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上头的知识 I 带你揭开处理拉曼数据的奥秘

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带你了解如何处理多而杂的拉曼数据?如何有效地实现拉曼数据的优化?

如今的拉曼仪器百花齐放,从简单的手持设备到复杂的台式系统,种类繁多。拉曼数据处理方法更是复杂多样。那么如何处理这么多错综复杂的拉曼数据呢?如何有效优化拉曼数据呢?

拉曼数据分析浅谈

虽然拉曼光谱是一种先进的光谱技术,但它本身并没有那么复杂,令人棘手的是测试样品的拉曼峰与其他拉曼峰以及噪音混合在一起。例如,在传统的光谱测量中,你可以分析一个透射吸光度图(比如比色皿中的染料)或一个材料反射率图,并很容易地挑选出宽阔的背景光谱峰和明显的吸收或者反射峰并解释它们。但在拉曼光谱中,你所关心的待测物拉曼峰可能混杂在众多拉曼峰与噪音之中。

如图所示,使用表面增强拉曼光谱(SERS)测量四氢大麻酚。在1100cm-1附近出现了5个拉曼峰;而在1500cm-1处明显的拉曼峰,并非来自样品,根据我们的实验经验,这个拉曼峰来自溶剂或柠檬酸盐(用于SERS基质)。

事实上,大多数用户已经发现拉曼光谱中充满了大量的峰和锯齿状的噪音。那么这些信号来自哪里呢?残留的样本、像素之间的响应等等皆有可能。如果从这个角度入手去去除无效信号,那无疑是一个非常大的工作量。

那么有什么方法可以化繁为简,能够让我们在无效信号存在的情况下,更好的分离出拉曼信号呢?

基线校正

基线校正即是从整体数据中统一扣除一个背景噪声,这意味着某些波数强度将降为零从而将整个数据拉回基线附近。这将纠正由焦点、功率等问题引起的垂直偏移,但不会影响拉曼峰之间的相对关系。

在光谱测量过程中,做峰值分析之前执行基线校正是非常重要的。因为峰值或一般的任何值,都可能受到某些环境影响而发生强度的偏移,但这种偏移可以通过已知的独立于变化参数区域以外的数据进行校正-基线校正。拉曼光谱也可以做同样的事情,如果想要量化数据,基线校正是至关重要的。

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基线校正后,原始BPE拉曼光谱中都被固定在x轴上

标准正态变量

SNV是一种常用的拉曼预处理技术,需要在拉曼范围内选择一些窗口来进行处理。通常,在拉曼应用中使用350-3000cm-1这个范围,但这个范围会根据图谱的表现方式而变化。事实上,基于系统反应、分析物活动等因素,这个范围是相当主观的。

所以,SNV代表着全谱的平均值减去范围平均值,然后除以范围-标准差。通过这个预处理过程之后,可以将多次测量的数据放在同一范围内进行比对。

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在本例中,SERS被用来测量THC。注意原始光谱和标准化(SNV)光谱的区别。

清洁峰

当采集拉曼光谱时,可以在海洋光学的软件中找到一个数据处理方式叫做“清洁峰”,有时也被称为“橡皮筋校正”。这是一个内置的算法,可以应用于原始拉曼光谱来去除基线和任何荧光。

“清洁峰”功能将把大部分的噪音和无效信号都去除,除了它认为具有统计学意义的峰值(例如一个3σ阈值)。这是非常有用的数据处理方式,可以生成一个非常清晰干净的拉曼光图。

但需要注意的是它不在来自光谱仪的原始数据,而是通过算法处理之后的数据!

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利用清洁峰功能,将偏移应用于原始拉曼光谱,获得更清晰的可视化效果。 光谱总体上也更平滑。

在使用“清洁峰”功能时,算法可能会消除软件阈值附近的拉曼特征峰。因此,我们建议在对所测样品的拉曼光谱信息足够了解之后再使用这个工具进一步处理数据。

总结

在处理拉曼数据时,多数情况都会尝试SNV、基线校准等多种数据处理方式之后,选取处理结果更优的方式。所以拉曼数据处理有一大部分时间是在尝试不同的数据处理方法和模式。

对于已知条件下采集的较大数据集,拉曼光谱数据可以作为训练数据做PCA相关性分析或者更复杂的统计分析。分析较大数据集的另一种选择是使用机器学习,但这通常也需要对数据进行一些预处理,以使输入与输出的数据有意义。

海洋光学提供了所有这些光谱数据分析技术以及机器学习方面的专业知识,并提供将光谱数据转化为有意义信息的处理工具。

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