拉曼光譜中的重疊峰使復(fù)雜樣品的表示掖桦、解釋和分析復(fù)雜化。因?yàn)樗梢阅：ǘ蔚臄?shù)量及其參數(shù)值供汛，如振幅枪汪、位置、寬度和形狀怔昨，這些參數(shù)值包含有關(guān)散射鍵和存在的化學(xué)成分的信息雀久。此外，本征拉曼光譜是用光譜儀測(cè)量的朱监，這一過程會(huì)產(chǎn)生畸變岸啡。
拉曼波段由散射強(qiáng)度構(gòu)成，散射強(qiáng)度是由可極化分子鍵(地面真相)的拉曼散射引起的波長位移的函數(shù)赫编，這些散射強(qiáng)度被疊加以產(chǎn)生以矢量s表示的固有拉曼光譜巡蘸。因此，用矢量m表示的測(cè)量光譜被測(cè)量?jī)x器點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(IPSF)模糊化擂送，該函數(shù)增加了拉曼波段的重疊和峰值參數(shù)失真悦荒。給定額外的測(cè)量噪聲，用向量n表示嘹吨，這些關(guān)系可以表示為：
其中*表示卷積算子搬味，ipsf是向量形式的ipsf。對(duì)于掃描光譜蟀拷，當(dāng)主要受光學(xué)元件影響時(shí)碰纬，ipsf趨于高斯分布;當(dāng)主要受狹縫效應(yīng)影響時(shí)，ipsf趨于三角形分布问芬。由于這些影響悦析，對(duì)于不同類型分子的復(fù)雜混合物，將拉曼波段分配到正確的原始分子類型并確定正確的波段參數(shù)值可能很困難此衅。
生物細(xì)胞和組織樣品的拉曼光譜由許多不同大分子組分的散射疊加而成强戴。為了識(shí)別單個(gè)成分及其相對(duì)濃度，需要對(duì)這種疊加物進(jìn)行“分解”挡鞍。雖然拉曼標(biāo)記帶對(duì)特定成分是唯一的骑歹，可用于識(shí)別和量化，但當(dāng)大量波段重疊時(shí)墨微，這通常是不可能的道媚。然而，對(duì)那些線性上彼此最不相似的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索通常是必要的翘县，因?yàn)榻档蛷?fù)雜性是實(shí)現(xiàn)許多方法(如多元曲線解析(MCR))所需要的主成分分析和二維相關(guān)光譜及其變體依賴于對(duì)變量之間相關(guān)變化的分析衰琐。然而，當(dāng)一個(gè)頻帶強(qiáng)度強(qiáng)烈減弱炼蹦，并且有一個(gè)重疊的較弱的鄰居羡宙，其強(qiáng)度適度增加時(shí)，較弱的頻帶可以表現(xiàn)出錯(cuò)誤的強(qiáng)度下降掐隐。一般來說狗热，獨(dú)立改變重疊波段會(huì)產(chǎn)生難以解釋的復(fù)雜光譜特征。精確的強(qiáng)度虑省，更高的對(duì)比度和更好的空間分辨率匿刮，可獲得良好的分辨率波段，也將有利于化學(xué)對(duì)比圖像探颈，拉曼PCA負(fù)載熟丸，或單獨(dú)的分解成分。然而伪节，對(duì)于細(xì)胞和組織分類來說光羞，高分辨率光譜并不是嚴(yán)格必要的低分辨率拉曼光譜的主要好處似乎在于克服探測(cè)器噪聲绩鸣，從而在使用低級(jí)別、非冷卻探測(cè)器時(shí)提高信噪比低分辨率拉曼光譜也不適用于細(xì)胞生化表征纱兑，可能無法有效地分類密切相關(guān)的細(xì)胞類型或同一細(xì)胞類型的不同激活狀態(tài)呀闻。所有這些考慮使得分辨率增強(qiáng)方法對(duì)復(fù)雜樣品的研究很有意義。
雖然存在儀器方法來提高收集光譜的分辨率潜慎，例如捡多，使用窄帶激光器，窄光譜儀入口狹縫铐炫，高分辨率光柵和多光子激發(fā)垒手，儀器因素通常是固定的，昂貴的倒信，難以修改的科贬，或復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)。因此堤结，到目前為止唆迁，計(jì)算方法可能是提高分辨率最可行的替代方案。但必須理解的是竞穷，算法方法依賴于測(cè)量過程中捕獲的信息唐责、約束條件的使用和先驗(yàn)信息的可用性，這必須限制人們對(duì)它們可以實(shí)現(xiàn)的期望瘾带。分辨率增強(qiáng)方法一般可分為三類鼠哥。(i)帶窄化，(ii)反褶積看政，和(iii)峰擬合朴恳。
窄化方法是基于導(dǎo)數(shù)和冪律，經(jīng)常用于解決重疊峰和提高圖像分辨率允蚣。二階導(dǎo)數(shù)和四階導(dǎo)數(shù)特別有用于颖，因?yàn)樗鼈儺a(chǎn)生的峰比原來的更窄，從而便于峰的識(shí)別導(dǎo)數(shù)光譜可以為化合物的表征提供一個(gè)敏感的定性剖面嚷兔，因?yàn)槲⒚畹墓庾V特征被強(qiáng)調(diào)森渐，否則可能是無法觀察到的缺點(diǎn)包括分化后噪聲強(qiáng)度迅速增加等。
從測(cè)量的拉曼波段來反卷積IPSF冒晰，從而在計(jì)算上消除IPSF的影響同衣。這些被描述為三類:非盲反卷積，半盲反卷積和盲反卷積非盲反褶積可以準(zhǔn)確地知道IPSF壶运，反褶積通常通過頻域的傅里葉變換和除來實(shí)現(xiàn)傅里葉自反褶積是一個(gè)相關(guān)的過程耐齐，而不是IPSF，分割發(fā)生在一個(gè)與光譜中相同形狀的更窄的波段，從而提高了光譜分辨率在半盲反褶積的情況下埠况，IPSF不能被準(zhǔn)確地知道耸携，但是關(guān)于它的一些信息是已知的，并且使用正則化程序進(jìn)行優(yōu)化來反褶積當(dāng)IPSF未知時(shí)询枚，使用盲反褶積违帆，并使用諸如Richardson-Lucy算法等來獲得IPSF和IPSF-free譜的估計(jì)浙巫。
通過擬合理論模型輪廓來確定實(shí)驗(yàn)測(cè)量的拉曼帶的峰參數(shù)金蜀。為了精確的擬合，應(yīng)根據(jù)拉曼帶的性質(zhì)選擇最合適的擬合輪廓擬合可以應(yīng)用于重疊的峰的畴，從而有效地去卷積它們渊抄。
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