如今的拉曼儀器百花齊放，從簡(jiǎn)單的手持設(shè)備到復(fù)雜的臺(tái)式系統(tǒng)，種類繁多。拉曼數(shù)據(jù)處理方法更是復(fù)雜多樣。那么如何處理這么多錯(cuò)綜復(fù)雜的拉曼數(shù)據(jù)呢？如何有效優(yōu)化拉曼數(shù)據(jù)呢？

雖然拉曼光譜是一種先進(jìn)的光譜技術(shù)，但它本身并沒有那么復(fù)雜，令人棘手的是測(cè)試樣品的拉曼峰與其他拉曼峰以及噪音混合在一起。例如，在傳統(tǒng)的光譜測(cè)量中，你可以分析一個(gè)透射吸光度圖（比如比色皿中的染料）或一個(gè)材料反射率圖，并很容易地挑選出寬闊的背景光譜峰和明顯的吸收或者反射峰并解釋它們。但在拉曼光譜中，你所關(guān)心的待測(cè)物拉曼峰可能混雜在眾多拉曼峰與噪音之中。

事實(shí)上，大多數(shù)用戶已經(jīng)發(fā)現(xiàn)拉曼光譜中充滿了大量的峰和鋸齒狀的噪音。那么這些信號(hào)來自哪里呢？殘留的樣本、像素之間的響應(yīng)等等皆有可能。如果從這個(gè)角度入手去去除無效信號(hào)，那無疑是一個(gè)非常大的工作量。

那么有什么方法可以化繁為簡(jiǎn)，能夠讓我們?cè)跓o效信號(hào)存在的情況下，更好的分離出拉曼信號(hào)呢？

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在光譜測(cè)量過程中，做峰值分析之前執(zhí)行基線校正是非常重要的。因?yàn)榉逯祷蛞话愕娜魏沃?，都可能受到某些環(huán)境影響而發(fā)生強(qiáng)度的偏移，但這種偏移可以通過已知的獨(dú)立于變化參數(shù)區(qū)域以外的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正-基線校正。拉曼光譜也可以做同樣的事情，如果想要量化數(shù)據(jù)，基線校正是至關(guān)重要的。

SNV是一種常用的拉曼預(yù)處理技術(shù)，需要在拉曼范圍內(nèi)選擇一些窗口來進(jìn)行處理。通常，在拉曼應(yīng)用中使用350-3000cm^-1這個(gè)范圍，但這個(gè)范圍會(huì)根據(jù)圖譜的表現(xiàn)方式而變化。事實(shí)上，基于系統(tǒng)反應(yīng)、分析物活動(dòng)等因素，這個(gè)范圍是相當(dāng)主觀的。

所以，SNV代表著全譜的平均值減去范圍平均值，然后除以范圍-標(biāo)準(zhǔn)差。通過這個(gè)預(yù)處理過程之后，可以將多次測(cè)量的數(shù)據(jù)放在同一范圍內(nèi)進(jìn)行比對(duì)。

“清潔峰"功能將把大部分的噪音和無效信號(hào)都去除，除了它認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的峰值（例如一個(gè)3σ閾值）。這是非常有用的數(shù)據(jù)處理方式，可以生成一個(gè)非常清晰干凈的拉曼光圖。

但需要注意的是它不在來自光譜儀的原始數(shù)據(jù)，而是通過算法處理之后的數(shù)據(jù)！

在處理拉曼數(shù)據(jù)時(shí)，多數(shù)情況都會(huì)嘗試SNV、基線校準(zhǔn)等多種數(shù)據(jù)處理方式之后，選取處理結(jié)果更優(yōu)的方式。所以拉曼數(shù)據(jù)處理有一大部分時(shí)間是在嘗試不同的數(shù)據(jù)處理方法和模式。