褚小立　李敬巖　陳瀑　許育鵬

摘要[SS]近些年，基于分子光譜（紫外、紅外、近紅外、拉曼和熒光等）分析技術(shù)建立了諸多復(fù)雜混合物質(zhì)的光譜數(shù)據(jù)庫（例如土壤、飼料、物證檢材、藥物和油品等），這些分子光譜庫在現(xiàn)代工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中日益發(fā)揮著重要的作用，其中光譜檢索方法是充分利用這些光譜數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵手段之一。本文系統(tǒng)綜述了用于分子光譜自動檢索的算法、策略和應(yīng)用進(jìn)展，并提出了需要注意和進(jìn)一步研究的科學(xué)和技術(shù)問題。

關(guān)鍵詞[SS]分子光譜； 光譜檢索算法； 相關(guān)系數(shù)； 夾角余弦； 移動窗口； 綜述

1引言

近些年，隨著儀器制造水平的不斷提高和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的普及，分子光譜分析技術(shù)，尤其是紅外、近紅外和拉曼光譜，因其具有測試方便、速度快、信息豐富、可現(xiàn)場使用等特點(diǎn)，在許多領(lǐng)域的定性分析中都得到了廣泛應(yīng)用。利用模式識別方法，分子光譜可以對復(fù)雜體系（例如石油、谷物、果品和藥物等）的樣本進(jìn)行聚類或識別分析＼[1＼]。

如圖1所示，在化學(xué)計(jì)量學(xué)中，用于分子光譜分析的現(xiàn)代模式識別方法包括三大類＼[2＼]：（1）無監(jiān)督的方法，如主成分分析、系統(tǒng)聚類方法、K均值聚類方法和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；（2）有監(jiān)督的方法，如線性判別分析（Linear discriminant analysis， LDA）、軟獨(dú)立建模分類法（Soft independent modeling of class analogy， SIMCA）、判別偏最小二乘法（Discriminant partial least squares，DPLS）和支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）等；上述兩類方法都是基于樣本的類別進(jìn)行定性分析的，即每類別中必須包含多個(gè)典型的樣本，當(dāng)有新樣本添加到數(shù)據(jù)庫時(shí)，需要對識別模型重新進(jìn)行校正。（3）光譜檢索方法，如相關(guān)系數(shù)、夾角余弦、歐氏距離和光譜信息散度等，這類算法根據(jù)待測樣本的光譜，從已建的光譜庫中檢索出與待測樣本最相近的一個(gè)或多個(gè)樣本，從而實(shí)現(xiàn)定性甚至定量分析。

前期的光譜檢索方法多用于純化合物的光譜識別，例如Sadtler和Aldrich紅外光譜數(shù)據(jù)庫。近些年，在多個(gè)領(lǐng)域（例如土壤、飼料、物證檢材、藥物和油品等）逐步建立了現(xiàn)代復(fù)雜混合體系的分子光譜數(shù)據(jù)庫＼[3～5＼]，光譜檢索算法越來越受到關(guān)注＼[6＼]，出現(xiàn)了一些新的檢索算法和檢索策略，光譜檢索的準(zhǔn)確性和可靠性得到了顯著的提高。與無監(jiān)督和有監(jiān)督的模式識別方法相比，光譜檢索方法具有操作簡便、信息直觀和庫維護(hù)方便等諸多優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。本文對這些新的或改進(jìn)的分子光譜檢索算法、策略及其應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行綜述，并提出了需要注意和進(jìn)一步研究的科學(xué)和技術(shù)問題。

2光譜檢索基本算法

光譜檢索的目標(biāo)是，對于待測樣本的光譜x，基于一定的算法和規(guī)則，從光譜庫R中找出與x最相近的一個(gè)或多個(gè)樣本，如果光譜庫中有已知的性質(zhì)值Y，則可對待測樣本的性質(zhì)值進(jìn)行定量預(yù)測分析。

