【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种光谱处理方法，尤其涉及一种基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法。
技术介绍
1、基质是指物质包装材料以及混合物中的水等溶剂，现阶段消除基质干扰的方法主要有以下几种。
2、1、减谱法
3、在专利文献cn104749155b中提出了一种拉曼光谱检测方法，首先获取基质光谱、基质和样品混合光谱，两个光谱做商，取最小值作为系数，用系数乘基质光谱，并用混合光谱减去。
4、在专利文献cn108169201b用于扣除包装干扰的拉曼光谱检测方法专利中从带有包装的待测样品的拉曼光谱信号中逐步减去包装的拉曼光谱信号，以获得一系列扣除包装干扰的拉曼光谱信号；计算一系列扣除包装干扰的拉曼光谱信号中的每一个的信息熵；将大于包装的拉曼光谱信号的信息熵作为待选信息熵序列，从中选取最小信息熵；并且将与最小信息熵对应的扣除包装干扰的拉曼光谱信号作为优化的扣除包装干扰的拉曼光谱信号。
5、在专利文献cn103063648b利用拉曼光谱检测液体制剂的方法中，公开了一种用于去除溶剂干扰的拉曼光谱检测方法，包括以下步骤：对包含溶剂和样品的溶液的拉曼光谱进行测量，以获得溶液的拉曼光谱信号；对溶剂的拉曼光谱进行测量，以获得溶剂的拉曼光谱信号；从溶液的拉曼光谱信号中逐步减去溶剂的拉曼光谱信号，以获得一系列去除溶剂干扰的拉曼光谱信号；计算一系列去除溶剂干扰的拉曼光谱信号中的每一个的信息熵；选择所计算出的一系列的信息熵中的最大信息熵；和将与该最大信息熵对应的去除溶剂干扰的拉曼光谱信号作为优化的去除溶剂干扰的
6、2、解谱法
7、在专利文献cn113984736a中，提出了一种基于空间偏移拉曼光谱的带包装食品信号分离方法，它基于不同偏移距离处的拉曼光谱的信息熵从初始光谱数据中截取部分区域范围的拉曼光谱作为观测数据，对观测数据进行独立成分分析，分离得到若干个独立信号分量，并结合特征谱峰聚类识别解决独立成分分析分离得到的独立信号分量的归属问题，最终确定内部的待测食品的拉曼信号。
8、现有消除基质干扰的方法主要存在如下问题：
9、1.在很多情况下，由于基质的存在会对目标物质的光谱产生影响，会使得目标物质特征峰不明显，对于后续的一些定量或定性分析都会产生影响；甚至当基质拉曼光谱的特征峰与目标物质重合时，会严重影响对于目标物质的分析。
10、2.将背景光谱从原始混合光谱中减去，这种方法背景光谱需要乘一个系数，系数的大小关系到去除背景信号的效果，合适的系数值很难确定，系数太大可能会破坏一些目标物质的拉曼信号，系数太小会导致背景扣除不干净。
11、3.一些解谱算法需要多次测量光谱，测量过程以及计算过程复杂。
12、因此，有必要对现有消除基质干扰的方法进行改进。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，能够将混合物光谱中的基质物质光谱去除的较为完全，且不会影响目标物质光谱特征峰；从而减少基质光谱对目标物质光谱特征峰的影响，方便后续定量定性等分析。
2、本专利技术为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，包括如下步骤：s1)获取包含目标物质以及基质的原始混合光谱和只有基质的原始基质光谱；s2)对原始混合光谱和原始基质光谱进行基线校正、归一化处理，得到预处理后混合光谱d和预处理后基质光谱b；s3)采用mcr-als算法通过迭代计算出基质和目标物质的纯物质光谱矩阵和权重矩阵；s4)根据纯物质光谱矩阵和权重矩阵还原出目标物质光谱；s5)将分解出的基质光谱与标准基质光谱进行匹配，进行定性识别，确保分离出的基质光谱准确性；s6)计算mcr-als生成的光谱与原始光谱的解释方差，用来对分解的结果进行评估。
3、进一步地，所述步骤s3)采用mcr-als算法在迭代过程中进行条件约束，控制权重矩阵c、纯物质基光谱矩阵s的值不为负，且基光谱矩阵s不出现倒峰。
4、进一步地，所述步骤s3)包括：s31)建立混合系统：d＝c·st+e；e为误差矩阵；s32)对权重矩阵c和纯物质基光谱矩阵s初始化：权重矩阵c进行随机初始化，基光谱矩阵s中，第一个成分初始值为预处理基质光谱b，第二个成分初始值进行随机初始化；权重矩阵c、基光谱矩阵s的初始值全部为正数；s33)采用交替最小二乘法控制迭代过程。
5、进一步地，所述步骤s33)检测相邻两次迭代的残差，当相邻两次迭代的残差小于0.0001时结束迭代，或者迭代次数超过150次结束迭代。
6、进一步地，所述步骤s5)通过计算光谱角距离来评估分解出的基质光谱与标准基质光谱的相似程度。
7、进一步地，所述光谱角距离计算如下：
8、
9、s0为迭代分解完成后的基光谱矩阵s中第一个物质，即物质基光谱。
10、进一步地，所述步骤s6)通过计算数据解释方差对分解的结果进行评估：
11、
12、数据解释方差r2越接近1表明效果越好，dij∈d，d为预处理混合光谱，e为mcr-als计算出的光谱与原始混合光谱的误差。
13、本专利技术对比现有技术有如下的有益效果：本专利技术提供的基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，能够将混合物光谱中的基质物质光谱去除的较为完全，且不会影响目标物质光谱特征峰；从而减少基质光谱对目标物质光谱特征峰的影响，方便后续定量定性等分析。
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1.一种基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤S3)采用MCR-ALS算法在迭代过程中进行条件约束，控制权重矩阵C、纯物质基光谱矩阵S的值不为负，且基光谱矩阵S不出现倒峰。
3.如权利要求2所述的基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤S3)包括：
4.如权利要求3所述的基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤S33)检测相邻两次迭代的残差，当相邻两次迭代的残差小于0.0001时结束迭代，或者迭代次数超过150次结束迭代。
5.如权利要求1所述的基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤S5)通过计算光谱角距离来评估分解出的基质光谱与标准基质光谱的相似程度。
6.如权利要求5所述的基于MCR-ALS的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述光谱角距离计算如下：
7.如权利要求1所述的基于MCR-AL
...【技术特征摘要】
1.一种基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤s3)采用mcr-als算法在迭代过程中进行条件约束，控制权重矩阵c、纯物质基光谱矩阵s的值不为负，且基光谱矩阵s不出现倒峰。
3.如权利要求2所述的基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤s3)包括：
4.如权利要求3所述的基于mcr-als的混合物体系基质光谱去除方法，其特征在于，所述步骤s33)检测相邻...
【专利技术属性】
技术研发人员：于永爱，李子璇，邓赵斌，
申请(专利权)人：上海如海光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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