基于Voigt函数的拉曼成像插值方法

拉曼成像是拉曼光谱技术非常重要的一个环节,通过生成光谱数据的伪彩图像,可以得到采集区域中某物质组分的浓度和位置分布信息,当前,拉曼成像技术已经逐渐成为监测生物活性以及物质组分的最优解之一。为了得到清晰的成像效果,采集过程中的数据量不宜过小,否则成像效果差、锯齿感较重,从而导致视觉效果不好。但是,数据量的增加虽然可以得到更好的成像效果,但会增加时间成本、降低仪器寿命。因此,在不增加时间和硬件成本的情况下,对采集点数据进行插值提高成像的空间分辨率、降低时间分辨率是很有意义的。提出了一种基于研究拉曼光谱波形结构物理特性的图像插值算法。区别于传统的图像插值算法仅对图像像素值进行处理,通过结合拉曼信号的物理特性,选取最小二乘法和物理特性上最适合解析拉曼谱峰的数学模型Voigt函数对现有光谱数据进行数学拟合提取特征值,并对提取出的特征值通过线性插值方法计算出未知插值点的Voigt函数的特征值,从而计算出插值点的Voigt函数,可以直接提高现有拉曼图像的空间分辨率,同时通过该方法也可以缩短扫描时间,提高拉曼成像的时间分辨率。同时,为了验证算法的有效性和可行性,对一种药物和一种生物细胞的原始拉曼成像进行图像插值,并采用直方图的欧几里得距离求解相似度和结构相似度算法(SSIM,一种权威的图像相似度评价算法)对插值效果进行评价。实验结果表明,在图像像素点增量分别为50%和75%的情况下,该算法能够很好地保留样本组分的分布和浓度等重要信息。该算法可以在不升级硬件的情况下提高拉曼成像的性能,推荐作为拉曼成像数据处理和软件的有效补充。     

Size effects on phonon localization and Raman enhancement in silicon nanotips

Silicon nanotip arrays exhibit a wide variety of interesting optical and electronic properties associated with their dimensionality. We here investigate the effect of size‐induced changes on phonon localization and explain the enhanced Raman response. The occurrence of normally forbidden transitions in the photoluminescence spectra provides evidence for the predicted localization effect. Spatially resolved Raman spectroscopy reveals a continuous change of the silicon Raman peak position and peak width along the nanotip that is attributed to a smooth change between bulk properties at the base to size‐induced phonon confinement in the apex of the nanotip. This approach allows to exclude heating effects that normally overwhelm the phonon confinement signature. The Raman spectra are in excellent agreement with the spatial correlation model and the extracted correlation length is comparable to the tip dimensions. The observed phonon confinement coincides with an enhancement of the Raman scattering efficiency at the tip apex and results in a 40‐fold increase of the sample's Raman intensity compared with bulk silicon. These results provide a step toward the integration of Si based optoelectronic devices. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

Monitoring the liquid phase concentration by Raman spectroscopy in a polymorphic system

In this work, Raman spectroscopy was successfully used for the quantitative determination of the liquid phase concentration in an aqueous polymorphic system of D‐mannitol. An extensive study has initially been performed to identify the influence of the solid state, e.g. particle size, particle amount, and different polymorphs, on the intensity of the characteristic Raman solute signal. It was found that the existence of solid phase can decrease Raman intensity, and this influence is more significant when the suspension density is higher, e.g. with smaller size and larger amount of particles. Based on this information, a large number of samples were examined by Raman spectroscopy in the form of clear solutions and suspensions. The spectral preprocessing and partial least squares (PLS) regression were then used to relate the solute concentrations to these spectral data, independent of solid state. Several PLS calibration models were developed with different treatments to the spectral data, and the optimized strategy was finally demonstrated. Particularly, a reference peak at 578 cm⁻¹ related to the sapphire in the Raman probe window was innovatively applied to reduce the influences from the equipment and other external variations, with which the full‐spectrum PLS model was seen to give more stable results rather than partial spectral regions. The optimized model was subsequently applied to predict the liquid phase concentration in a multiphase multicomponent dynamic process, the solvent mediated polymorphic transformation (SMPT) of mannitol, and it was shown that the offline measurements and the predicted values were mainly in agreement with one another. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于最大似然法的共焦拉曼光谱成像方法

