何 遙，李 偉，董榮錄，祁秋景，李 萍，林東岳*，孟凡利，楊良保*

1.安徽大學(xué)物質(zhì)科學(xué)與信息技術(shù)研究院，安徽 合肥 230039 2.中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院健康與醫(yī)學(xué)技術(shù)研究所，安徽 合肥 230031 3.安徽省公安廳物證鑒定管理處，安徽 合肥 230000 4.東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110819 5.東營(yíng)市疾病預(yù)防控制中心，山東 東營(yíng) 257091

引 言

1972年，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局正式批準(zhǔn)芬太尼為靜脈麻醉劑[1]。近年來(lái)，由于芬太尼類物質(zhì)具有更強(qiáng)麻醉作用，早已替代傳統(tǒng)毒品成為全球流行的第三代毒品。2017年芬太尼成為美國(guó)藥物濫用致死排行榜榜首，致死人數(shù)高達(dá)2.9萬(wàn)人，是海洛因的1.8倍[2]。據(jù)美國(guó)國(guó)家法醫(yī)實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)，僅2019年芬太尼類出具報(bào)告100 378例，比2018年增加了12%[3]。在2012年至2015年國(guó)內(nèi)累計(jì)僅發(fā)現(xiàn)6份芬太尼類物質(zhì)，但在2016年卻發(fā)現(xiàn)了66份芬太尼類物質(zhì)，是前三年的11倍[4]。我國(guó)在2018年已經(jīng)有25種芬太尼類物質(zhì)被列入管制的新精神活性物質(zhì)，占所有新精神活性物質(zhì)的15%[5]。走私與生產(chǎn)芬太尼類物質(zhì)的案件數(shù)在我國(guó)不斷攀升，而且新型芬太尼類物質(zhì)也不斷涌現(xiàn)，嚴(yán)重威脅公共安全與人們健康，因此檢測(cè)與分析此類毒品具有重要意義。

芬太尼類物質(zhì)經(jīng)過(guò)人體吸收與代謝后[6]，仍然會(huì)存在一定原體隨著尿液排出。表面增強(qiáng)拉曼光譜(surface enhanced Raman spectroscopy，SERS)可以反映待測(cè)物的信息以進(jìn)行物質(zhì)的識(shí)別。利用金、銀等貴金屬納米材料作為增強(qiáng)基底，目標(biāo)物的SERS信號(hào)可以百萬(wàn)倍的放大，甚至能夠達(dá)到超靈敏的單分子檢測(cè)水平，因此可以利用SERS對(duì)復(fù)雜體系中的痕量物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)。SERS增強(qiáng)原理普遍認(rèn)為有兩種：(1)基于光-貴金屬納米材料的光學(xué)特性引起電磁場(chǎng)增強(qiáng)的物理增強(qiáng)機(jī)制[7-8]；(2)基于分子-貴金屬納米材料相互作用而產(chǎn)生的更具分析物特異性的化學(xué)增強(qiáng)機(jī)制[9-10]。一般情況下，化學(xué)增強(qiáng)由于其作用效果較弱?；瘜W(xué)增強(qiáng)中主要的電子效應(yīng)被理解為非共振變化、分子激發(fā)共振增強(qiáng)和電荷轉(zhuǎn)移共振的累積而導(dǎo)致分子極化率的改變。因此，影響SERS光譜譜峰特征的主要因素為分子電子結(jié)構(gòu)、振動(dòng)模式與振動(dòng)頻率。然而尿液背景峰與芬太尼類物質(zhì)SERS光譜特征峰存在高度重疊，芬太尼類SERS光譜強(qiáng)特征峰1 000與1 030 cm-1處譜峰特征幾乎完全被尿液背景峰掩蓋，這對(duì)尿液中芬太尼類物質(zhì)SERS光譜的識(shí)別造成很大的干擾。尿液背景峰的扣除與芬太尼類SERS光譜特征還原對(duì)光譜識(shí)別具有重要意義。