其中， x代表待測樣本的光譜，其為1×m向量，m為波長點(diǎn)數(shù)； R代表光譜庫中的所有光譜，其為n×m階矩陣，其中n為庫中樣本光譜的個(gè)數(shù)； rj代表光譜庫中第j個(gè)樣本的光譜，為1×m向量，j=1，2，…， n； Y代表光譜庫中所有樣本對應(yīng)的性質(zhì)值，其為n×p矩陣，p為性質(zhì)數(shù)目；yj代表光譜庫中第j個(gè)樣本的性質(zhì)值，為1×p向量。

為了得到滿意的檢索結(jié)果，在檢索前往往需要對光譜進(jìn)行必要的預(yù)處理和波段選擇，預(yù)處理方法包括導(dǎo)數(shù)、矢量歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化和小波變換等，波段選擇可根據(jù)化學(xué)知識或數(shù)學(xué)方法找出特征性強(qiáng)、信噪比高、受外界影響小的一段或多段光譜區(qū)間。常用的光譜預(yù)處理和波段選擇方法可參考文獻(xiàn)＼[7＼]。2.1基于距離的算法

這種算法的基本原理是兩個(gè)樣本的光譜越相近，則兩者之間的距離越短。光譜之間的距離有多種形式，其中最簡單的是絕對距離，待測樣本光譜x與光譜庫中第i個(gè)樣本光譜ri之間的絕對距離可表示為：這種算法的基本原理是兩個(gè)樣本的光譜越相近，則兩者之間的距離越短。光譜之間的距離有多種形式，其中最簡單的是絕對距離，待測樣本光譜x與光譜庫中第i個(gè)樣本光譜ri之間的絕對距離可表示為：

2.6光譜檢索算法的改進(jìn)與應(yīng)用

孟慶華等與夾角余弦和相關(guān)系數(shù)法相比，該方法對光譜間差異的靈敏度較高，在一定程度上克服了紫外光譜的寬帶吸收劣勢，能夠快速、靈敏地反映中藥質(zhì)量的異同，從而可以快速監(jiān)測中藥注射液生產(chǎn)過程中組成成分的差異 ＼[13＼]。李茵等通過增加權(quán)重的方式，將上述相似度S的計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，通過突出關(guān)鍵波長范圍內(nèi)的譜圖變化，進(jìn)一步提高相似度S的靈敏度，分別用于紫外光譜對丹參注射液的穩(wěn)定性的考察和近紅外異常光譜的識別＼[1，15＼] ，具有更強(qiáng)的實(shí)用性。Khan等針對利用純化合物拉曼光譜庫檢索混合物光譜的問題，對歐氏距離進(jìn)行了加權(quán)改進(jìn)，提出了一套新的加權(quán)規(guī)則＼[16＼] ，識別結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的歐氏距離和夾角余弦。

考慮到樣品在光譜測試過程的重復(fù)性問題，Plugge等基于絕對距離提出了一致性檢驗(yàn)（Conformity index， CI）方法，其實(shí)質(zhì)是一種加權(quán)的絕對距離方法，庫光譜rj用一組重復(fù)性光譜的平均光譜rj來替代，每個(gè)波長點(diǎn)的權(quán)重為該重復(fù)性光譜標(biāo)準(zhǔn)偏差σj的倒數(shù)：

實(shí)際上是指允許的光譜重復(fù)性（或再現(xiàn)性）范圍，通常為標(biāo)準(zhǔn)偏差的3～5倍＼[17＼]。Plugge等＼[17＼]將其用于檢測三水氨芐西林的物化性質(zhì)變化，并用于控制生產(chǎn)工藝并保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。Ritchie等對該方法的準(zhǔn)確度、精密度、穩(wěn)健性和一致性等進(jìn)行了考察，證明了該方法能夠滿足當(dāng)前的驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)，可被現(xiàn)代嚴(yán)格的指導(dǎo)原則所接受＼[18＼]。eng等將一致性檢驗(yàn)方法用于近紅外光譜快速判斷藥品質(zhì)量的真?zhèn)危躘19＼]，得到了較為廣泛的應(yīng)用，建立了上百種藥物的一致性檢驗(yàn)近紅外光譜庫＼[20，21＼]。

