第t次迭代结果的特征函数h(w
t
,y,z
t
)的定义为h(w
t
,y,z
t
)＝a3w
t
b3y c3z
t
d3，其中，a3、b3、c3和d3为常数，w
t
为第t次迭代的权重矩阵的主对角线元素，y为原始光谱，z
t
为第t次拟合光谱基线。
[0045]
在一实施例中，所述步骤s4中，a3＝1，b3＝d3＝c3＝0或a3＝b3＝d3＝0，c3＝1或a3＝d3＝0，b3＝1，c3＝
‑
1。
[0046]
在一实施例中，所述步骤s4的截止条件进一步包括限制最大迭代次数t
max
：
[0047]
当迭代次数大于最大迭代次数t
max
时，认为满足截止条件。
[0048]
在一实施例中，所述步骤s4的最大迭代次数t
max
＝10。
[0049]
在一实施例中，所述步骤s5的计算更新权重矩阵，可进一步细化为：
[0050]
步骤s51、谱峰与背景区域的定义；
[0051]
步骤s52、谱峰区域和背景区域的权重函数的定义。
[0052]
在一实施例中，所述步骤s51的谱峰与背景区域的判定条件的定义为其中j(d
t
)根据第t次拟合校正光谱d
t
的统计指标进行定义；
[0053]
第t次拟合校正光谱d
t
的统计指标包括d
t
的平均值标准差中位数和分位数
[0054]
在一实施例中，其中a4，b4，c4，d4和e4为常数。
[0055]
在一实施例中，所述步骤s51中，a4＝c4＝d4＝e4＝0，b4＝1或a4＝b4＝c4＝e4＝0，d4＝1或a4＝b4＝c4＝d4＝0，e4＝1或a4＝d4＝e4＝0，b4＝1,
[0056]
在一实施例中，所述步骤s52中，权重矩阵w
t
的元素满足以下条件：
[0057][0058]
其中，a5与b5为常数。
[0059]
在一实施例中，所述步骤s52中，a5＝0和b5＝1。
[0060]
在一实施例中，所述步骤s52中，谱峰区域和背景区域的权重函数和
满足以下表达式：
[0061]
且和是关于的单调函数。
[0062]
在一实施例中，所述步骤s52中，权重矩阵w
t
的元素满足以下条件：
[0063][0064]
其中，a6为常数，为特征函数。
[0065]
在一实施例中，所述步骤s52中，a6＝1。
[0066]
在一实施例中，所述步骤s52中，随着t和增大而减小。
[0067]
在一实施例中，所述步骤s52中，特征函数定义为：
[0068]
或
[0069]
或
[0070][0071]
其中，a7、b7和c7为常数。
[0072]
在一实施例中，常数a7和c7满足以下表达式：a7>0和c7>1。
[0073]
在一实施例中，常数a7、b7和c7满足以下表达式：a7＝1，b7＝0，c7＝2。
[0074]
为了实现上述目的，本发明提供了一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置，包括：
[0075]
存储器，用于存储可由处理器执行的指令；
[0076]
处理器，用于执行所述指令以实现如上述任一项所述的方法。
[0077]
为了实现上述目的，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，其中当计算机指令被处理器执行时，执行如上述任一项所述的方法。
[0078]
本发明提供的一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法及装置，通过全新定义的权重矩阵和截止条件，克服了现有基于whittaker算法的光谱基线拟合技术的问题，提高了拟合光谱基线的有效性与稳定性，提高了光谱数据分析与解读的可靠性。
附图说明
[0079]
本发明上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述而变的更加明显，在附图中相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：
[0080]
图1揭示了根据本发明一实施例的用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法流程图；
[0081]
图2揭示了根据本发明一实施例的谱峰与背景区域的判定规则示意图；
[0082]
图3揭示了根据本发明一实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图；
[0083]
图4揭示了根据本发明一实施例的原始光谱与校正光谱的示意图；
[0084]
图5a揭示了现有技术的原始光谱与拟合光谱基线的示意图；
[0085]
图5b揭示了现有技术的校正光谱的示意图；
[0086]
图6a揭示了根据本发明第一实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图；
