一种确定拉曼光谱信噪比的方法和系统与流程

本发明涉及信噪比评估技术领域，特别是涉及一种确定拉曼光谱信噪比的方法和系统。

背景技术：

拉曼光谱是一种分子散射光谱，是对分子结构进行“指纹”识别的分析技术。拉曼散射是由光照射到物质上发生的非弹性散射，谱峰的位置和强度直接反映了物质的结构和含量信息，并且拉曼光谱具有快速、无损、样品无须预处理和可实现在线分析等优点，激光拉曼光谱分析技术正逐渐成为目前发展最快的技术之一。

但是在实际使用拉曼光谱仪对物质进行拉曼光谱分析时，拉曼光谱会受到多种干扰源干扰。干扰源主要包括：ccd探测器的散粒噪声、暗电流噪声及读出噪声，激发光源引入的发射噪声，样品本身、样品容器等的荧光和磷光背景、样品及周围环境的黑体辐射，环境中的宇宙射线等等，这些噪声都会干扰到拉曼散射信号，为后续的光谱处理带来问题。而衡量信号与噪声的比例，即信噪比，能够对信号质量的高低进行评估。并且，光谱信噪比越高，表示信号质量越高，即信号受到噪声的干扰小，光谱的信噪比越低，表示信号的质量越低，即信号受到噪声的干扰大。当信号与噪声处在同一量级时，即信噪比很低时，此时甚至已经无法区分噪声与信号了。因此，信噪比作为设备、光谱分析的基础指标之一，必须得到应有的高度重视。

由于噪声的来源多样且复杂随机，目前也没有国家标准或行业标准对信噪比的概念有明确规定，导致信噪比的定义方式多种多样，千差万别，如schulze定义的信噪比如(1-8)式：

其中，smax、smin分别表示光谱的最大值和最小值，σn表示噪声的标准差。

donoho定义信噪比为(1-9)式：

es表示光谱的能量，en表示噪声的能量。

gao定义的信噪比为(1-10)：

sds表示光谱的标准差，σn表示噪声的标准差。

也有企业使用标准物质来定义信噪比的，如(1-11)所示：

ipeak表示主峰的强度，如苯甲腈的主峰1004cm-1强度，σn表示噪声的标准差。

综上，目前尚无一套统一而科学的信噪比定义和计算方法，而现有的定义方式和计算方法都存在一定的局限性。

虽然，四种具有代表性的信噪比定义方式，都考虑到了信号和噪声的存在，具有一定的评价信噪比的能力，特别是当噪声是白噪声时，一定程度上可以表征光谱信号的质量，但是，在实际测量收集拉曼散射信号的过程中，噪声的来源很复杂，并不能等同白噪声，真实的拉曼信号还将包括各种噪声、基线、宇宙射线等的干扰。如公式(1-8)中smax有可能并不是拉曼散射信号，而且公式(1-9)和(1-10)中的es和sds表示光谱包含了噪声、基线和宇宙射线等，并不能评估真实有用的拉曼散射信号。公式(1-11)只考虑了单个主峰的信噪比。即使是噪声的标准差定义方式也相差很大。因此，在现有技术中并没有一种方法能够对拉曼光谱中的信噪比进行准确评估。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种确定拉曼光谱信噪比的方法和系统，能够提高拉曼光谱信噪比的评估准确性，且具有计算量少、操作简单的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种确定拉曼光谱信噪比的方法，包括：

获取待确定拉曼光谱中的拉曼信号；

去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号；

滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号；所述高频信号为高频噪声；

获取所述高频噪声的标准差和所述高频噪声中的最大高频噪声；

获取所述高通滤波器的脉冲响应序列，并确定所述脉冲序列的模；

获取所述高频噪声的标准差和所述脉冲序列的模的比值，所述比值记为第一标准差；

获取所述最大高频噪声和所述第一标准差的比值，所述比值即为所述拉曼光谱的信噪比。

可选的，采用自动基线估计法、多项式拟合法和savitzky-golay滤波拟合法中的任意一种基线去除法，去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。

可选的，采用所述自动基线估计法去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号，包括：

采用循环滑动窗口平均法平滑所述待确定拉曼光谱，得到平滑后的拉曼光谱；

将所述待确定拉曼光谱与所述平滑后的拉曼光谱进行对比，确定所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分，所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分即为所述基线干扰；

