基于Voigt函数的高效拉曼谱峰识别算法

本文主要探讨了一种创新的拉曼光谱谱峰判别方法，该方法利用Voigt函数作为核心拟合工具。Voigt函数是一种结合了高斯线性谱线和洛伦兹线性谱线特性的数学模型，常用于精确模拟实际物理过程中的复合线性谱线形状，如拉曼光谱中的分子振动吸收峰。在拉曼光谱分析中，小波变换技术首先被用来提取信号的特征，特别是寻找潜在的谱峰。经过小波变换后，脊线寻峰法能够有效地定位谱峰位置。 新提出的算法在谱峰检测后，采用Voigt函数对这些初步识别的谱峰进行精细的拟合，通过比较拟合前后谱峰的相似度来确定其真实性。这种方法的关键在于，即使面对噪声影响和幅度较小的拉曼信号，也能有效地区分真峰和假峰，因为拟合过程可以提供更精确的峰形匹配标准。 在实验对比中，作者将这种基于Voigt函数拟合的谱峰判别算法与现有的两种常用方法进行了性能评估。结果表明，在误判率设定为5%的情况下，新算法的准确率显著提升，达到了原来的160%，显示出显著的优势。而在准确率要求较高的情况下，即准确率高于90%，新算法的误判率下降了10%，进一步证实了其在精度方面的改进。 这项研究展示了Voigt函数在拉曼光谱谱峰判别中的强大应用潜力，它不仅提高了识别精度，还提升了抗噪声干扰的能力。这对于提高拉曼光谱分析的可靠性和效率具有重要的实践价值，特别是在科学研究、材料分析以及环境监测等领域。此外，该算法可能为其他光谱分析技术提供借鉴，推动相关领域的发展。