LIBS谱峰元素自动识别方法：基于Voigt函数拟合与相似性分析

"该文研究了激光诱导击穿光谱(LIBS)中元素谱峰的自动识别方法，旨在提高LIBS技术在元素定性和定量分析的准确性和可靠性。研究中，采用Voigt函数对实验光谱进行拟合，以减少谱峰重叠和噪声的影响。随后，通过滤波处理提取谱峰的中心波长、光强、半峰全宽和谱峰质心作为特征参数向量。将这些参数与NIST标准谱线数据库进行对比，利用相似性分析实现谱峰元素的自动识别。实验结果表明，该方法在LIBS谱峰元素识别上表现出良好的效果，被应用于NIST数据库和茶叶样品的LIBS光谱数据中，进一步验证了其有效性。" 文章详细阐述了激光诱导击穿光谱技术(LIBS)在元素分析中的应用，其中关键在于准确识别谱峰以进行定性和定量分析。传统的方法存在识别准确率低和可靠性不足的问题，因此研究人员提出了一种新的谱峰元素自动识别方法。这种方法首先借助Voigt函数来拟合实验获取的光谱，Voigt函数是一种结合了高斯函数和洛伦兹函数的复合函数，能有效处理由于谱峰重叠和噪声导致的复杂光谱形状。 在Voigt函数拟合后，通过滤波处理进一步净化谱峰信息，提取出谱峰的四个关键特征参数：中心波长、光强、半峰全宽和谱峰质心。这些参数构成的特征向量代表了谱峰的独特性质。接着，将这些特征参数与美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准谱线数据库进行比较。NIST数据库包含了大量已知元素的谱线信息，是元素识别的重要参考。 通过计算特征参数向量之间的相似度，可以确定实验光谱中的谱峰对应于NIST数据库中的哪个元素谱线，从而实现谱峰元素的自动识别。这种方法的优势在于减少了人为干预，提高了识别的准确性和效率。 为了验证新方法的有效性，科研人员分别使用NIST标准数据库和茶叶样品的LIBS光谱数据进行了实验。实验结果显示，新方法成功地识别了不同样品中的元素谱峰，证明了其在实际应用中的可靠性和实用性。这种方法对于LIBS技术的发展和广泛应用具有重要意义，尤其是在材料分析、环境监测、食品安全等领域，能够提供快速、准确的元素分析手段。