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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%。

为了实现一款全国产、界面友好、使用简单、能够指导科研和产业设计的光纤激光仿真软件，进行了光纤激光仿真软件的开发研究。在光纤激光理论研究的基础上，初步开发了能够对高功率掺镱光纤激光器进行仿真的软件See Fiber Laser和能够对光纤激光器相关参数进行计算的光纤激光工具集SFTool。介绍了两款软件的部分理论模型、基本功能和简单算例，该研究有望降低光纤激光器的研究和设计难度。

几篇关于OFDR的dts系统设计，比较有启发性

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%。

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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

这里有一个完整的卡拉曼滤波代码，它是用fortran语言编写的！希望对你有用！

拉曼光谱仪波数迁移测量精度的提升方法 .pdf