本申請屬于數據處理，具體涉及一種數據處理方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品。

背景技術：

1、多元曲線分辨-交替最小二乘算法(multivariate?curve?resolution—alternating?least?squares，mcr-als)是一種因子分析技術，用于分析光譜圖像數據，廣泛應用于化學計量分析、顯微成像、高光譜微陣列掃描等場景。

2、在相關技術中，可以通過mcr-als從拉曼光譜上區分出不同物質的拉曼光譜，然而，拉曼光譜含有熒光信號的干擾，熒光信號會隨機地拆分到各個物質的拉曼光譜中，導致不能準確得到真實的純凈物質的拉曼光譜，進而影響利用拉曼光譜對物質分子進行定性定量分析的準確性。

技術實現思路

1、本申請實施例的目的是提供一種數據處理方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品，能夠準確得到真實的純凈物質光譜矩陣，進而提高利用拉曼光譜對物質分子進行定性定量分析的準確性。

2、第一方面，本申請實施例提供了一種數據處理方法，包括：

3、獲取被測混合物質在m個時間窗內的光譜數據，光譜數據包括n個波數的散射強度，被測混合物質包括k個物質；

4、根據光譜數據對應的第一矩陣，構建乘積矩陣，乘積矩陣為第二矩陣和第三矩陣相乘后的矩陣，第一矩陣和乘積矩陣為m行、n列的矩陣，第一矩陣的行數據用于表征時間窗內被測混合物質的光譜數據，第一矩陣的列數據用于表征波數的散射強度；

5、根據第一矩陣，更新第二矩陣和第三矩陣，得到第二矩陣更新后的第一更新矩陣和第三矩陣更新后的第二更新矩陣；其中，第一更新矩陣包括第一類行和第二類行，第一類行的行數據用于表征k個物質相關的物質的純凈物光譜，第二類行的行數據用于表征混合物質的熒光基線光譜；第二更新矩陣包括第一類列和第二類列，第一類列的列數據用于表征與第一類行對應的純凈物光譜的權重值，第二類列的列數據用于表征與第二類行對應的熒光基線光譜的權重值；

6、在重構矩陣與第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據，其中，重構矩陣由第一更新矩陣和第二更新矩陣確定，樣本數據包括光譜矩陣和權重矩陣，光譜矩陣的行數據用于表征物質的純凈物光譜，權重矩陣的列數據用于表征與純凈物光譜對應的權重值，樣本數據用于對物質進行定量和趨勢分析。

7、第二方面，本申請實施例提供了一種數據處理裝置，包括：

8、獲取模塊，用于獲取被測混合物質在m個時間窗內的光譜數據，光譜數據包括n個波數的散射強度，被測混合物質包括k個物質；

9、構建模塊，用于根據光譜數據對應的第一矩陣，構建乘積矩陣，乘積矩陣為第二矩陣和第三矩陣相乘后的矩陣，第一矩陣和乘積矩陣為m行、n列的矩陣，第一矩陣的行數據用于表征時間窗內被測混合物質的光譜數據，第一矩陣的列數據用于表征波數的散射強度；

10、更新模塊，用于根據第一矩陣，更新第二矩陣和第三矩陣，得到第二矩陣更新后的第一更新矩陣和第三矩陣更新后的第二更新矩陣；其中，第一更新矩陣包括第一類行和第二類行，第一類行的行數據用于表征k個物質相關的物質的純凈物光譜，第二類行的行數據用于表征混合物質的熒光基線光譜；第二更新矩陣包括第一類列和第二類列，第一類列的列數據用于表征與第一類行對應的純凈物光譜的權重值，第二類列的列數據用于表征與第二類行對應的熒光基線光譜的權重值；

11、確定模塊，用于在重構矩陣與第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據，其中，重構矩陣由第一更新矩陣和第二更新矩陣確定，樣本數據包括光譜矩陣和權重矩陣，光譜矩陣的行數據用于表征物質的純凈物光譜，權重矩陣的列數據用于表征與純凈物光譜對應的權重值，樣本數據用于對物質進行定量和趨勢分析。

12、第三方面，本申請實施例提供了一種電子設備，該電子設備包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序或指令，程序或指令被處理器執行時實現如第一方面所示的數據處理方法的步驟。

