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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利用自行研制的便携式拉曼光谱仪，研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析；基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明：利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别，鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。

提出了一种新的拉曼光谱谱峰判别算法，采用Voigt函数作为拟合函数，对小波变换脊线寻峰后得到的谱峰进行拟合处理，将拟合前后的谱峰相似度作为判别谱峰的依据，可有效识别与噪声幅值相近的小幅值拉曼信号。通过与已有的两种谱峰判别方法进行对比，在误判率为5%的情况下，该算法准确率提高了60%；在准确率高于90%的情况下，该算法误判率降低了10%。