去除所述基线干扰，得到所述第一拉曼信号。

可选的，采用二阶差分法滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。

可选的，所述拉曼信号为：

s1＝s0+b+n，其中，s0为真实拉曼信号，b为基线干扰，n为所有噪声的集合。

一种确定拉曼光谱信噪比的系统，包括：

拉曼信号获取模块，用于获取待确定拉曼光谱中的拉曼信号；

基线干扰去除模块，用于去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号；

低频信号滤除模块，用于滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号；所述高频信号为高频噪声；

获取模块，用于获取所述高频噪声的标准差和所述高频噪声中的最大高频噪声；

序列模确定模块，用于获取所述高通滤波器的脉冲响应序列，并确定所述脉冲序列的模；

第一标准差确定模块，用于获取所述高频噪声的标准差和所述脉冲序列的模的比值，所述比值记为第一标准差；

信噪比获取模块，用于获取所述最大高频噪声和所述第一标准差的比值，所述比值即为所述拉曼光谱的信噪比。

可选的，所述基线干扰去除模块包括：

基线去除单元，用于采用自动基线估计法、多项式拟合法和savitzky-golay滤波拟合法中的任意一种基线去除法，去除所述实测拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。

可选的，所述基线去除单元包括：

平滑子单元，用于采用循环滑动窗口平均法平滑所述待确定拉曼光谱，得到平滑后的拉曼光谱；

基线干扰确定子单元，用于将所述待确定拉曼光谱与所述平滑后的拉曼光谱进行对比，确定所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分，所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分即为所述基线干扰；

第一拉曼信号获取子单元，用于去除所述基线干扰，得到所述第一拉曼信号。

可选的，所述低频信号滤除模块包括：

二阶差分滤除单元，用于采用二阶差分法滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明所提供的确定拉曼光谱信噪比的方法和系统中，通过对待确定拉曼光谱信号中的基线干扰进行去除，能够显著提高信噪比的预测准确性。并且结合高通滤波的技术手段，使得整个拉曼光谱信噪比的确定过程操作简单、计算量少。而且，整个方法简单易行，不会在对待确定拉曼光谱进行处理过程中，引入过多计算量，进而也能降低计算内存的要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的确定拉曼光谱信噪比方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的确定拉曼光谱信噪比系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种确定拉曼光谱信噪比的方法和系统，能够提高拉曼光谱信噪比的评估准确性，且具有计算量少、操作简单的特点。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

基于拉曼光谱的信噪比的定义方式并不统一的事实，而且在评价拉曼光谱信噪比时，光谱容易受到噪声、基线和宇宙射线干扰的困扰，本发明将提供一套普适性的，排除噪声、基线和宇宙射线干扰的信噪比评估方法。

图1为本发明实施例所提供的确定拉曼光谱信噪比方法的流程图，如图1所示，一种确定拉曼光谱信噪比的方法，包括：

s100、获取待确定拉曼光谱中的拉曼信号。

s101、去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。

s102、滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。所述高频信号为高频噪声。

s103、获取所述高频噪声的标准差和所述高频噪声中的最大高频噪声。

s104、获取所述高通滤波器的脉冲响应序列，并确定所述脉冲序列的模；

s105、获取所述高频噪声的标准差和所述脉冲序列的模的比值，所述比值记为第一标准差；

s106、获取所述最大高频噪声和所述第一标准差的比值，所述比值即为所述拉曼光谱的信噪比。

s101中是采用自动基线估计法、多项式拟合法和savitzky-golay滤波拟合法中的任意一种基线去除法，去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。

其中，采用所述自动基线估计法去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号，包括：

采用循环滑动窗口平均法平滑所述待确定拉曼光谱，得到平滑后的拉曼光谱。

将所述待确定拉曼光谱与所述平滑后的拉曼光谱进行对比，确定所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分，所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分即为所述基线干扰。

去除所述基线干扰，得到所述第一拉曼信号。

s102中是采用二阶差分法滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。

真实的拉曼光谱应包括三个部分，即有用的拉曼信号、实测光谱中的基线干扰和噪声。基线干扰又包括样品本身、样品容器等的荧光和磷光背景，样品及周围环境的黑体辐射。噪声包括ccd探测器的散粒噪声、暗电流噪声及读出噪声，激发光源引入的发射噪声和宇宙射线等噪声，因此，所述拉曼信号可以表示为：

s1＝s0+b+n，其中，s0为真实拉曼信号，b为基线干扰，n为所有噪声的集合。

评估信噪比之前需要先去除基线干扰，去除基线干扰的办法很多，本发明以h.georgschulze提出的自动基线估计方法(automatedbasedlineestimation，abe)为例，对本发明所提供的确定拉曼光谱信噪比的方法进行具体说明。

