改进的polyfit法、IModPoly法和Zhang-fit法去除基线的实现
BaselineRemoval的Python项目详细描述
这是什么？在
用于基线校正的Python包。它有以下3种从光谱中去除基线的方法。在
- 在
Modpoly修正多多项式拟合[1]
在 - 在
IModPoly改进的ModPoly[2]，它解决了ModPoly中的噪声问题
在 - 在
ZhangFitZhang fit[3]，它不需要任何用户干预和先验信息，例如检测到的峰值。在
在
我们可以使用python库通过ModPoly、IModPoly或Zhang-fit算法进行基线减法来处理光谱数据。函数将返回基线减去的频谱。在
如何使用它？在
fromBaselineRemovalimportBaselineRemovalinput_array=[10,20,1.5,5,2,9,99,25,47]polynomial_degree=2#only needed for Modpoly and IModPoly algorithmbaseObj=BaselineRemoval(input_array)Modpoly_output=baseObj.ModPoly(polynomial_degree)Imodpoly_output=baseObj.IModPoly(polynomial_degree)Zhangfit_output=baseObj.ZhangFit()print('Original input:',input_array)print('Modpoly base corrected values:',Modpoly_output)print('IModPoly base corrected values:',Imodpoly_output)print('ZhangFit base corrected values:',Zhangfit_output)Originalinput:[10,20,1.5,5,2,9,99,25,47]Modpolybasecorrectedvalues:[-1.98455800e-041.61793368e+011.08455179e+005.21544654e+007.20210508e-022.15427531e+008.44622093e+01-4.17691125e-038.75511661e+00]IModPolybasecorrectedvalues:[-0.8491212515.13786196-0.113513673.89675187-1.331341420.7022064582.99739548-1.445774327.37269705]ZhangFitbasecorrectedvalues:[8.49924691e+001.84994576e+01-3.31739230e-043.49854060e+004.97412948e-017.49628529e+009.74951576e+012.34940300e+014.54929023e+01
去哪里买？在
pip install BaselineRemoval
依赖关系
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参考文献
- Automated Method for Subtraction of Fluorescence from Biological Raman Spectra作者：Lieber&Mahadevan Jansen（2003）
- Automated Autofluorescence Background Subtraction Algorithm for Biomedical Raman Spectroscopy作者：赵建华，吕，哈维，麦克莱恩，大卫一世，曾，海山（2007）
- Baseline correction using adaptive iteratively reweighted penalized least squares张智敏，陈珊娜，梁毅增（2010）
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