随着现代科技对纳米微观区域兴趣的增加,如DNA测序、分子纳米器件微结构检测等,其对拉曼光谱技术的空间分辨力提出了更高的要求,而现有共焦拉曼光谱技术受自身原理限制,空间分辨力已无法满足科学需求。针对这一问题,在现有共焦拉曼光谱技术的基础上,提出一种基于最大似然算法的共焦拉曼光谱成像方法。该方法将超分辨图像复原技术与共焦拉曼光谱技术相结合,利用基于Poisson-Markov约束的最大似然超分辨复原算法对共焦拉曼光谱图像进行超分辨图像复原处理,恢复图像高频成分,进而改善共焦拉曼光谱系统的空间分辨能力,实现超分辨成像。仿真分析和实验结果表明,提出的基于最大似然算法的共焦拉曼光谱成像方法在不改变现有共焦拉曼光谱系统光学结构的前提下,仅对单幅拉曼光谱图像进行超分辨图像复原处理,即可将系统空间分辨力提高到200 nm,实现超分辨成像,同时该方法具有较强的噪声抑制能力。该方法有效地提高了共焦拉曼光谱系统的空间分辨力,为物理化学、材料科学等前沿领域中的高空间分辨微区光谱探测提供了一种新的途径,是一种行之有效的高空间分辨的共焦拉曼光谱成像方法。     

砂岩的近红外光谱特征及其含水量反演

沉积岩石的强度往往会受到水的影响，含水量不同其影响程度也不相同。因此，沉积岩石的含水量测定对于后续评估其物理力学特性具有重要的价值。在岩石含水量测定方面，传统的方法往往费时、费力，而且破坏了工程结构的完整性。近红外光谱分析技术是一种非常有潜力的方法，具有实时、无损等优点。基于近红外光谱分析技术对砂岩的光谱特征以及含水量的反演进行了研究。首先，通过室内试验获取了砂岩试样不同饱和度的近红外光谱曲线；然后，对原始光谱曲线进行了异常曲线剔除以及一阶导数预处理，消除噪声、环境等因素的影响；其次，对R1（1 400 nm）和R2（1 900 nm）附近的两个吸收峰进行光谱特征变量提取以及归一化处理，消除量纲和域值的影响；接着，基于最大信息系数对提取的光谱特征变量进行分析和筛选；最后，基于筛选后的光谱特征变量采用自行搭建的BP神经网分类器对砂岩的含水量进行了反演。结果表明：（1）含水砂岩的近红外光谱吸收曲线在1 400和1 900 nm附近有着明显的吸收峰，位于1 400 nm附近的吸收峰，谱带比较宽缓，位于1 900 nm附近的吸收峰，谱带比较尖锐；随着含水量的增加，近红外光谱曲线在1 400和1 900 nm附近吸收峰的吸收强度也在增加，具有明显的正相关性，可作为砂岩含水量分析、反演的主要谱段。（2）根据计算的最大信息系数值，1 400 nm附近的峰高与含水量的相关性最强，同样1 900 nm附近的峰高与含水量的相关性最强；1 400 nm附近的峰面积、峰高和1 900 nm附近的峰高、峰面积、半高宽、右肩宽，共6个光谱特征变量，其最大信息系数值＞0.9，可作为BP神经网络反演砂岩含水量的特征变量。（3）利用最大信息系数筛选出1 400和1 900 nm附近两个吸收峰的特征变量进行BP神经网络建模，所建立的砂岩含水量反演模型训练集准确率为90.3%，测试集的准确率为83.9%，说明基于近红外光谱分析技术砂石含水量的反演方法是可行的。     

Comparison of molecular images as defined by Raman spectra between normal mucosa and squamous cell carcinoma in the oral cavity

Raman spectroscopy has been effectively applied to clinically differentiate normal and cancerous mucosal tissues. Micro‐Raman spectroscopy provides a tool to better understand the molecular basis for the Raman clinical signal. The objective of the current study was to utilize micro‐Raman spectroscopy to define the molecular/spectral differences between normal and abnormal squamous cell carcinoma (SCC) in oral mucosa (in vitro). Understanding this may help in identifying unique spectra or may be useful for in vivo application of this technology. Micro‐Raman (confocal) spectroscopy was used to obtain molecular images of normal and SCC cells of human oral mucosa. Four fresh flashed‐frozen tumor and four matched normal tongue specimens were studied. The spectra covered a wavenumber range from 300 to 4000 cm⁻¹ with a spectral resolution of 8 cm⁻¹ and a spatial resolution of 1.0 µm. The cells were located within thin sections of tongue mucosa biopsies. The excitation wavelength of 515 nm was used. We were able to obtain Raman images with rich information about the spectroscopic and structural features within the cytoplasm, cell membrane, and cell nuclei. Significant spectral differences were observed between the Raman images of normal and malignant squamous cells. The heterogeneity of tumor cells within the abnormal tissue was also demonstrated. Spectral differences demonstrated between both tissue types have provided important information regarding the origins of specific signals within the cells of each tissue type. In our search for specific spectral biomarkers, we believe that a cell surface protein, greatly upregulated in SCC cells, was discovered at 1583 cm⁻¹. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