[0087]
图6b揭示了根据本发明第一实施例的校正光谱的示意图；
[0088]
图7a揭示了根据本发明第二实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图；
[0089]
图7b揭示了根据本发明第二实施例的校正光谱的示意图；
[0090]
图8a揭示了根据本发明第三实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图；
[0091]
图8b揭示了根据本发明第三实施例的校正光谱的示意图；
[0092]
图9揭示了根据本发明一实施例的用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置的框图。
具体实施方式
[0093]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释发明，并不用于限定发明。
[0094]
图1揭示了根据本发明一实施例的用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法流程图，如图1所示，本发明提出的用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法，包括以下步骤：
[0095]
步骤s1、获取原始光谱y，并设置光滑参数λ；
[0096]
步骤s2、权重矩阵w
t
进行初始化，得到初始化权重矩阵
[0097]
步骤s3、根据whittaker算法，计算拟合光谱基线z
t
；
[0098]
步骤s4、判断是否满足截止条件，如果不满足截止条件，则进入步骤s5、如果满足截止条件，则进入步骤s6；
[0099]
步骤s5、计算更新权重矩阵w
t
，进入步骤s3，权重矩阵w
t
的表达式为：
[0100][0101][0102][0103]
其中，w
t
为第t次迭代的权重矩阵，为w
t
的主对角线w
t
的第i个元素；为第t
–
1次拟合光谱基线z
t
‑1的第i个元素，为第t
–
1次拟合校正光谱d
t
‑1的第i个元素，y
i
为原始光谱y的第i个元素，是谱峰与背景区域的判定条件，和分别为谱峰区域和背景区域的权重函数；
[0104]
步骤s6、输出光谱基线，根据光谱基线校正获得最终的光谱校正数据。
[0105]
下面对本发明的每一步骤进行详细说明。
[0106]
步骤s1、获取原始光谱y，并设置光滑参数λ。
[0107]
光滑参数λ，用于控制拟合程度与光滑程度的权重，λ大则拟合光谱基线光滑程度高，拟合程度差；λ小则拟合光谱基线光滑程度低，拟合程度高。
[0108]
步骤s2、权重矩阵w
t
进行初始化，得到初始化权重矩阵
[0109]
初始化权重矩阵a1为常数。
[0110]
更进一步的，初始化权重矩阵
[0111]
步骤s3、根据whittaker算法，计算拟合光谱基线z
t
。
[0112]
根据whittaker算法计算，获得光谱基线z
t
的表达式为：
[0113]
z
t
＝(w
t
λd
n
'd
n
)
‑1w
t
y；
[0114]
其中，w
t
为第t次迭代的权重矩阵，光滑参数λ为用于控制拟合程度与光滑程度的权重系数，d为差分矩阵，n为差分矩阵的阶数，y为原始光谱。
[0115]
差分矩阵d
n
的定义为：
[0116][0117]
其中，e为m
×
m的单位矩阵，e＝(e1；
…
e
i
；
…
e
m
),e∈r
(m,m)
，e
i
＝(e
i1
,...e
ij
,...e
im
)；
[0118]
当i＝j时，e
ij
＝1；当i≠j时，e
ij
＝0。
[0119]
当n＝1时，
[0120][0121]
较佳的，差分矩阵的阶数
[0122]
步骤s4、判断是否满足截止条件，如果不满足截止条件，则进入步骤s5、如果满足截止条件，则进入步骤s6；
[0123]
截止条件通过相邻迭代结果的特征函数差异及最大迭代次数控制，可以克服由于原始光谱差异带来的截止条件差异，从而控制拟合基线截止条件的有效性与一致性，进一步确保拟合光谱基线的质量。
[0124]
在本实施例中，截止条件通过比较h(w
t
,y,z
t
)与h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)的差异值确定，其中，h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)表示第t
–
1次迭代结果的特征函数，h(w
t
,y,z
t
)为第t次迭代结果的特征函数。
[0125]
更进一步的，截止条件可以为||h(w
t
,y,z
t
)
‑
