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紅外應(yīng)用|聊聊光譜相關(guān)性

更新時間:2025-07-11      點擊次數(shù):435

作為紅外光譜QC人員,在日常工作中最常用的一項任務(wù)就是確認所采集的樣本紅外光譜是否和標(biāo)準(zhǔn)樣本一致,或者在對未知物進行確認時,需要從海量的標(biāo)準(zhǔn)光譜庫中尋找到最佳匹配的樣本,這個時候往往就需要一個方法來評判。


這個方法我們通常使用光譜“相關(guān)系數(shù)”或者“匹配系數(shù)”,也有稱之為“HQI”(相似度指標(biāo))來衡量。這里有兩個核心問題:(1)兩張光譜“相關(guān)性”怎么計算?(2)“相關(guān)性”達到多少算好?


圖1是熒颯光學(xué)公司S-IR軟件中未知樣本光譜在光譜庫中進行檢索的示例,根據(jù) “相關(guān)系數(shù)”計算,軟件給出了最為匹配的可能物質(zhì)是聚苯乙烯,其相關(guān)系數(shù)達到88.98%。


圖片1.png

圖1  譜庫檢索

 

下面我們簡單聊聊這個過程,看看有沒有豁然開朗的感覺。


如圖2,有一個未知樣本光譜和兩張標(biāo)準(zhǔn)樣本光譜,假設(shè)每張光譜只由三個波長點組成,分別是未知樣本[1, 2, 3],標(biāo)樣1[1.2, 2.1, 2.8]和標(biāo)樣2[2, 2.5, 1.8],將其繪制在3D坐標(biāo)系中,肉眼可見,未知樣本和標(biāo)樣1靠的很近,和標(biāo)樣2相隔很遠。我們就可以輕而易舉地給出判斷和結(jié)論。但當(dāng)光譜從3個波長點擴展到N個點(比如4000-400cm-1)時,這時候人腦和肉眼就根本不夠用了,只能借助算法來計算,并給出判斷結(jié)果。


圖片2.png

圖2


兩張光譜之間的相關(guān)系數(shù)用于衡量它們之間的相關(guān)程度,常用的方法是皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson correlation coefficient),在光譜分析中,即兩張光譜對應(yīng)波長處的強度值之間的線性關(guān)系。通常其取值范圍在[-1,1]之間:


為了便于理解,我們通常取絕對值來表達其相關(guān)性強度。


假設(shè)有兩張光譜,分別為 X=[x1,x2,...,xn] 和 Y=[y1,y2,...,yn],它們的皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計算公式為:


圖片5.png


是不是有點眼熟?妥妥的就是平常使用的最小二乘法嘛。恭喜你答對了!


我們將圖2中的未知樣本和兩個標(biāo)樣計算一下,相關(guān)系數(shù)分別0.99和0.27,所以也驗證了我們?nèi)庋鄣臏?zhǔn)確性。除了皮爾遜相關(guān)系數(shù)之外,還有其他很多類似的算法,比如歐式距離法、馬氏距離法、夾角余弦距離法等等,匹配值在有些軟件中也就會變成最大到999。不一而論,主要思想都差不多。


 

下面關(guān)于第二個問題,則比較主觀了,需要根據(jù)自己實驗室要求來做確定。小編在此給一個參考,在制藥領(lǐng)域中,通常將最小HQI設(shè)置為0.95,以此來判定未知樣品與標(biāo)準(zhǔn)圖譜是否匹配。

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