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基于尺度自适应的小波变换LIBS谱峰识别算法
尺度自适应的小波变换LIBS谱峰识别算法
摘要：激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种快速、非接触、非破坏性的分析技术，已被广泛应用于各个领域。然而，由于测量环境的复杂性和多样性，得到的LIBS谱线通常含有许多峰，如何对其进行准确识别成为了研究的热点和难点之一。本文提出了一种基于尺度自适应的小波变换LIBS谱峰识别算法（SWT-LIBS），该算法综合双门限、小波变换和尺度自适应等多种机制，能够在不同峰宽下实现LIBS谱峰的准确识别，并将该算法应用于铜中的谱线峰识别。实验结果表明，SWT-LIBS算法可以对LIBS谱进行高效和准确的分析，具有良好的工程应用前景。
关键词:LIBS谱线;谱峰识别;小波变换;双门限;尺度自适应
1.引言
激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种能够实现快速、非接触、非破坏性分析的技术，由于其检测范围广、检测速度快、响应灵敏等特点，已被广泛应用于冶金、环境、化学、生物等领域[1–3]。
然而，由于样品的成分复杂性和LIBS测量环境的多样性，得到的光谱往往含有许多峰，峰之间叠加或峰宽与峰间隔相近，导致谱峰的识别和定量分析变得非常困难[4–6]，因此，如何分析和识别这些峰已成为研究的热点和难点。
当前，常用的谱峰识别方法主要有基线去除法、拟合法和峰提取法等[7–8]，其中峰提取法因其具有较好的先进性和实用性而受到广泛关注和应用[9–10]。常见的峰提取方法有阈值法[11]、尺度空间分析[12]、连续小波变换法[13]等。然而，这些方法在实际应用过程中存在着一些困难，如峰宽不同时峰的识别不同导致误差和漏识别的情况；阈值法有时会受到信噪比等因素的影响，无法完全满足预期目标。
在本文中，我们提出了一种基于双门限、小波变换和尺度自适应的LIBS谱峰识别算法（SWT-LIBS），该算法对于不同峰宽能够实现准确的LIBS谱峰识别，并将该算法应用于铜中的谱线峰识别，验证了其有效性和具体应用价值。
2.方法
2.1.前期处理
首先对LIBS得到的谱线数据进行前期处理，如样品预处理、LAB色彩空间转化、基线去除等，得到标准化的LIBS谱线数据，然后对其进行峰识别分析。
2.2.双门限机制
传统的双门限算法通常只对单峰谱进行分析，如果使用这种算法来对多峰谱进行分析，就需要按不同峰宽来进行分析。因此，为了针对不同峰宽的情况，我们提出了一种新的双门限机制，在分析过程中通过不同峰宽的门限，来实现对不同峰宽的谱峰进行区分。算法过程如下：
（1）设定两个门限值Th1和Th2，并通过谱峰峰宽与门限之间的比例关系得到阈值T1和T2：
其中，w1、w2代表峰宽，$Th1、Th2$为门限值。
（2）利用上述公式，在不同的峰宽下得到相应的门限值：
(3)针对峰宽为$w_i$的峰，考虑它的暴扫强度与利用阈值$T_i=Th1+{T2-Th1}/{w_i}$得到的阈值$T_i$之间的关系。如果暴扫强度高于该阈值，则认为该峰是有效的谱峰，将其作为本次实验的谱峰进行分析。
2.3.小波变换机制
小波变换在谱峰识别中的应用非常广泛，其主要目的是通过对谱线信号的小波分解解析，从而实现峰线和噪声的分离，并减少数据的降噪误差。本文使用Fiduccia小波函数进行小波分解。
2.4.尺度自适应机制
由于LIBS谱线的特异性和多变性，决定了对其进行谱峰提取和分析时需要具有较好的尺度自适应能力，即对峰宽大小及间隔的变化适应性。因此，我们使用了尺度自适应机制来实现对不同峰宽下LIBS谱峰的准确识别。
算法过程如下：
（1）利用小波分析法对LIBS谱线进行分解，得到分解后的高频部分。
（2）针对每组高频部分，统计每个阶段内不同大小的极值。
（3）在不同峰宽下，统计每种峰宽内的极值的分布情况，并根据具体分布情况，确定每种峰宽的识别区间。
（4）针对每个峰宽的识别区间，对其进行阈值设定和峰切分，以实现谱峰的准确识别。
3.实验结果与分析
在实验中，我们通过对铜中的LIBS谱线进行测试，通过与基于连续小波变换的LIBS谱峰识别方法进行比对，验证了我们提出的算法优越性和可靠性。
利用基于SWT-LIBS算法完成的铜LIBS谱峰识别结果如图1所示，其中每个小箭头代表一条谱线峰，能够较好地反映出峰顶、峰宽和峰间隔等参数。
为了验证本文提出的算法对谱线峰的准确识别能力，我们使用计算机模拟方法对不同峰宽下的LIBS谱线进行了模拟分析。实验结果如图2所示，整个算法在不同峰宽下展现出良好的识别和分析能力。
4.结论
本文提出了一种基于尺度自适应的小波变换LIBS谱峰识别算法（SWT-LIBS），通过综合多种机制的使用，实现了对LIBS谱线不同峰宽下的准确识别。实验结果表明，该算法能够实现对铜中谱线峰的准确识别和分析，具有较好的工程应用前景。然而，由于LIB