h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)||≤a2，其中，a2为计算精度参数。
[0126]
计算精度参数a2根据计算精度的需求确定。
[0127]
较佳的，a2满足以下表达式：其中，y为原始光谱。
[0128]
更进一步的，截止条件可以为||h(w
t
,y,z
t
)||≤b2||h(w
t
‑1,y,z
t
‑1)||，其中，b2为
计算精度参数。
[0129]
计算精度参数b2根据计算精度的需求确定。
[0130]
较佳的，b2满足以下表达式：
[0131]
在本实施例中，第t次迭代结果特征的函数h(w
t
,y,z
t
)的定义为h(w
t
,y,z
t
)＝a3w
t
b3y c3z
t
d3，其中，a3、b3、c3和d3为常数，w
t
为第t次迭代的权重矩阵的主对角线元素，y为原始光谱，z
t
为第t次拟合光谱基线。
[0132]
较佳的，a3＝1，b3＝d3＝c3＝0或者a3＝b3＝d3＝0，c3＝1或者a3＝d3＝0，b3＝1，c3＝
‑
1。
[0133]
更进一步的，截止条件进一步包括限制最大迭代次数t
max
，当迭代次数大于最大迭代次数t
max
时，认为满足截止条件。
[0134]
较佳的，最大迭代次数t
max
＝10。
[0135]
步骤s5、计算更新权重矩阵w
t
，进入步骤s3。
[0136]
光谱的基线拟合与光谱的光滑相似，都需要控制拟合光谱与原始光谱之间的拟合程度与光滑程度，其差异在于基线拟合只需控制背景区域的拟合程度，而谱峰区域只需控制曲线的光滑程度而无需控制拟合程度。通过对whittaker算法的权重矩阵w的定义，使得谱峰区域的权重较背景区域小，从而拟合程度受背景区域主导，达到选择性拟合背景区域获得拟合光谱基线的目的。
[0137]
因此，基线拟合的关键在于权重矩阵的定义，通过迭代可对权重矩阵w
t
进行优化，权重矩阵w
t
的表达式为：
[0138][0139][0140][0141]
其中，w
t
为第t次迭代的权重矩阵，为w
t
的主对角线w
t
的第i个元素；为第t
–
1次拟合光谱基线z
t
‑1的第i个元素，为第t
–
1次拟合校正光谱d
t
‑1的第i个元素，y
i
为原始光谱y的第i个元素，是谱峰与背景区域的判定条件，和分别为谱峰区域和背景区域的权重函数。
[0142]
在一实施例中，步骤s5、计算更新权重矩阵，可进一步细化为：步骤s51、谱峰与背景区域的定义和步骤s52、谱峰区域和背景区域的权重函数的定义。
[0143]
步骤s51、谱峰与背景区域的定义。
[0144]
图2揭示了根据本发明一实施例的谱峰与背景区域的判定规则示意图，如图2所示，是谱峰与背景区域的判定条件：
[0145]
当时为谱峰区域，即图2中方框填充区域；
[0146]
当时为背景区域，即图2中方框填充区域以外的区域。
[0147]
更进一步的，所述谱峰与背景区域的判定条件的定义为其中j(d
t
)根据第t次拟合校正光谱d
t
的统计指标进行定义；
[0148]
第t次拟合校正光谱d
t
的统计指标包括d
t
的平均值标准差中位数和分位数
[0149]
更近一步的，其中a4，b4，c4，d4和e4为常数。
[0150]
较佳的，a4＝c4＝d4＝e4＝0，b4＝1或a4＝b4＝c4＝e4＝0，d4＝1或a4＝b4＝c4＝d4＝0，e4＝1或a4＝d4＝e4＝0，b4＝1,
[0151]
本实施例中，通过d
t
的统计指标定义光谱谱峰和背景区域范围，有效规避了现有算法高估谱峰区域强度与产生原始光谱中不存在的谱峰的问题，可提高拟合光谱基线的有效性，提高光谱数据分析与解读的可靠性；此外，还将光谱基线拟合的迭代过程由现有方法的发散状态转变为收敛状态，从而提高拟合光谱基线的稳定性。
[0152]
步骤s52、谱峰区域和背景区域的权重函数的定义。
[0153]
谱峰与背景区域的权重矩阵通过确定，当时，即为谱峰区域，当时，即为背景区域，
[0154]
更进一步的，权重矩阵w
t
的元素满足以下条件：
[0155][0156]
其中，a5与b5为常数。
[0157]
较佳的，a5＝0和b5＝1。
[0158]
本实施例中，通过权重矩阵w
t
的优化限制了权重的范围，规避了现有方法优化过程由于权重过大造成的矩阵计算不稳定问题，从而提高了算法的稳定性。
[0159]
更进一步的，谱峰区域和背景区域的权重函数和满足以下表达式：
[0160]
且和是关于的单调函数。
[0161]
更进一步的，权重矩阵w
t
的元素满足以下条件：
[0162][0163]
其中，a6为常数，为特征函数。
[0164]
较佳的，a6＝1。
[0165]
较佳的，随着t和增大而减小。
[0166]
较佳的，特征函数定义为：
[0167]
或
[0168]
或
[0169][0170]
其中，a7、b7和c7为常数。
