免疫算法在重叠拉曼谱峰中的应用.pdf

化工自动化及仪表 第40卷 免疫算法在重叠拉曼谱峰中的应用 李 江1 王 晖1 丁 妍2 朱倩2 (1．南京金陵石化工程设计有限公司，南京210033；2．南京工业大学自动化与电气工程学院，南京210009) 摘要拉曼光谱及其联用技术的快速发展使其成为复杂样品分析的重要手段，但由于环境的复杂性 以及拉曼光谱信号的特点，在复杂样品分析中难免会出现一些重叠谱峰。为此，采用小波变换扣除原始 信号中的荧光背景得到有用信号，并基于免疫算法将该方法对重叠拉曼光谱谱峰信号进行解析。结果 表明：该方法可以准确地将重叠拉曼光谱谱峰信号进行分离，并且同时得到了各组分的定量信息，绝对 误差在2％之内。 关键词 复杂样品分析 重叠拉曼光谱谱峰 小波变换免疫算法信号分离 定量信．g- 中图分类号TH83 文献标识码 A 文章编号 1000—3932(2013)01-0026-03 在线拉曼光谱分析技术是一种以拉曼散射效 m——重叠拉曼光谱信号中的组分数； 应为基础的非接触式光谱分析技术，它能对物质 y——拉曼光谱信号； 的成分与结构进行定性和定量分析¨’2|，而近年 K——第i个组分的拉曼光谱信号； 来激光技术的快速发展，也极大地提高了拉曼光 K『_一单位浓度时的拉曼光谱信号。 谱技术在复杂样品分析方面的能力，该技术在石 免疫算法的基本原理可表示为： 油化工、环境监测、临床医学及商品检测等领域发 de‘¨=(v一∥-1’)，T 挥了重要的作用。伴随其应用领域的拓展，检测 c(¨=c(‘一J)+dc(‘) d 样品和环境的复杂程度也在增大，被检组分之间 VF似’∑．c：”Voi 的完全分离变得十分困难，而实验条件的优化费 其中，k为迭代次数；Vr(初始值为0)表示从 时又费力。从拉曼光谱的理论和样品的性质来 重叠信号中扣除或提取的纯组分信息；T为标准 看，拉曼谱峰重叠的产生几乎不可避免¨’2o。化 化的信号强度，可由标样信号定义为： 学计量学为重叠拉曼谱峰信号解析提供了多种手 t：_妥，i：12，…，d 段，化学计量学可以根据数学原理实现重叠信号 1‘一％．，‰’”1’q。’“ 的分离，迄今为止应用较为广泛的主要有小波变 其中，，表示内积或投影。当dc¨’趋近 换、主成分分析、傅里叶变换去卷积法及传统的遗 于0时，睇为各组分在重叠拉曼光谱信号中的信 传算法等”1。 息总和；ci为第i个组分的含量。在免疫算法中， 针对拉曼光谱在检测多组分样品时容易出现 y和％i分别为抗原(重叠拉曼光谱信号)和抗体 重叠拉曼谱峰的问题，笔者提出采用免疫算法，有 (标准信号)。免疫算法就是利用抗体对抗原的 效地针对拉曼谱峰的重叠峰进行解析，获得了良 免疫扣除来得到抗体与抗原之间的亲和力，即各 好的效果。 组分的浓度信息。与其他信号解析方法不同，免 1 免疫算法