對于重復(fù)性測量或一類多個(gè)樣本的庫光譜，hermo公司采用主成分分析（PCA）分解的方式計(jì)算待測樣本光譜與庫光譜之間的光譜差e，由改進(jìn)的歐氏距離定義相似度匹配值對于復(fù)雜混合體系的近紅外光譜，如果混合物中的主要組成成分相同，則很難通過傳統(tǒng)的光譜檢索識別出樣本之間的差異，聶黎行等采用SMV方法，利用近紅外光譜可以快速、方便地識別出同仁烏雞白鳳丸與其他廠家烏雞白鳳丸的差異＼[22＼]。陶鷹等以近紅外漫反射光譜為特征，利用SMV方法檢測卷煙制絲質(zhì)量的穩(wěn)定性＼[23＼] ，從而可以對在制煙絲進(jìn)行快速和大批量檢測，為卷煙加工質(zhì)量控制提供了新的技術(shù)手段。盧鴦等采用衰減全反射（AR）測量方式，基于1000余個(gè)樣本的建立了紡織纖維紅外光譜庫，利用譜庫檢索功能實(shí)現(xiàn)了纖維種類的快速檢測＼[2＼]。王巖等針對常見的18大類塑料樹脂，建立了包含513個(gè)樣本的的塑料樹脂紅外標(biāo)準(zhǔn)譜庫，可以到快速鑒定塑料的種類＼[25＼]。

相關(guān)系數(shù)和夾角余弦是庫搜索最常用的方法＼[26，27＼]，例如，陳濤等以287份汽車車身油漆樣本獲得了90份油漆紅外光譜，利用相關(guān)系數(shù)法建立了汽車車身油漆紅外光譜比對數(shù)據(jù)庫，通過事故現(xiàn)場遺留的車輛油漆快速排查及確定肇事逃逸車輛的車型范圍＼[28＼]。和挺等建立了含有38種純度在90%以上的毒品太赫茲光譜數(shù)據(jù)庫＼[29＼]。Guedes等利用相關(guān)系數(shù)法建立了顯微拉曼光譜識別空中花粉種類的數(shù)據(jù)庫＼[30＼]。此外，在高光譜遙感圖像庫地物識別中，相關(guān)系數(shù)和夾角余弦也是最常用的兩種方法＼[31＼]。

相關(guān)系數(shù)和夾角余弦強(qiáng)調(diào)的是譜圖之間整體的相似性，為了提高這兩種算法對譜圖細(xì)節(jié)差異的表達(dá)，人們嘗試了多種方式和方法。建立二級檢索庫（子庫）是一種常用的策略， Blanco等提出通過建立子光譜庫的方法提高傳統(tǒng)相關(guān)系數(shù)檢索的準(zhǔn)確性，用于藥物原料近紅外光譜的識別＼[32＼]。選擇特征區(qū)間計(jì)算相關(guān)系數(shù)也是一種突出光譜之間差異的有效方法，王學(xué)良等利用特征譜段相關(guān)系數(shù)法對市場上中藥膠囊中是否添加枸櫞酸西地那非進(jìn)行快速鑒別分析，篩查結(jié)果的總體正確率約為95.0% ＼[33，3＼]。徐永群等將整個(gè)光譜范圍分成幾個(gè)區(qū)域，分別計(jì)算每個(gè)區(qū)域的相關(guān)系數(shù)或夾角余弦，這種分段相關(guān)系數(shù)法（稱為陣列相關(guān)系數(shù)）在一定程度上提高了光譜之間的差異，對中藥材的道地性識別結(jié)果表明其優(yōu)于傳統(tǒng)的相關(guān)系數(shù)方法＼[35＼]。Griffiths等提出了一種自加權(quán)相關(guān)系數(shù)的光譜匹配算法，能夠有效克服紅外光譜中存在的干擾信號＼[36＼] ，在開路（Openpath）中紅外光譜監(jiān)測大氣污染物的應(yīng)用研究中得到了較好的識別結(jié)果。