变压器油中溶解气体拉曼光谱检测及其光谱线型模型分析

拉曼光谱气体检测技术能利用单一波长的激光对气体样品进行无接触、无损耗检测,适用于油浸式变压器油中溶解气体检测。结合拉曼光谱检测机理,分析了拉曼光谱谱线特征,建立了由洛仑兹函数与高斯函数卷积表示的拉曼光谱Voigt线型模型,其表现出较好的拉曼谱峰线型轮廓基本特征。以谱峰高、中心位置、半峰全宽等为代表的拉曼谱峰线型轮廓基本特征是寻峰的主要目标,其根本目的在获取样本定性及定量检测分析依据。故针对拉曼光谱实验数据设计了基于比较法的自动寻峰模型以实现检测目标。对引入到Voigt线型模型中的寻峰模型进行的模拟实验结果表明,模拟中谱峰高、中心位置等数据均与模型输出数据相吻合。依托实验室构建的变压器油中溶解气体拉曼光谱检测平台,分析检测实验数据表明,Voigt线型模型中半峰全宽参数实际取值区间为(8.7,11.5)(cm-1),模型与其存在偏差。修正该参数取值为10.257 cm-1,并对比研究表明：修正后的Voigt线型模型及寻峰模型具有更好的适应性及实用性。结合实验平台的拉曼光谱气体检测数据的寻峰结果,有效地完成了七种变压器故障特征气体的检测及分析。针对甲烷气体,获得单位气体含量、拉曼特征峰强度与面积三者之间的线性关系,为变压器油中溶解气体拉曼光谱检测定量分析奠定基础。     

基于逆向空间偏移拉曼光谱技术的多层混浊样品深层分析研究

空间偏移拉曼光谱（SORS）能够准确、快速、无损检测多层混浊介质样品深层生化构成信息。该研究通过搭建集成化逆向SORS光谱分析装置,在实现逆向SORS和背散射式拉曼光谱两种不同的光谱检测模式的基础上,检测与分析了不同空间偏移量（Δs）条件下双/三层组织模型内的深层拉曼光谱信息,并根据几何光学理论和投影测量原理,量化标定了Δs与锥透镜空间位置之间的关系,这为精确控制光谱检测条件提供了保障。为了验证该装置的检测能力,采用由羊肩胛骨/对乙酰氨基酚组成的双层模型和猪皮/硅橡胶/对乙酰氨基酚组成的三层模型,获得不同Δs条件下包含样品表层和深层信息的混合光谱。并进一步对该混合光谱进行面积归一化处理,观察到随着Δs的增大样品表层的拉曼贡献逐渐减小,而第二层以及第三层的拉曼贡献逐渐增大的现象。在此基础上,通过选择模型中每层物质的拉曼特征峰计算其相对拉曼强度,分析研究了相对拉曼强度、空间偏移量与样品厚度三者之间关系,即当Δs增大时相对拉曼强度比值随之增加,这清晰地表明深层物质的拉曼强度增加。然而,在同一Δs条件下,相对拉曼强度随着表层物质厚度的增大而减小。以上实验结果表明,我们搭建的集成化逆向SORS光谱分析装置可从深度达8 mm的生物模型下获取光谱信息,并证明了该装置在经皮无损探测方面的应用价值。     

Signal-to-noise ratio of Raman signal measured by multichannel detectors

Raman spectroscopy has been widely used to characterize the physical properties of two-dimensional materials(2 DMs). The signal-to-noise ratio(SNR or S/N ratio) of Raman signal usually serves as an important indicator to evaluate the instrumental performance rather than Raman intensity itself. Multichannel detectors with outstanding sensitivity, rapid acquisition speed and low noise level have been widely equipped in Raman instruments for the measurement of Raman signal. In this mini-review, we first introduce the recent advances of Raman spectroscopy of 2 DMs. Then we take the most commonly used CCD detector and IGA array detector as examples to overview the various noise sources in Raman measurements and analyze their potential influences on SNR of Raman signal in experiments. This overview can contribute to a better understanding on the SNR of Raman signal and the performance of multichannel detector for numerous researchers and instrumental design for industry, as well as offer practical strategies for improving spectral quality in routine measurement.     