[0171]
较佳的，常数a7和c7满足以下表达式：a7>0和c7>1。
[0172]
较佳的，常数a7、b7和c7满足以下表达式：a7＝1，b7＝0，c7＝2。
[0173]
步骤s6、输出光谱基线，根据光谱基线校正获得最终的光谱校正数据。
[0174]
图3揭示了根据本发明一实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图，如图3所示，随着迭代次数的增加，拟合光谱基线趋于收敛。
[0175]
图4揭示了根据本发明一实施例的原始光谱与校正光谱的示意图，如图4所示，随着迭代次数的增加，校正光谱趋于收敛。
[0176]
下面通过根据本发明的三个实施例与现有技术进行比较，说明本发明的技术效果。为了对比本发明与现有技术的技术效果，迭代截至条件仅设置最大迭代次数限制，其中最大迭代次数t
max
＝10。
[0177]
图5a揭示了现有技术的原始光谱与拟合光谱基线的示意图，图5b揭示了现有技术的校正光谱的示意图，在图5a和图5b所示的现有技术中，所采用的是与本发明最相近的airpls光谱基线拟合算法。
[0178]
图5a为原始光谱与不同迭代次数的拟合光谱基线，图5b为不同迭代次数的校正光谱，图5a中现有技术的基线拟合结果随着迭代次数的增加，拟合基线出现发散的状态，相应的图5b中的校正光谱也出现发散的状态。
[0179]
图5a中拟合基线在700和2800cm
‑1区域与原始光谱发生背离，使得图5b中的校正光谱，在700cm
‑1区域的谱峰强度被高估，在2800cm
‑1区域出现原始光谱不存在的谱峰。现有技术的局限使得迭代光谱基线拟合结果发散，造成谱峰被高估及出现新的谱峰源于，引起光谱基线拟合失效。根据现有技术的特性，其发散状态会随着迭代次数的增加变得更严重。在实际应用中，现有技术的发散性叠加原始光谱的差异，将使基线拟合结果更加不可控，更容易产生失效的情况。
[0180]
图6a揭示了根据本发明第一实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图，图6b揭示了根据本发明第一实施例的校正光谱的示意图，如图6a和图6b所示的第一实施例中，仅采用本发明提出的优化谱峰和背景区域定义，权重矩阵采用如图5a和图5b所示的现有技术。
[0181]
在第一实施例中，谱峰与背景区域的判定条件为a4＝c4＝d4＝e4＝0，b4＝1，即
[0182]
图6a为原始光谱与不同迭代次数的拟合光谱基线，图6b为不同迭代次数的校正光谱。随着迭代次数的增加，图6a中拟合基线在背景区域与原始光谱重叠，图6b中的校正光谱在背景区域的强度趋近于0。
[0183]
第一实施例规避了图5a和图5b所示的现有方法高估谱峰区域与产生原始光谱中不存在的谱峰的问题，同时可以使迭代过程中的拟合光谱基线，从现有方法的发散状态变为收敛状态。
[0184]
该部分优化效果源于谱峰区域的限定，由此可推测当a4＝b4＝c4＝e4＝0，d4＝1或者a4＝b4＝c4＝d4＝0，e4＝1或者a4＝d4＝e4＝0，b4＝1,均可以达到与a4＝c4＝d4＝e4＝0，b4＝1相同或相似的效果。
[0185]
图7a揭示了根据本发明第二实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图，图7b揭示了根据本发明第二实施例的校正光谱的示意图，如图7a和图7b所示的第二实施例中，仅采用本发明提出的权重矩阵定义，谱峰和背景区域定义采用如图5a和图5b所示的现有技术。
[0186]
第二实施例中，权重矩阵通过和定义，该定义限定了权重的范围
[0187]
图7a为原始光谱与不同迭代次数的拟合光谱基线，图7b为不同迭代次数的校正光谱，第二实施例在获得与图5a和图5b所示的现有方法相似的光谱基线拟合效果的同时，限定了权重矩阵的范围从而规避了权重过大造成的矩阵计算不稳定问题，提高了算法的稳定性。
[0188]
图8a揭示了根据本发明第三实施例的原始光谱与拟合光谱基线的示意图，图8b揭示了根据本发明第三实施例的校正光谱的示意图，如图8a和图8b所示的第三实施例中，采用本发明提出的优化谱峰和背景区域定义以及权重矩阵定义。
[0189]
在第三实施例中，谱峰与背景区域的判定条件为a4＝c4＝d4＝e4＝0，b4＝1，即权重矩阵通过和定义，该定义限定了权重的范围
[0190]
图8a为原始光谱与不同迭代次数的拟合光谱基线，图8b为不同迭代次数的校正光谱。随着迭代次数的增加，图8a中拟合基线在背景区域与原始光谱重叠，图8b中的校正光谱在背景区域的强度趋近于0。
[0191]
第三实施例规避了图5a和图5b所示的现有方法高估谱峰区域与产生原始光谱中不存在的谱峰的问题，同时可以使迭代过程中的拟合光谱基线，从现有方法的发散状态变为收敛状态；此外，第三实施例限定了权重矩阵的范围规避了权重过大造成的矩阵计算不稳定问题，提高了算法的稳定性。