褚小立等在移動窗口的概念的基礎(chǔ)上提出了移動窗口相關(guān)系數(shù)方法＼[37＼]，其基本思想是選擇一個(gè)寬度為w的光譜窗口（w為奇數(shù)），從整個(gè)光譜的第（w-1）/2個(gè)波長點(diǎn)開始往后移動，每次移動一個(gè)波長取樣間隔，直至最后（w-1）/2個(gè)波長，在每一個(gè)窗口子波長區(qū)都用傳統(tǒng)的相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算出其相關(guān)系數(shù)值，然后把得到的相關(guān)系數(shù)值與對應(yīng)窗口的起始位置作圖，可得到移動相關(guān)系數(shù)圖。這種移動相關(guān)系數(shù)法可以分辨出兩條光譜間存在的細(xì)微差異，提高譜圖識別的準(zhǔn)確率，并有利于隱含信息的提取。移動窗口相關(guān)系數(shù)法的閾值參數(shù)有兩個(gè)，一個(gè)是所有窗口的相關(guān)系數(shù)，另一個(gè)是所有窗口的相關(guān)系數(shù)之和。根據(jù)不同的應(yīng)用對象，設(shè)定不同的窗口寬度和閾值。對于待識別的兩條樣本光譜，只有這兩個(gè)參數(shù)值都大于相應(yīng)的閾值，才可判定為同一樣本。

褚小立和李敬巖等利用移動窗口相關(guān)系數(shù)分別建立原油近紅外光譜識別庫和中紅外光譜識別庫＼[38，39＼]，可以準(zhǔn)確識別原油的種類。這此基礎(chǔ)上，李敬巖等還將移動窗口相關(guān)系數(shù)用于原油二維紅外光譜的識別，提出了移動矩陣窗口相關(guān)系數(shù)法，可準(zhǔn)確鑒別出低比例的混合原油＼[0＼]。郭正飛等將移動窗口相關(guān)系數(shù)方法用于近紅外光譜判斷中藥提取過程的終點(diǎn)，與原有的移動標(biāo)準(zhǔn)偏差等方法相比，該方法在很大程度上可減弱基線漂移帶來的影響，具有更好的抗干擾能力＼[1＼]。RamirezLopez等對傳統(tǒng)光譜差進(jìn)行了改進(jìn)，基于差譜的不同階微分譜提出了一種面差譜（Surface Difference Spectrum，SDS），并以移動窗口相關(guān)系數(shù)為權(quán)重計(jì)算兩光譜之間的SDS距離，用于全球土壤可見近紅外光譜庫的樣本檢索＼[2＼]。

3光譜檢索策略與應(yīng)用

為了得到準(zhǔn)確、快速的譜圖檢索結(jié)果，基于上述的基本檢索算法和改進(jìn)算法，針對具體的應(yīng)用對象，提出了許多新檢索策略和改進(jìn)的算法。

采用一種庫檢索方法有時(shí)可能會得到不穩(wěn)健的識別結(jié)果，集成（或共識）策略（Ensemble or Consensus strategy）是解決這一問題的有效手段，其基本思想是采用多種檢索算法分別建立識別規(guī)則，同時(shí)對待測樣本光譜進(jìn)行鑒別分析，以最終的命中率或加權(quán)值作為識別結(jié)果。該檢索策略降低了檢索結(jié)果對某一種算法的依賴性，從而可提高檢索結(jié)果的穩(wěn)定性。immelsbach等建立了用于識別棉花中異物的AR中紅外光譜庫，用于棉花污染物的快速鑒別分析，該光譜庫包含601個(gè)樣本的光譜，涉及植物雜質(zhì)（如葉、莖、殼、皮）、合成物（塑料袋、薄膜和橡膠）、有機(jī)物（其它纖維、紗線、紙、羽毛和牛皮等）、以及無機(jī)物（沙子和鐵銹）等＼[3＼]。當(dāng)將該光譜庫用于不同地域棉花、不同采摘期棉花、不同光譜儀或測量附件采集的光譜時(shí)，識別準(zhǔn)確性明顯下降。Loudermilk等采用共識的策略（Ensemble or Consensus strategy）對6種常見的庫光譜檢索方法的結(jié)果進(jìn)行集成，取得了非常滿意的效果＼[＼]。