可见光谱法无损识别壁画文物矿物质颜料的研究

针对取样分析技术破坏壁画文物完整性问题,提出非接触式可见光谱法原位无损识别壁画文物矿物质颜料物质成分和粒径的方法。构建非接触式获取平台原位无损采集壁画文物表面可见光谱;通过调研和实测数据分析,制备了壁画矿物质颜料可见光谱数据库。分析数据库中的光谱数据发现：同种化学成分的颜料具有相同的吸收特性,表现为光谱曲线峰值位置和几何轮廓的相似性;在不同粒径下又呈现出不同的散射特性,表现为光谱曲线幅度的差异性。为此,构建了壁画文物矿物质颜料物质成分和粒径的可见光谱法无损识别流程和识别方法,即提取光谱曲线几何轮廓特征构建表征空间实现了颜料物质成分的识别;在此基础上,提出了矿物质颜料需进行物理特征识别的理念,并建立了光谱曲线幅度积分值与颜料平均粒径间的拟合关系,实现颜料粒径识别。以敦煌莫高窟壁画为例验证了该方法的可行性。     

基于一维卷积神经网络的雌激素粉末拉曼光谱定性分类

拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域,但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验,光谱特征提取虽然能够降低信号维度,同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高,受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响,导致最终分类效果并不理想。针对此问题,提出基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network,1D-CNN）的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮（Estrone）、雌二醇（Estradiol）,雌三醇（Estriol）三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱,设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法,构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试;基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型,将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验,优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果,从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比,评价模型性能。实验结果表明,本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类,分类正确率最高可达98.26%,分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤,简化了光谱分析流程,并能保留更多有效信息。同时,当模拟测量噪声强度达到60 dBW时,传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低,卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率,说明相比对传统拉曼光谱分类方法,所提出方法受光谱测量噪声影响更小,鲁棒性更强,适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。     

厚度对未掺杂ZnO薄膜光谱性能的影响

X射线衍射光谱、拉曼光谱和紫外可见透射光谱技术是薄膜材料检测的重要技术手段。通过对薄膜材料光谱性能的分析,可以获得薄膜材料的物相、晶体结构和透光性能等信息。为了解厚度对未掺杂ZnO薄膜的X射线衍射光谱、拉曼光谱和紫外可见透射光谱性能的影响,利用溶胶-凝胶法在石英衬底上旋涂制备了不同厚度的未掺杂ZnO薄膜样品,并对薄膜样品进行了X射线衍射光谱、拉曼光谱和紫外可见透射光谱的检测。首先,通过X射线衍射光谱检测发现,薄膜样品呈现出（002）晶面的衍射峰,ZnO薄膜为六角纤锌矿结构,均沿着C轴择优取向生长,且随着薄膜厚度的增加,衍射峰明显增强,ZnO薄膜的晶粒尺寸随着膜厚的增加而长大。利用扫描电子显微镜对薄膜样品的表面形貌分析显示,薄膜表面致密均匀,具有纳米晶体的结构,其晶粒具有明显的六角形状。通过拉曼光谱检测发现,薄膜样品均出现了437 cm-1的拉曼峰,这是ZnO纤锌矿结构的特征峰,且随着薄膜厚度的增加,其特征拉曼峰强度也增加,进一步说明了随着ZnO薄膜厚度的增加,ZnO薄膜晶化得到了加强。最后,通过紫外可见透射光谱测试发现,随着膜厚的增加,薄膜的吸收边发生一定红移,薄膜样品在可见光区域内的透过率随着膜厚度增加而略有降低,但平均透过率都超过90%。通过对薄膜样品的紫外-可见透射光谱进一步分析,估算了薄膜样品的折射率,定量计算了薄膜样品的光学禁带宽度,计算结果表明：厚度的改变对薄膜样品的折射率影响不大,但其禁带宽度随着薄膜厚度的增加而变窄,且均大于未掺杂ZnO禁带宽度的理论值3.37 eV。进一步分析表明,ZnO薄膜厚度的变化与ZnO晶粒尺寸的变化呈正相关,本质上,吸收边或光学禁带宽度的变化是由于ZnO晶粒尺寸变化引起的。     