[0192]
图9揭示了根据本发明一实施例的用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置的框图。用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置可包括内部通信总线701、处理器(processor)702、只读存储器(rom)703、随机存取存储器(ram)704、通信端口705、以及硬盘707。内部通信总线701可以实现用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置组件间的数据通信。处理器702可以进行判断和发出提示。在一些实施例中，处理器702可以由一个或多个处理器组成。
[0193]
通信端口705可以实现用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置与外部的输入/输出设备之间进行数据传输与通信。在一些实施例中，用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置可以通过通信端口705从网络发送和接收信息及数据。在一些实施例中，用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置可以通过输入/输出端706以有线的形式与外部的输入/输出设备之间进行数据传输与通信。
[0194]
用于光谱分析的自动收敛光谱校正装置还可以包括不同形式的程序储存单元以
及数据储存单元，例如硬盘707，只读存储器(rom)703和随机存取存储器(ram)704，能够存储计算机处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器702所执行的可能的程序指令。处理器702执行这些指令以实现方法的主要部分。处理器702处理的结果通过通信端口705传给外部的输出设备，在输出设备的用户界面上显示。
[0195]
举例来说，上述的用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法的实施过程文件可以为计算机程序，保存在硬盘707中，并可记载到处理器702中执行，以实施本技术的方法。
[0196]
用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法的实施过程文件为计算机程序时，也可以存储在计算机可读存储介质中作为制品。例如，计算机可读存储介质可以包括但不限于磁存储设备(例如，硬盘、软盘、磁条)、光盘(例如，压缩盘(cd)、数字多功能盘(dvd))、智能卡和闪存设备(例如，电可擦除可编程只读存储器(eprom)、卡、棒、键驱动)。此外，本文描述的各种存储介质能代表用于存储信息的一个或多个设备和/或其它机器可读介质。术语“机器可读介质”可以包括但不限于能存储、包含和/或承载代码和/或指令和/或数据的无线信道和各种其它介质(和/或存储介质)。
[0197]
本发明提供的一种用于光谱分析的自动收敛光谱校正方法及装置，具体具有以下有益效果：
[0198]
1)通过拟合校正光谱d
t
的统计指标定义光谱谱峰和背景区域，有效规避了现有方法高估谱峰区域强度与产生原始光谱中不存在的谱峰的问题，提高了光谱基线拟合的有效性，提高光谱数据分析与解读的可靠性；
[0199]
2)通过拟合校正光谱d
t
的统计指标定义光谱谱峰和背景区域，使得光谱基线拟合的迭代过程由现有方法的发散状态转变为收敛状态，可提高拟合光谱基线的稳定性；
[0200]
3)优化了光谱谱峰和背景权重矩阵的定义，在获得与现有方法相似光谱基线拟合效果的同时，限定了权重矩阵的范围规避了权重过大造成的矩阵计算不稳定问题，提高了算法的稳定性；
[0201]
4)基于本算法的收敛特性，通过相邻迭代结果的特征函数定义截止条件，规避了截止条件对于原始光谱的依赖，使得截至条件标准由拟合结果定义，从而控制拟合基线截止条件的有效性与一致性，进一步确保拟合光谱基线的质量。
[0202]
尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
[0203]
如本技术和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0204]
上述实施例是提供给熟悉本领域内的人员来实现或使用本发明的，熟悉本领域的人员可在不脱离本发明的发明思想的情况下，对上述实施例做出种种修改或变化，因而本发明的保护范围并不被上述实施例所限，而应该是符合权利要求书提到的创新性特征的最大范围。