上头的知识-带你揭开处理拉曼数据的奥秘

如今的拉曼仪器百花齐放，从简单的手持设备到复杂的台式系统，种类繁多。拉曼数据处理方法更是复杂多样。那么如何处理这么多错综复杂的拉曼数据呢？如何有效优化拉曼数据呢？

虽然拉曼光谱是一种先进的光谱技术，但它本身并没有那么复杂，令人棘手的是测试样品的拉曼峰与其他拉曼峰以及噪音混合在一起。例如，在传统的光谱测量中，你可以分析一个透射吸光度图（比如比色皿中的染料）或一个材料反射率图，并很容易地挑选出宽阔的背景光谱峰和明显的吸收或者反射峰并解释它们。但在拉曼光谱中，你所关心的待测物拉曼峰可能混杂在众多拉曼峰与噪音之中。

事实上，大多数用户已经发现拉曼光谱中充满了大量的峰和锯齿状的噪音。那么这些信号来自哪里呢？残留的样本、像素之间的响应等等皆有可能。如果从这个角度入手去去除无效信号，那无疑是一个非常大的工作量。

那么有什么方法可以化繁为简，能够让我们在无效信号存在的情况下，更好的分离出拉曼信号呢？

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在光谱测量过程中，做峰值分析之前执行基线校正是非常重要的。因为峰值或一般的任何值，都可能受到某些环境影响而发生强度的偏移，但这种偏移可以通过已知的独立于变化参数区域以外的数据进行校正-基线校正。拉曼光谱也可以做同样的事情，如果想要量化数据，基线校正是至关重要的。

SNV是一种常用的拉曼预处理技术，需要在拉曼范围内选择一些窗口来进行处理。通常，在拉曼应用中使用350-3000cm^-1这个范围，但这个范围会根据图谱的表现方式而变化。事实上，基于系统反应、分析物活动等因素，这个范围是相当主观的。

所以，SNV代表着全谱的平均值减去范围平均值，然后除以范围-标准差。通过这个预处理过程之后，可以将多次测量的数据放在同一范围内进行比对。

“清洁峰”功能将把大部分的噪音和无效信号都去除，除了它认为具有统计学意义的峰值（例如一个3σ阈值）。这是非常有用的数据处理方式，可以生成一个非常清晰干净的拉曼光图。

但需要注意的是它不在来自光谱仪的原始数据，而是通过算法处理之后的数据！

在处理拉曼数据时，多数情况都会尝试SNV、基线校准等多种数据处理方式之后，选取处理结果更优的方式。所以拉曼数据处理有一大部分时间是在尝试不同的数据处理方法和模式。