RAMAN SPECTRA PROCESSING IN THE COURSE OF LASER DIAGNOSTICS OF BIOLOGICAL OBJECTS
Keywords:
laser diagnostics, Raman scattering, laserinduced fluorescence, recognition
Abstract
The article is concerned with the approach of determining the characteristic parameters in the Raman spectra, methods for removing fluorescence background from Raman spectra and high-frequency noise RMS estimation algorithm. Besides experimental stand for testing and debugging methods of laser diagnostics described in short. Also the paper provide examples of determining the characteristic parameters and the further development of the diagnostic techniques in the course of laser diagnostics of biological objects.
References
1. Пат. 003125948/28 (027908) РФ. / А.П. Брюховецкий, А.В. Суетенко.
2. Пат. 100269 РФ. Устройство дистанционного обнаружения и идентификации объектов органического и биологического происхождения / А.П. Брюховецкий, А.В. Суетенко // Изобретения. Пюлезные модели. 2010.Бюл. № 34.
3. Kemmler М., Denzler J. Finding discriminative features for Raman spectroscopy // Proc. 21st Intern. Conf. on Pattern Recognition. 2012. P. 1823 — 1826.
4. Григорьев Д.Е., Гурьянов А.Ю., Брюховецкий А.П. // Аппаратно-программный комплекс для сбора и обработки информации при лазерной диагностике объектов органического происхождения // Цифровая обработка сигналов и ее применение (DSPA-2013): Cб. трудов 15 Междунар. конф. М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2013. С. 348 — 351.
5. Григорьев Д.Е., Брюховецкий А.П. Проблемы идентификации молекулярных объектов при лазерной диагностике// Вестник МЭИ. 2014. № 3. С. 76 — 82.
6. Григорьев Д.Е., Брюховецкий А.П. Выбор спектрального диапазона и удаление флуоресцентного фона при использовании метода комбинационного рассеяния в задачах лазерной диагностики // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Сб. тезисов ХХI Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. М.: Издательский дом МЭИ, 2015. С. 111.
7. Mineral Raman DataBase [Электрон. ресурс].https://www.fis.unipr.it/phevix/ramandb.html (дата обращения 14.04.2016).
8. Баскаков С.И. // Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 1998.
9. National Instruments. Overview of curve fitting models and methods in LabVIEW [Электрон. ресурс]. http://www.ni.com/white-paper/6954/en/ (дата обращения 14.04.2016).
2. Пат. 100269 РФ. Устройство дистанционного обнаружения и идентификации объектов органического и биологического происхождения / А.П. Брюховецкий, А.В. Суетенко // Изобретения. Пюлезные модели. 2010.Бюл. № 34.
3. Kemmler М., Denzler J. Finding discriminative features for Raman spectroscopy // Proc. 21st Intern. Conf. on Pattern Recognition. 2012. P. 1823 — 1826.
4. Григорьев Д.Е., Гурьянов А.Ю., Брюховецкий А.П. // Аппаратно-программный комплекс для сбора и обработки информации при лазерной диагностике объектов органического происхождения // Цифровая обработка сигналов и ее применение (DSPA-2013): Cб. трудов 15 Междунар. конф. М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2013. С. 348 — 351.
5. Григорьев Д.Е., Брюховецкий А.П. Проблемы идентификации молекулярных объектов при лазерной диагностике// Вестник МЭИ. 2014. № 3. С. 76 — 82.
6. Григорьев Д.Е., Брюховецкий А.П. Выбор спектрального диапазона и удаление флуоресцентного фона при использовании метода комбинационного рассеяния в задачах лазерной диагностики // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Сб. тезисов ХХI Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. М.: Издательский дом МЭИ, 2015. С. 111.
7. Mineral Raman DataBase [Электрон. ресурс].https://www.fis.unipr.it/phevix/ramandb.html (дата обращения 14.04.2016).
8. Баскаков С.И. // Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 1998.
9. National Instruments. Overview of curve fitting models and methods in LabVIEW [Электрон. ресурс]. http://www.ni.com/white-paper/6954/en/ (дата обращения 14.04.2016).
Published
2018-12-14
Issue
Section
Informatics, computer engineering and control (05.13.00)
