从数据中删除基线

Question

我想删除基线并最终使用 python 找到一些噪声数据的峰值（如果有人以前有过拉曼散射测量经验的话）。

按照 PeakUtils 库 (https://pythonhosted.org/PeakUtils/tutorial_a.html) 上的指南，作者将数据拟合到一个带有 polyval 的多项式，然后在此基础上找到一个基线并减去它。

我的问题是 a) 为什么要费心为数据拟合多项式，为什么不直接从数据中删除基线？ b) 参数 [0.002,-0.08,5] 传递给 polyval 有什么意义？我需要为自己的数据微调这些吗？ 谁能解释一下这对我有用吗？

y2 = y + numpy.polyval([0.002,-0.08,5], x)
pyplot.figure(figsize=(10,6))
pyplot.plot(x, y2)
pyplot.title("Data with baseline")

base = peakutils.baseline(y2, 2)
pyplot.figure(figsize=(10,6))
pyplot.plot(x, y2-base)
pyplot.title("Data with baseline removed")

我的数据与here（下图）的形状相同，但显然已经删除了背景。

Answer 1

在 PeakUtils 指南中，[0.002, -0.08, 5] 它们传递给polyval 代表 y = 0.002*x^2 - 0.08*x + 5，这是为了创建看起来像抛物线的示例数据（“ U 形”基线）。通过传递更短或更长的多项式系数列表，它可以是平坦的、直线的或任何其他的。示例数据称为y2，是前面的示例数据y与人为添加的基线polyval之和。

然后他们在结果y2 上应用peakutils.baseline，指定一个可能是拟合度的参数2（同样，抛物线，因为它看起来是抛物线，但您可能必须尝试其他人进行比较）。 peakutils.baseline 将拟合抛物线（即计算其系数），然后返回抛物线上与您的每个 y2 点相对应的点。最后，y2-base 是针对基线校正的数据。

您的数据看起来很平坦，因此不需要对基线进行校正（可能垂直偏移除外）。