孔祥兵等將歐氏聚類、相關(guān)系數(shù)和光譜信息散度3種算法進(jìn)行集成，對美國地質(zhì)調(diào)查局的礦物光譜庫（USGS mineralspectral library）和我國實(shí)用型模塊成像光譜儀系統(tǒng)（OMIS）獲取的機(jī)載高光譜遙感影像進(jìn)行試驗(yàn)表明，其具有更強(qiáng)的光譜判別力和更小的光譜識別不確定性＼[5＼]。趙朝方等將光譜信息散度與夾角余弦進(jìn)行融合，用于機(jī)載激光熒光雷達(dá)鑒別海面溢油種類（輕質(zhì)油、中質(zhì)油、潤滑油和其他油），對于重質(zhì)燃料油和原油則需要二級識別庫進(jìn)行鑒別＼[6＼]。

將光譜檢索與多元校正方法結(jié)合的局部建模策略（Local calibration）近年來得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用，尤其是大型的土壤、飼料和油品等近紅外光譜庫的不斷擴(kuò)充，不同來源、不同年份和不同類型樣品激增加重了光譜與濃度之間的非線性關(guān)系，局部建模策略通過從光譜數(shù)據(jù)庫中選取與待測樣本最相似的一組樣本構(gòu)成校正集的方式來解決這一問題＼[7＼]。針對如何選取局部樣本以及如何得到最終的預(yù)測結(jié)果，提出了多種局部建模分析策略，如 CARNAC（Comparison analysis using restructured near infrared and constituent data）方法、LWR（Locally weighted regression）方法和LOCAL方法等＼[8＼]。Dambergs等基于3000多個(gè)紅葡萄樣本的近紅外光譜庫、ernandezAhumada E基于20000多個(gè)飼料樣本的近紅外光譜庫、Genot等基于1000多個(gè)土壤樣本的可見近紅外光譜庫，分別采用局部建模策略對關(guān)鍵的物化性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測分析，均得到了比傳統(tǒng)建模方法更準(zhǔn)確的結(jié)果＼[9～51＼]。這種建模策略不僅適用于非線性體系的校正，還可充分利用光譜數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，避免傳統(tǒng)多元校正方法因樣品組成等變動需要頻繁更新模型的弊病，尤其適合于大型網(wǎng)絡(luò)光譜數(shù)據(jù)庫的定性和定量分析工作模式。

將光譜進(jìn)行降維，在低維和更有特征性的空間中進(jìn)行檢索，也是一種常用的光譜檢索策略。主成分分析（PCA）、等距映射（Isomap）和局部線性嵌入（LLE）等統(tǒng)計(jì)降維方法多用于有監(jiān)督和無監(jiān)督的模式識別中，在光譜檢索中分形理論（ractal heory）則受到較多關(guān)注＼[52＼]。例如，雷猛等將小波變換結(jié)合分形理論的方法用于潤滑油的近紅外光譜識別中＼[53＼]，該方法首先將光譜進(jìn)行小波變換，再計(jì)算小波逼近和細(xì)節(jié)光譜的分形維數(shù)，以分形維數(shù)為特征進(jìn)行譜圖檢索，取得了較好的結(jié)果。

