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%。

光谱数据预处理 超级全 都可以用 自己用的

细菌ID 此回购包含使用卷积神经网络（CNN）识别病原细菌的拉曼光谱的演示。 该存储库改编自论文“使用拉曼光谱和深度学习快速识别病原细菌”中用于产生结果的代码库。 最好的起点是Jupyter笔记本电脑，该笔记本电脑已记录并带有注释，并且应立即使用。 我们提供了已在参考数据集上进行过训练的预训练模型。 要求 此存储库中的代码已经过以下软件版本的测试： 的Python 3.7.0 PyTorch 0.4.1 Scikit-学习0.20.0 脾气暴躁的1.15.1 Jupyter 5.0.0 Seaborn 0.9.0 Matplotlib 3.0.0 我们建议使用Anaconda Python发行版，该发行版可用于Windows，MacOS和Linux。 已使用每个软件包提供者的标准说明对所有必需软件包（上面列出的）的安装进行了测试。 一旦安装了Anaconda，则将所有要

拉曼光谱仪波数迁移测量精度的提升方法 .pdf

采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法 .pdf

不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。

拉曼光谱matlab代码电缆结构的自动峰值拾取 使用修正的 AMPD（基于多尺度的自动峰值检测）[1] 和基线校正后的 MAD（中值绝对偏差）的全自动峰值拾取方法 [2]。 此存储库中的源代码已上传以用于结果部分的复制。 SS Jin、SH Jeong*、SH Sim、DW Seo 和 YS Park (2021)，斜拉桥中自主斜拉索监控系统的全自动峰值拾取方法，施工自动化，126, 103628, . 所有源代码均由金博士开发。 Faster R-CNN 的结果是由 Jeong 博士在 PYthon 中使用 Tensorflow 获得的。 源代码仅适用于上传的数据集，因为该算法正在申请专利。 如果您对我们的方法感兴趣，请联系“”。 [源代码] 通过运行以下 m 文件，可以使用 Faster R-CNN 的结果执行三种自动峰值拾取方法 Main_Run_automatic_peak_picking.m：为每个类运行四种自动峰值拾取方法 [数据] 定义了自动采峰的三个难度级别。 f_PSD_data_class_easy_data.mat: 20 PSDs for easy class

拉曼光谱 matlab代码

糖化血红蛋白（HbA1c）已被越来越多地接受为糖尿病监测的金标准。在这项研究中，拉曼光谱法被暂时用于人类血红蛋白（Hb）生化分析，旨在为糖尿病监测开发一种简单的血液测试。在确诊为糖尿病的患者和健康志愿者（n = 37）的患者（n = 39）的血红蛋白样本上进行拉曼光谱测量。对测量的拉曼谱带进行了初步分配，以比较这两组之间的差异。同时，将主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）相结合，开发出有效的诊断算法，用于对正常对照和糖尿病患者进行分类。结果，这两组的光谱特征显示出两个不同的簇，其敏感性和特异性分别为92.3％和73％。然后通过接收器工作特性曲线确定了基于PCA-LDA技术的诊断算法的有效性。 ROC曲线下的面积为0.92，表明诊断结果良好。总之，我们的初步结果表明，提出拉曼光谱法可以为糖尿病的非侵入性检测提供巨大的潜力。