13、第四方面，本申請實施例提供了一種可讀存儲介質，可讀存儲介質上存儲程序或指令，程序或指令被處理器執行時實現如第一方面所示的數據處理方法的步驟。

14、第五方面，本申請實施例提供了一種芯片，芯片包括處理器和顯示接口，顯示接口和處理器耦合，處理器用于運行程序或指令，實現如第一方面所示的數據處理方法的步驟。

15、第六方面，本申請實施例提供一種計算機程序產品，該程序產品被存儲在存儲介質中，該程序產品被至少一個處理器執行以實現如第一方面所示的數據處理方法的步驟。

16、在本申請實施例中，通過獲取被測混合物質在m個時間窗內的光譜數據，光譜數據包括n個波數的散射強度，被測混合物質包括k個物質；根據光譜數據對應的第一矩陣，構建乘積矩陣，乘積矩陣為第二矩陣和第三矩陣相乘后的矩陣，第一矩陣和乘積矩陣為m行、n列的矩陣，第一矩陣的行數據用于表征時間窗內被測混合物質的光譜數據，第一矩陣的列數據用于表征波數的散射強度；根據第一矩陣，更新第二矩陣和第三矩陣，得到第二矩陣更新后的第一更新矩陣和第三矩陣更新后的第二更新矩陣；其中，第一更新矩陣包括第一類行和第二類行，第一類行的行數據用于表征k個物質相關的物質的純凈物光譜，第二類行的行數據用于表征混合物質的熒光基線光譜；第二更新矩陣包括第一類列和第二類列，第一類列的列數據用于表征與第一類行對應的純凈物光譜的權重值，第二類列的列數據用于表征與第二類行對應的熒光基線光譜的權重值；在重構矩陣與第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據，其中，重構矩陣由第一更新矩陣和第二更新矩陣確定，樣本數據包括光譜矩陣和權重矩陣，光譜矩陣的行數據用于表征物質的純凈物光譜，權重矩陣的列數據用于表征與純凈物光譜對應的權重值，樣本數據用于對物質進行定量和趨勢分析。這樣，本申請實施例利用熒光基線光譜波形較為平緩，純凈物的拉曼光譜的峰波形尖銳的特點，在對多條混合物的光譜數據進行多元曲線分辨過程中，將熒光基線光譜作為一個解析目標，通過被測混合物質的光譜數據對應的第一矩陣解析出包括熒光基線光譜和純凈物的純凈物光譜的第一更新矩陣，通過對第一更新矩陣中不同類別行，劃分熒光基線光譜和純凈物的純凈物光譜，可以規避光譜中存在的熒光基線光譜對解析引入的誤差，使得解析的純凈物光譜和與純凈物光譜對應的權重值更接近真實值，提高了獲取純凈物光譜和與純凈物光譜對應的權重值的準確性，進而，可以分別從第一更新矩陣和第二更新矩陣中剔除熒光基線光譜，得到用于表征物質的純凈物光譜的光譜數據的光譜矩陣和用于表征與其純凈物光譜對應的權重值的權重矩陣，有助于后續通過光譜矩陣和權重矩陣對物質進行定量和趨勢分析，提高對物質進行定量和趨勢分析的準確性。

技術特征：

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在重構矩陣與所述第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據之前，所述方法還包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述第一類行的行數據對應的純凈物光譜進行去基線處理，并對所述第二類行的行數據對應的熒光基線光譜進行平滑濾波處理，得到與所述第一更新矩陣對應的目標更新矩陣，包括：

4.根據權利要求1-3任意一項所述的方法，其特征在于，所述第一更新矩陣為2k行、n列的矩陣，所述第一類行為所述第一更新矩陣中的1至k行，所述第二類行為所述第一更新矩陣中的k+1行至2k行；

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在重構矩陣與所述第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據之前，所述方法還包括：

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在重構矩陣與所述第一矩陣之間的誤差值小于預設閾值的情況下，確定樣本數據，包括：

8.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執行時實現如權利要求1-7任意一項所述的數據處理方法的步驟。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品中的指令由電子設備的處理器執行時，使得所述電子設備執行如權利要求1-7任意一項所述的數據處理方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品，屬于數據處理技術領域。該方法利用熒光基線光譜波形平緩，純凈物拉曼光譜峰波形尖銳的特點，在對多條混合物的光譜數據進行多元曲線分辨過程中通過光譜數據的第一矩陣解析出的包括熒光基線光譜和純凈物光譜的第一更新矩陣，通過對第一更新矩陣中不同類別行區分出熒光基線光譜和純凈物光譜，避免純凈物光譜中存在熒光基線光譜而引入的誤差，提高獲取純凈物光譜的準確性，從第一更新矩陣中剔除熒光基線光譜且從第二更新矩陣中剔除其對應的權重值，得到純凈物光譜的光譜矩陣和其純凈物光譜對應的權重矩陣，以通過光譜矩陣和權重矩陣提高對物質進行定量和趨勢分析的準確性。

技術研發人員：王健年,孫宗耀,周千渝,何彥雄,張建紅,王紅球
受保護的技術使用者：江蘇鑒知技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28