Deep Learning-Based Spectrum Reconstruction Method for Raman Spectroscopy

拉曼光谱 卷积神经网络 分光计 谱线 噪音(视频) 相干反斯托克斯拉曼光谱 人工智能 最大后验估计 模式识别(心理学) 先验与后验 拉曼散射 光学 分析化学(期刊) 计算机科学 材料科学 化学 物理 数学 统计 哲学 最大似然 认识论 色谱法 天文 图像(数学)
作者
Qian Zhou,Zhiyong Zou,Han Lin
出处
期刊:Coatings [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (8): 1229-1229 被引量:2
标识
DOI:10.3390/coatings12081229
摘要

Raman spectroscopy, measured by a Raman spectrometer, is usually disturbed by the instrument response function and noise, which leads to certain measurement error and further affects the accuracy of substance identification. In this paper, we propose a spectral reconstruction method which combines the existing maximum a posteriori (MAP) method and deep learning (DL) to recover the degraded Raman spectrum. The proposed method first employs the MAP method to reconstruct the measured Raman spectra, so as to obtain preliminary estimated Raman spectra. Then, a convolutional neural network (CNN) is trained by using the preliminary estimated Raman spectra and the real Raman spectra to learn the mapping from the preliminary estimated Raman spectra to the real Raman spectra, so as to achieve a better spectral reconstruction effect than merely using the MAP method or a CNN. To prove the effectiveness of the proposed spectral reconstruction method, we employed the proposed method and some traditional spectral reconstruction methods to reconstruct the simulated and measured Raman spectra, respectively. The experimental results show that compared with traditional methods, the estimated Raman spectra reconstructed by the proposed method are closer to the real Raman spectra.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
专一的青槐完成签到,获得积分10
刚刚
虚心的宛亦完成签到,获得积分10
1秒前
skmksd完成签到,获得积分10
1秒前
Angsent发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
zhzike发布了新的文献求助100
3秒前
结实的山菡应助Estella采纳,获得10
3秒前
hyperthermal1发布了新的文献求助30
3秒前
地精术士完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
xiaochao完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
9秒前
pennlee完成签到,获得积分10
9秒前
半柚应助chenying采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
12秒前
折磊磊发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
社会主义接班人完成签到 ,获得积分10
14秒前
怕黑傲珊发布了新的文献求助20
15秒前
完美的凝蝶完成签到 ,获得积分10
17秒前
xiaoruixue完成签到,获得积分10
17秒前
pe发布了新的文献求助10
18秒前
bkagyin应助无限的平露采纳,获得10
18秒前
yb82500发布了新的文献求助10
18秒前
调皮的薯片完成签到,获得积分10
19秒前
清脆的蓝天完成签到,获得积分10
20秒前
贾世冰完成签到,获得积分20
20秒前
21秒前
科研通AI5应助赵焱峥采纳,获得10
22秒前
TheDay完成签到,获得积分10
23秒前
渊澄完成签到,获得积分10
23秒前
彭于晏应助lsy采纳,获得10
24秒前
等你出现完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
谢谢李发布了新的文献求助10
25秒前
领导范儿应助自觉誉采纳,获得10
25秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3737910
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3281470
关于积分的说明 10025533
捐赠科研通 2998170
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1645135
邀请新用户注册赠送积分活动 782612
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749843