結(jié)束語

分子光譜技術(shù)近些年越來越受到重視，例如美國食品藥品監(jiān)督管理局（DA）藥物分析實(shí)驗(yàn)室（DPA）正基于實(shí)驗(yàn)室、便攜式和手持式等不同的拉曼和近紅外光譜儀器開發(fā)藥物輔料光譜庫，以監(jiān)測藥品生產(chǎn)和供應(yīng)鏈中可能發(fā)生的污染、摻假和篡改等問題，我國不同領(lǐng)域的相關(guān)部門也正在逐步建立和健全相應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)庫。其中，光譜檢索方法是充分利用這些光譜數(shù)據(jù)庫的核心技術(shù)之一。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)還需根據(jù)具體的對象加以選擇、改進(jìn)，甚至需要以這些算法和策略為基礎(chǔ)，提出全新的檢索方法。

在關(guān)注光譜檢索算法和策略的同時(shí)，更應(yīng)高度重視建立光譜庫的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，即如何獲取高品質(zhì)（信息量大、特征性強(qiáng)、信噪比高、再現(xiàn)性好等）的標(biāo)準(zhǔn)庫光譜和待測樣本光譜，這涉及到儀器選型、樣品預(yù)處理、測量方式與附件選型、測量參數(shù)的優(yōu)化、建庫流程的標(biāo)準(zhǔn)化等諸多技術(shù)細(xì)節(jié)。高品質(zhì)的光譜是所有檢索方法的基礎(chǔ)，因此，在很大程度上，建立光譜庫的實(shí)驗(yàn)技術(shù)要比檢索方法更重要。

在多元定量校正中稱為模型傳遞（Calibration transfer）的儀器之間存在差異的問題＼[5＼]，在光譜檢索技術(shù)中依然存在。不僅不同品牌的光譜儀器之間存在著一定的差異，即使同一型號的儀器之間也有微小的差異，模型傳遞算法的實(shí)質(zhì)是光譜之間的數(shù)學(xué)變換。隨著光譜庫應(yīng)用面的不斷擴(kuò)大，盡管這一問題在光譜檢索中得到了越來越多的關(guān)注＼[55～59＼]，但與多元定量校正相比，研究得尚不系統(tǒng)，也鮮有實(shí)際應(yīng)用的報(bào)道案例，有待進(jìn)一步深入做工作。

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9Genot V， Colinet G， Bock L， Vanvyve D， Reusen Y， Dardenne P. Journal of Near Infrared Spectroscopy， 2011， 19（2）： 117-138

50Dambergs R， Cozzolino D， Cynkar W， Gishen M. Journal of Near Infrared Spectroscopy， 2006， 1（1）： 71-79

51ernandezAhumada E， earn ， GomezCabrera A， GuerreroGinel J E， PerezMarin D C， GarridoVaro A. Appl. Spectros.， 2013， 67（8）： 92-929

52ZANG Ping， WANG XinKe， LI aiao， LI YuYe， GENG YuZhen， LI uLi. Chinese Journal of Quantum Electronics， 2007， 2（6）： 672-677

張 平， 王新柯， 李海濤， 李宇曄， 耿玉珍， 李福利. 量子電子學(xué)報(bào) ， 2007， 2（6）： 672-677

53LEI Meng， ENG XinLu. Journal of Instrumental Analysis， 2009， 28（5）： 529-53

雷 猛， 馮新瀘. 分析測試學(xué)報(bào)， 2009， 28（5）： 529-53

5CU XiaoLi， YUAN ongu， LU WanZhen. Spectroscopy and Spectral Analysis， 2001， 21（6）： 881-885

褚小立， 袁洪福， 陸婉珍. 光譜學(xué)與光譜分析， 2001， 21（6）： 881-885

55Yoon W L， Jee R D， Moffat A C， Blackler P D， Yeung K， Lee D C. Analyst， 1999， 12 （8）： 1197-1203