基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法

矿物颜料是古代壁画显色的物质基础,其可见光谱反映自身物质和物理属性。不同颜料对可见光吸收特性的差异导致光谱曲线形状不同,同一种颜料因粒径等级差异引起光谱曲线幅值的规律性变化。依据矿物颜料上述特性,提出一种基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法,通过光谱归一化方法实现不同粒径等级的同一颜料光谱曲线叠合,去除颜料粒径等级对光谱曲线幅值变化的影响,然后提取表征光谱曲线在各波段增减性和凹凸性的一阶与二阶导数特征,与光谱曲线组合得到颜料物质属性鉴别的光谱组合特征空间,以光谱角和欧式距离为基础构建评价指标,计算待鉴别颜料与数据库参考样本在光谱特征空间中的匹配误差(ME),实现颜料物质属性的鉴别。通过构建矿物颜料平均粒径大小和光谱反射率均值之间关系函数,实现颜料平均粒径大小的鉴别。基于构建的古代壁画常用颜料光谱数据库,以莫高窟壁画为对象,通过非接触式原位无损测量方法测量获得壁画颜料的可见光谱数据,对本文方法进行了验证,并以石绿和青金石颜料的鉴别结果为例,对古代壁画颜料使用技法、不同朝代颜料使用的差异性及原因进行了探讨。该方法将为更加全面深入研究和保护古代壁画提供有效的理论与方法支撑。     

Raman signatures of strong and weak hydrogen bonds in binary mixtures of phenol with acetonitrile,benzene and orthodichlorobenzene

The present study aims at investigating the effect of hydrogen bonds of phenol in binary mixtures of phenol with three solvents viz. acetonitrile, orthodichlorobenzene and benzene respectively in order of decreasing hydrogen bond strength. Raman spectroscopy in correlation with density functional theory (DFT) calculations has led to a profound understanding of changes in structure, energy, dipole moment and other physical and chemical properties of phenol pertaining to hydrogen bond formation in solution. The spectral variation in wavenumber and linewidth of ring deformation, ring stretching, C≡N stretching and C―H stretching modes have been analyzed in detail. The breaking of self association of phenol in solution and formation of strong or weak hydrogen bonds depending on the nature of the solvent has been discussed by comparing the Raman and DFT results for three different solvents. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

不同粒径对土壤有机质含量可见-近红外光谱预测的影响

土壤有机质（SOM）是表征土壤肥力的重要指标,实现其快速准确检测可为精准农业区域管理提供有效的数据支撑。土壤粒径对SOM的光谱预测及仪器开发有很大的影响,为了明确不同粒径对SOM预测的影响,分别制备了1~2,0.5~1,0.25~0.5,0.1~0.25和<0.1 mm五种均匀粒径及<1 mm混合粒径共计6种粒径土样并进行了可见-近红外（300~2 500 nm）光谱数据采集。采用蒙特卡罗交叉验证分别剔除了不同粒径的异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理,比较了不同粒径样品的光谱反射率差异,并对平滑后的原始光谱R进行倒数IR、对数LR、一阶导数FDR等3种光谱变换并分析与SOM含量的相关性,基于竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱数据进行了特征波长提取,并结合偏最小二乘回归（PLSR）分别建立了相应的SOM含量预测模型。结果表明,不同粒径土样的平均光谱反射率与变异系数随着粒径的减小逐渐增加,且在大于540 nm波长范围内,差异明显。随着粒径的减小,SOM含量与光谱反射率在全波段范围的相关性变化幅度愈加明显,FDR变换可明显改变全波段范围与SOM含量的相关性。通过CARS算法对FDR变换后的光谱数据进行特征波长提取,筛选出特征波长数为全波段数量的13.1%,降低了光谱数据重叠及无效信息干扰。对比不同SOM预测模型的结果,FDR变换光谱的建模精度较好,且粒径越小其模型的效果越好,特别在粒径<0.1 mm时,模型的R2_p达到0.91,RMSEP为2.20 g·kg-1,RPD为3.33。基于CARS特征变量构建的SOM含量预测模型中,粒径<0.1 mm预测模型的效果最好,R2_p为0.78,RMSEP为3.00 g·kg-1,RPD为2.00,可以实现SOM含量的可靠预测,且其他粒径下的模型仍有可优化的空间。该研究可以为实现SOM田间动态预测及仪器设计提供理论及模型参考。     

