利用拉曼光谱成像分析苯氧乙酸添加剂的去噪与振动 assignments 分析

本研究主要关注于"Raman光谱成像分析苯氧苯酮(Benzoyl Peroxide, BPO)添加剂"这一主题。BPO作为一种常见的化妆品和药物添加剂，其在皮肤护理产品中的应用使得对其性质和浓度的精确检测变得尤为重要。Raman光谱因其非破坏性和无需样品制备的优点，被用于无损分析化学物质，特别是在高通量和实时检测中。 研究人员采用了一种Raman光谱成像系统来收集BPO的光谱数据和高光谱图像，这允许他们同时获取物质的化学结构信息和空间分布信息。BPO的原始Raman光谱数据首先进行了预处理，使用了小波去噪技术。通过正交实验设计方法，优化了小波去噪参数的选择，以达到最佳的信号与噪声比(S/N)，结果显示优化后的参数组合能够显著提高信噪比，达到32.848，从而提高后续分析的准确性。 小波去噪是一种有效的信号处理方法，它利用小波函数的多尺度特性，能有效地分离出信号中的高频成分（噪声）和低频成分（信号）。在BPO的Raman光谱中，通过选择合适的去噪参数，可以清晰地观察到BPO分子的不同振动模式，即特征峰，这对于了解其分子结构和识别潜在的化学反应至关重要。 接下来，对去噪后的平滑Raman光谱进行了区域划分，分为三个区间：1900-1300 cm⁻¹、1300-700 cm⁻¹ 和700-1 cm⁻¹。这些区间分别对应BPO分子的不同官能团或化学键的振动频率范围，有助于进行精细的振动归属，进一步揭示其分子结构特征。 最后，研究通过Raman光谱成像技术进行图像分析，结合了光谱信息的空间分布，提供了BPO在样本中的局部浓度分布情况，这对于质量控制、配方优化以及可能的污染物检测具有实际应用价值。这项工作展示了如何运用先进的Raman光谱成像技术对BPO添加剂进行精确且全面的分析，为进一步理解其性质和在实际应用中的行为提供了强有力的数据支持。