56Yoon W L， Jee R D， Moffat A C. Analyst， 2000， 125（10）： 1817-1822

57MA LanZhi， GUAN Liang， ENG XinLu， U ZeXiang， XU JiGang， BAI YunShan. Acta Petrolei Sinica（Petroleum Processing Section） ， 2013， 29（5）： 891-898

馬蘭芝， 管 亮， 馮新瀘， 胡澤祥， 徐繼剛， 白云山. 石油學(xué)報(bào)（石油加工）， 2013， 29（5）： 891-898

58Genot V， Colinet G， Dardene P， Bock L. Geophys. Res. Abstr.， 2009， （11）： 2805

59Lavine B K， asasi A， Mirjankar N， Sandercock M. alanta， 201， 119（2）： 331-30

Abstract In recent years， many modern spectral databases for complex materials （such as soil， feed， forensic evidence materials， pharmaceuticals and oils） have been established based on molecular spectroscopy （UV， infrared， near infrared， Raman and fluorescence） both at home and abroad， which are playing more and more important roles in the agricultural and industrial production and science research. Spectral searching method is one of the key technologies to make full use of the molecular spectral database. his paper reviewed the progress in the basic and modified algorithm， strategy and application of molecular spectral searching methods， and put forward the scientific and technological problems that need attention and further research.

KeywordsMolecular spectroscopy； Spectral searching algorithm； Correlation coefficient； Included angle cosine； Moving window； Review

石 雪， 蔡文生， 邵學(xué)廣. 分析化學(xué)， 2008， 36（8）： 1093-1096

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57MA LanZhi， GUAN Liang， ENG XinLu， U ZeXiang， XU JiGang， BAI YunShan. Acta Petrolei Sinica（Petroleum Processing Section） ， 2013， 29（5）： 891-898

馬蘭芝， 管 亮， 馮新瀘， 胡澤祥， 徐繼剛， 白云山. 石油學(xué)報(bào)（石油加工）， 2013， 29（5）： 891-898

58Genot V， Colinet G， Dardene P， Bock L. Geophys. Res. Abstr.， 2009， （11）： 2805

59Lavine B K， asasi A， Mirjankar N， Sandercock M. alanta， 201， 119（2）： 331-30

Abstract In recent years， many modern spectral databases for complex materials （such as soil， feed， forensic evidence materials， pharmaceuticals and oils） have been established based on molecular spectroscopy （UV， infrared， near infrared， Raman and fluorescence） both at home and abroad， which are playing more and more important roles in the agricultural and industrial production and science research. Spectral searching method is one of the key technologies to make full use of the molecular spectral database. his paper reviewed the progress in the basic and modified algorithm， strategy and application of molecular spectral searching methods， and put forward the scientific and technological problems that need attention and further research.

KeywordsMolecular spectroscopy； Spectral searching algorithm； Correlation coefficient； Included angle cosine； Moving window； Review

石 雪， 蔡文生， 邵學(xué)廣. 分析化學(xué)， 2008， 36（8）： 1093-1096

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褚小立， 袁洪福， 陸婉珍. 光譜學(xué)與光譜分析， 2001， 21（6）： 881-885

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馬蘭芝， 管 亮， 馮新瀘， 胡澤祥， 徐繼剛， 白云山. 石油學(xué)報(bào)（石油加工）， 2013， 29（5）： 891-898

58Genot V， Colinet G， Dardene P， Bock L. Geophys. Res. Abstr.， 2009， （11）： 2805

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Abstract In recent years， many modern spectral databases for complex materials （such as soil， feed， forensic evidence materials， pharmaceuticals and oils） have been established based on molecular spectroscopy （UV， infrared， near infrared， Raman and fluorescence） both at home and abroad， which are playing more and more important roles in the agricultural and industrial production and science research. Spectral searching method is one of the key technologies to make full use of the molecular spectral database. his paper reviewed the progress in the basic and modified algorithm， strategy and application of molecular spectral searching methods， and put forward the scientific and technological problems that need attention and further research.

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