拉曼光谱扣除背景一直是一个很麻烦的东西，尤其是光谱很多的话，一个一个放到origin里处理太费事了。有没有什么自动化的方法呢？

有的兄弟，有的。一个叫做airPLS的算法解君愁！

假设我们的原始光谱是\(I_{tot}(k)=I_{Raman}(k)+I_{background}(k)\)，其中\(I_{Raman}(k)\)是拉曼峰的组合，我们认为它窄而高，\(I_{background}(k)\)是背景，它可能是环境杂散光，或者一些荧光峰，我们认为它们低而矮。我们需要有一个算法能够拟合出\(I_{background}(k)\)，以便我们将其减去以得到只有\(I_{Raman}(k)\)的结果。

解决思路很简单：考虑在x轴有一个气球，将其向上吹，它会尽可能贴合光谱的底部，但由于气球具有有限的表面张力，它不会伸入光谱底部的细小缝隙中——即拉曼峰中。这样，我们就能说这个气球的形状就很接近背景\(I_{background}(k)\)了。

具体算法实现是，考虑一个迭代过程，目标函数是\(I_{target}(k)\)

💨 airPLS

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