基于拉曼光谱技术鉴别ABS废旧塑胶原料的方法研究

塑胶微粒原料已渗透到人类衣食住行的方方面面,并广泛应用于能源、工业、农业、交通乃至航空航天和海洋开发等各重要领域不可或缺的材料。在利益的诱惑下,废旧塑胶的走私现象屡禁不止。我国作为塑胶原料进口大国,现有检测方法耗时长,难以实现现场检测,因此,开发一种用于现场的废旧塑胶微粒判别方法,对快速通关和海关缉私有重要意义。拉曼光谱技术具有快速、无损、样品用量小、无需前处理且适应性强等优点,已在现场快速鉴别领域得到广泛应用。在研究塑胶废旧机理的基础上,将拉曼光谱技术结合化学判别方法,应用于废旧塑胶原料识别。选取两类成分相似的实际通关塑胶原料样品,包含标准品及废旧品各160份,并对样品的拉曼光谱信息进行了采集。对比分析了两种塑胶原料的原始拉曼光谱,并对样品的拉曼光谱特征峰进行了归属分析。选取1 603 cm-1作为归一化参照峰位,进一步探究废旧塑胶的成分变化,对比统计了废旧塑胶原料及标准塑胶原料的相对峰强变化,结果表明废旧塑胶原料发生了化学老化。基于主成分分析法（PCA）对原始拉曼光谱及预处理拉曼光谱进行降维处理,结果表面预处理拉曼光谱的前2主成分空间分离度较好,通过对原始拉曼光谱数据进行背景扣除及平滑预处理,可减少荧光背景及噪声对鉴别的影响,提高鉴别的准确度。将样品一半划分为校正集用于模型建立,另一半划分为预测集用于模型验证,基于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,建废旧塑胶原料鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100％,模型验证集鉴别正确率为99.06％。研究表明,基于拉曼光谱技术,结合测试数据预处理及偏最小二乘判别分析方法,可以有效地实现塑胶原料的现场、快速、准确鉴别,为开发现场检测装备及方法提供理论参考。     

Linear quantification calibration of crystallinity at subpercent and its evaluation based on spectral and spatial information inherited in Raman chemical images

In this paper, the author reported two methods to extract spectral or spatial information inherited in the Raman chemical images for linear quantification calibration of crystallinity. The two approaches reported quantification results according to the spectral mean score of overall pixels or the spatial percentage of the pixels with a score greater than and equal to the threshold of the chemical images, respectively. From this study, it can be concluded that, first, sampling method for data collection in mapping has to be optimized to achieve linear quantification calibration through simple univariate analysis approaches. Second, the ordinary way of evaluating/validating a linear quantification technique by best linear correlation coefficient (R²) and root‐mean‐square error of calibration is disputable and has to be reconsidered. Lastly, with further consideration of root‐mean‐square relative error of calibration and predicted crystallinity at subpercent, it was found that the spectral mean score method cannot generate reliable quantification results at subpercent crystallinity. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

纳米三氧化二铬的拉曼散射

纳米三氧化二铬的拉曼散射左健冯建平许存义（中国科学技术大学结构分析开放实验室安徽合肥２３００２６）吴若（江西师范大学物理系江西南昌３３００２７）ＲａｍａｎＳｃａｔｅｒｉｎｇｏｆＮａｎｏｓｃａｌｅＣｈｒｏｍｉｃＯｘｉｄｅｓＺｕｏＪｉａｎ，ＦｅｎｇＪｉａ...     

拉曼光谱检测生物大分子损伤的研究进展

拉曼光谱是基于拉曼散射效应而发展起来的一种光谱分析技术,体现的是分子的振动或转动信息。由于拉曼光谱技术与常规化学分析技术相比,具有对样品无损、样品制备简单和所需样品量少等特点,广泛用于生物大分子结构变化的研究。拉曼光谱不仅可以用于蛋白质、核酸和脂类等生物大分子损伤的快速检测,而且可以用于癌症的诊断与手术治疗。通过对比正常组织与癌变组织的拉曼光谱,可以找到两种组织特征吸收峰的差异,从而为癌症的最终确诊和确定肿瘤切除范围提供重要信息。文章综述了拉曼光谱检测生物大分子损伤的研究进展,介绍了利用表面增强拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱和紫外共振拉曼光谱等技术在检测蛋白质二级结构、膜脂及DNA损伤中的应用,并展望了未来拉曼光谱技术的发展前景。