一种自适应的三维荧光光谱去散射方法

三维荧光光谱因其数据量大、灵敏度高等优点，在食品科学、分析化学、生物化学和环境科学等领域应用广泛。然而，因为同时存在瑞利散射和拉曼散射，给三维荧光光谱的定量分析和数据显示带来了困难。因此，在数据处理前期，消除散射干扰对其具有重要意义。在已有方法中，对较低浓度溶液和散射峰与物质荧光信号重叠严重光谱的去散射算法的研究相对空白。针对现有问题，提出了一种自适应的三维荧光光谱去散射方法。首先，该方法通过减去每次实验获取的溶剂的光谱基线来校正拉曼散射和背景干扰。然后综合考虑散射峰与物质峰的荧光强度和重叠程度将光谱分为五类情况对应三个重叠等级：无重叠、微弱重叠和严重重叠，分别采用置零法、分段三次Hermite插值多项式算法和高斯拟合-分段三次Hermite插值多项式耦合算法对瑞利散射进行校正处理。此方法基于一维插值，仅对单个发射光谱进行研究，降低了算法复杂度，计算时间较短。通过对酪氨酸、黄腐酸、萘乙酸和罗丹明B四种典型有机化合物进行实验，评估了该方法扣除散射干扰的有效性。并且与现阶段研究中使用最多的Delaunay三角形内插值法进行比较，以重叠区域散射校正后的数据对四种有机化合物分别进行浓度回归，此...