摘要：在传统的喇曼光谱（即拉曼光谱，下同）检测过程中，喇曼光谱的有效信号有时会被荧光背景淹没，难以识别。为了准确、有效地分离差分信号和基线偏差，将差分喇曼技术和误差反向传播算法（BP）神经网络相结合，采用作者团队开发的差分喇曼解调和去噪算法，进行了理论和实验验证。对市售的百草枯、补肾丸、机油以及海洛因等荧光较强的物质进行了检测分析。结果表明，可以得到有效的物质喇曼特征谱图。很好地解决了目前行业应用中检测的难题。

此文已被国内光学核心刊物收录

研究创新点：采用差分喇曼技术与 BP 神经网络技术相结合，与以前的技术对比，不需要使用特殊的设备来改变激励激光器的波长。其次，使用多通道检测，从而在给定的信号积分时间内改善了信噪比。在实际应用中能够准确的将有效的分离差分信号和基线偏差，再运用团队开发的差分喇曼解调和去噪算法，可以得到有效的物质喇曼特征谱图。

在这篇文章中，我们阐述了一种荧光消除技术——位移差分喇曼光谱（Shift excitationRaman difference spectroscopy,SERDS），这种技术基于在两个有轻微偏移的激发激光中收集两张不同的光谱，然后根据 Kasha's rule：当激发光频率移动时，喇曼光谱的荧光轮廓几乎不发生变化，喇曼特征峰会跟着移动。再结合简智研发团队研发的 BP 神经网络技术可以准确分离差分信号和基线偏差，再运用团队开发的差分喇曼解调和去噪算法，从而有效的抑制荧光和其他干扰，提取出有效的物质喇曼特征谱图。

其 主要优点 是：

首先，与以前的技术对比，不需要使用特殊的设备来改变激励激光器的波长。

其次，使用多通道检测，从而在给定的信号积分时间内改善了信噪比。除了这些特性以外，这种方法对于短寿命的和长寿命的荧光样品同样适用。可以很好的解决目前行业应用中检测时荧光背景强等干扰问题。并且由于目前传统喇曼不能定量，而差分喇曼可以抑制荧光基质等干扰，以后也许也能解决喇曼定量的问题，这个也会是我们后面研究的重要课题之一。

人类智慧和知识的形象将在书中永存；它们能免遭时间的磨损，并可永远得到翻新。带着所有对知识的尊敬与憧憬，如果你想了解该课题更详细的内容，请私信简小智留下邮箱，把完整文章发送给您哦！

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