abe采用循环滑动窗口平均法平滑待确定拉曼光谱，将待确定拉曼光谱中大于平滑后拉曼光谱的位置作为谱峰，将其去除。

去除基线干扰之后，剩余光谱中的信号即为第一拉曼信号。第一拉曼信号如下式所示，

s2＝s0+n。

之后，剩余的拉曼光谱，真实拉曼信号s0由众多随机噪声叠加而成，可以认为s0符合高斯分布。而高斯噪声主要集中在高频域，原始信号经过高通滤波后，低频信号被滤除，通过的高频信号为s3，此时，有用信号的干扰很小。高频信号s3如下式所示：

s3＝n1。

假设第一拉曼信号s2中高斯噪声的标准差为σn，经某一高通滤波器g滤波后的高频信号s3，s3的噪声为n1，标准差为σn1，高通滤波器的单位脉冲响应序列为g(n)，则n1的功率谱密度、高通滤波器的频谱分布p(w)和g(w)分别如下式所示：

式中w表示数字角频率，w∈[-π,π]，j是虚数单位，n是脉冲序列。

n1是n经过高通滤波器后得到的，满足下式：

n1＝n*g。g为高通滤波器。

进一步得到下式

其中，g为高通滤波器g的模，为某一高通滤波器滤波后的噪声标准方差，为原始信号中噪声的噪声标准方差。

进而能够得到：σn1＝σn||g||。

即经过某一高通滤波器滤波后的噪声标准差等于原始信号中噪声的噪声标准差乘以该滤波器响应向量的模。

所以，噪声标准差σn估计的核心思想是利用高通滤波后的噪声标准差来估计实测信号中的噪声标准差，高通滤波器种类很多，本发明以二阶差分法为例，二阶差分运算可以等效为一个单位脉冲响应序列为[1，-2,1]的高通滤波器，经过该高通滤波器之后，实测信号中的低频部分被滤除，包括拉曼信号等，保留的就是各种高频噪声，所以在s105中，经过二阶差分运算(高通滤波器)之后的噪声标准差除以脉冲响应序列的模，即可以得到实测信号中噪声标准差的估计值(第一标准差)。

本发明所提供的确定拉曼光谱信噪比的方法中，通过对待确定拉曼光谱信号中的基线干扰进行去除，能够显著提高信噪比的预测准确性。并且结合高通滤波的技术手段，使得整个拉曼光谱信噪比的确定过程操作简单、计算量少。而且，整个方法简单易行，不会在对待确定拉曼光谱进行处理过程中，引入过多计算量，进而也能降低计算内存的要求。

此外，本发明对应于上述方法还对应公开了一种确定拉曼光谱信噪比的系统。如图2所示，所述系统包括：拉曼信号获取模块1、基线干扰去除模块2、低频信号滤除模块3、获取模块4、序列模确定模块5、第一标准差确定模块6和信噪比获取模块7。

其中，拉曼信号获取模块1获取待确定拉曼光谱中的拉曼信号。基线干扰去除模块2去除所述拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。低频信号滤除模块3滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。所述高频信号为高频噪声。获取模块4获取所述高频噪声的标准差和所述高频噪声中的最大高频噪声。序列模确定模块5获取所述高通滤波器的脉冲响应序列，并确定所述脉冲序列的模。第一标准差确定模块6获取所述高频噪声的标准差和所述脉冲序列的模的比值，所述比值记为第一标准差。信噪比获取模块7获取所述最大高频噪声和所述第一标准差的比值，所述比值即为所述拉曼光谱的信噪比。

上述基线干扰去除模块2包括：基线去除单元。基线去除单元采用自动基线估计法、多项式拟合法和savitzky-golay滤波拟合法中的任意一种基线去除法，去除所述实测拉曼信号中的基线干扰，得到第一拉曼信号。

上述基线去除单元还可以包括：平滑子单元、基线干扰确定子单元、第一拉曼信号获取子单元和第一拉曼信号获取子单元。

其中，平滑子单元采用循环滑动窗口平均法平滑所述待确定拉曼光谱，得到平滑后的拉曼光谱。基线干扰确定子单元将所述待确定拉曼光谱与所述平滑后的拉曼光谱进行对比，确定所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分，所述待确定拉曼光谱大于所述平滑后的拉曼光谱的部分即为所述基线干扰。第一拉曼信号获取子单元去除所述基线干扰，得到所述第一拉曼信号。

上述低频信号滤除模块3包括：二阶差分滤除单元。其中，二阶差分滤除单元采用二阶差分法滤除所述第一拉曼信号中的低频信号，得到所述第一拉曼信号的高频信号。

因本发明所提供的系统是对应于本发明所提供方法对应实施的系统，因此，二者具有相同的技术效果，此处不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。