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申请/专利权人：中国人民解放军32181部队

摘要：本发明一种从混合物SERS光谱中识别目标成分的方法。该方法先采集纯净目标物的SERS光谱进行预处理和反卷积操作，作为参考谱，利用连续小波变换寻找特征峰，再用洛伦兹函数拟合。而后采集待识别混合物的SERS光谱，同样进行光谱预处理、反卷积和寻峰，作为分析谱。最后在分析谱中匹配参考谱的所有特征峰，计算相似度，进而判断分析谱中是否存在目标物。本发明将光谱按照特征峰分段划分，洛伦兹拟合，可消除其他信号的影响，具有较高查准率和抗干扰能力，特别适合用于从复杂拉曼光谱中识别目标成分。

主权项：1.一种从混合物SERS光谱中识别目标成分的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集目标物的SERS光谱并进行预处理和反卷积操作，所得结果作为参考谱，再利用连续小波变换寻找参考谱的特征峰，按照特征峰的峰值大小进行排序，并利用洛伦兹函数对每个特征峰进行曲线拟合；S2，采集待识别分析物的SERS光谱并进行预处理和反卷积操作，所得结果作为分析谱，再利用连续小波变换寻找分析谱的特征峰，形成包含n个特征峰位移的向量，表示为：[ω1,ω2,...,ωn]，其中的每个值对应一个特征峰的位移；S3，根据参考谱中的每个特征峰i，在分析谱的特征峰位移向量中查找是否有峰位与之匹配，对匹配成功的分析谱特征峰j进行洛伦兹函数的曲线拟合，而后计算参考谱特征峰i的洛伦兹函数与分析谱特征峰j的洛伦兹函数之间的相似度；S4，根据参考谱中特征峰i的拉曼光谱强度，计算该特征峰i匹配成功的权重pIi为： 其中，m为参考谱特征峰的数量；S5，根据参考谱中每一个特征峰的洛伦兹函数的匹配相似度，结合特征峰权重pIi，计算参考谱与分析谱的综合相似度，进而判断待识别分析物中是否存在目标成分；步骤S3中的利用洛伦兹函数对分析谱的特征峰进行曲线拟合的方式包括以下步骤：b-1，根据步骤S2得到的分析谱的特征峰位移，将分析谱分段切割，确定特征峰拟合范围： 其中，ωleft为第i个特征峰曲线的左边界位移，ωright为第i个特征峰曲线的右边界位移，ωi、ωi-1和ωi+1均为特征峰位移；b-2，根据特征峰拟合范围，采用Levenberg-Marquardt算法对曲线进行拟合，得到洛伦兹拟合函数的参数；最终形成包括m个洛伦兹函数的向量组，表示为：[ω1,I1,γ1,bia1,left1,right1；ω2,I2,γ2,bia2,left2,right2；...；ωm,Im,γm,biam,leftm,rightm]每个洛伦兹向量分别对应参考谱的一个特征峰，对应于第i个特征峰的洛伦兹函数包括第i个特征峰的拉曼位移、拉曼相对强度、半高宽、基线偏移、左边界和右边界。

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