利用拉曼光谱检测技术，对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象，划分校正集（72个）和预测集（21个）。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘（PLS）模型效果；然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入，结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型，并进行比较分析。结果表明，甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优，其校正集相关系数RC为0.9761，交互验证相关系数RCV为0.9551，校正集均方误差（RMSEC）为1.5089，交互验证均方误差（RMSECV）为2.0630；黏度的MSC-PLS模型预测效果也是最优的，RC为0.9794，RCV为0.9580，RMSEC为0.0907 mPa·s，RMSECV为0.1292 mPa·s。

拉曼光谱matlab代码 相干拉曼成像工具包 版本：1.02 自述文件 ###Summary ### CRIKit 包提供了用于预处理相干拉曼光谱数据的实用方法。 目前，这个包包含几个关键组件： 通过 Kramers-Kronig 关系进行相位检索 非对称最小二乘基线去趋势 非对称重加权惩罚最小二乘法 这些仅代表我们开发的软件的一小部分。 有关更多信息，请参阅下面的联系信息。 ＃＃＃设置＃＃＃ MATLAB：将源代码下载到文件夹并通过“设置路径”添加到 MATLAB 路径 Python：将源代码下载到一个文件夹。 注意：有一个带有 Python 代码的 IPython Notebook。 您可能希望将其放在本地 IPython 笔记本文件夹中，以便于访问。 ###依赖关系### MATLAB：MATLAB 2013a 或更新版本（它也可能适用于旧版本）。 Python：（必需）Python >= 3.4； 麻木，SciPy。 （推荐）PyFFTW、CVXOPT（更好）或 scikits.sparse。 非授权 该软件由美国国家标准与技术研究院 (NIST) 由联邦政府雇员在执行公务期间

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。

全球与中国表面增强拉曼光谱（SERS）市场现状及未来发展趋势.txt

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拉曼数据搜索和存储（RDSS）软件是一种分析工具，可通过将未知矿物的光谱与索引数据库进行比较来快速，准确地识别未知矿物。 实施了搜索功能，以使用户能够找到特定的峰值。 使用星号（*）作为一个或多个未知峰值的占位符，软件将返回最佳匹配项。 除了通过拉曼谱带位置的搜索实用程序（在拉曼光谱的解释中被证明是无价的）之外，RDSS软件还使用户能够快速有效地显示和检查拉曼光谱。 用户可以放大拉曼光谱，在任何方向上移动波数和强度轴，如果单击频谱显示的任何部分，该区域将被突出显示并返回特定的波数。 还提供了数据库中存储的每个样本条目的照片。

提出了一种基于拉曼光谱的混合物组分识别新方法。对混合物的拉曼光谱进行背景校正和去噪处理，利用Voigt函数对拉曼谱峰进行拟合，获取其谱峰的拉曼位移、半峰全宽及强度作为混合物特征参数向量，通过与数据库纯净物特征向量进行相关性分析，实现混合物组分的有效识别。构建了由18种纯净物拉曼光谱数据构成的标准组分数据库，并对6种混合物进行了组分识别实验。实验结果表明，所提方法的识别准确率达到100%。

matlab小波平滑代码拉曼系统 拉曼系统旨在处理，分析和分类拉曼光谱。 它包含许多功能强大的算法，这些算法可通过简单的图形用户界面执行。源代码可用，因此任何人都可以为程序的开发做出贡献。 要求 通用系统要求与MATLAB系统要求大致相同。 频谱文件 该程序使用简单的文本文件来存储拉曼光谱。 频谱文件由一列波数和一列由制表符分隔的相应强度组成。 示例数据文件由文件夹“ data”中的* .txt提供。 相应的子文件夹中提供了每个功能的示例数据，并且应在运行软件时将其添加到路径中。 特征 以下是拉曼处理程序的一些功能： 前处理 Savitzky-Golay（SG）平滑或小波去噪 小波特征点和分段插值的自动算法（AWFPSI） 认出 连续小波变换和局部信噪比（CWTLSNR）的自动拉曼峰识别算法 分析/分类 主成分分析 线性判别分析 偏最小二乘分析

拉曼散射光强度一般为入射光强的 10^-6 以上，有时会到 10^-12 ，所以长距离探测拉曼是个非常困难的事情。 我们曾做过10米以上的拉曼探测，器件好贵。

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