通常分析復(fù)雜混合物成分時(shí)會(huì)使用譜峰分解模型，再根據(jù)解析出的譜峰進(jìn)行分析與計(jì)算[11]。計(jì)算時(shí)，線型以及迭代算法的選擇較為重要，其將直接影響解析模型的速度與正確度。通常解析模型所使用的線型為高斯，迭代算法為非線性最小二乘法[12]。但這并不適合SERS光譜的譜峰解析，因?yàn)镾ERS光譜具有較強(qiáng)的噪聲與熒光干擾[13]，且使用平滑去噪算法[14-15]會(huì)影響其解析結(jié)果正確性。非線性最小二乘法進(jìn)行迭代計(jì)算時(shí)受約束條件與初始值預(yù)估等諸多因素干擾，容易出現(xiàn)無(wú)法求解的現(xiàn)象。尿液中芬太尼類SERS光譜重疊嚴(yán)重，過(guò)度使用平滑去噪會(huì)對(duì)譜峰解析造成影響，無(wú)法求解出準(zhǔn)確結(jié)果，影響后續(xù)尿液背景扣除與芬太尼類SERS光譜特征還原。噪聲與熒光信息對(duì)SERS光譜的干擾，導(dǎo)致其很難對(duì)迭代參數(shù)的初始值進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估，這直接影響譜峰分解的速度與精確度[16]。

選擇Voigt線型建立譜峰解析模型，對(duì)尿液與芬太尼類重疊SERS光譜片段935～1 100 cm-1進(jìn)行譜峰分析。為解決SERS光譜具有噪聲與熒光干擾等問(wèn)題，選擇對(duì)初始值并不敏感的無(wú)約束非線性優(yōu)化算法(Nelder-Mead算法)[17]作為參數(shù)迭代的算法。利用其對(duì)SERS光譜進(jìn)行譜峰分解，防止出現(xiàn)不收斂與過(guò)擬合的情況。根據(jù)SERS光譜特征半峰寬與峰高的特征對(duì)解析峰集合進(jìn)行篩選，設(shè)計(jì)合適的條件對(duì)含芬太尼類SERS光譜的尿液背景峰進(jìn)行扣除，并還原芬太尼類SERS光譜特征。利用相似系數(shù)(hit quality index，HQI)作為光譜判別條件，對(duì)還原后的SERS光譜片段進(jìn)行識(shí)別，區(qū)分尿液中奧芬太尼、乙酰芬太尼與呋喃芬太尼三種芬太尼。

1 算法介紹

1.1 建立扣除尿液SERS光譜背景峰的解析模型

在SERS光譜中，尿液與芬太尼類在1 000與1 030 cm-1兩處特征峰高度重合。芬太尼類物質(zhì)主要特征峰幾乎被尿液背景峰所覆蓋。為了提取出芬太尼類SERS光譜，利用算法對(duì)尿液背景峰進(jìn)行扣除，還原芬太尼類物質(zhì)原本SERS光譜特征，建立尿液與芬太尼類SERS光譜解析模型，通常使用高斯線型進(jìn)行譜峰解析，拉曼譜峰實(shí)際線型更貼近勞倫茲線型[18]。但是由于檢測(cè)儀器與樣本的不同，實(shí)際SERS光譜特征峰更接近Voigt線型。Voigt線型定義如式(1)所示[19]

(1)

式(1)中，α為高斯-勞倫茲系數(shù)；β為峰高；x為拉曼位移；ω為峰位；φ為半峰寬，可直接影響Voigt線型。待解析光譜則可視為n個(gè)Voigt峰之間的疊加。如式(2)所示

(2)

式(2)中，θi為解析模型中第iVoigt線型的需要求解的參數(shù)。針對(duì)以上解析模型，一般使用非線性最小二乘法對(duì)n以及需要求解的參數(shù)進(jìn)行迭代，尋找其最優(yōu)解。由于噪聲干擾與熒光背景，結(jié)合對(duì)初始值不敏感的無(wú)約束非線性優(yōu)化算法(Nelder-Mead算法)進(jìn)行參數(shù)迭代。

尿液與芬太尼類SERS光譜譜峰大多為單峰與重疊峰。在進(jìn)行單峰譜峰解析時(shí)，光譜片段噪聲與熒光背景不多，可直接對(duì)其進(jìn)行迭代計(jì)算。但尿液中芬太尼類SERS光譜1 000與1 030 cm-1處為重疊峰。在進(jìn)行重疊峰分解時(shí)，其為多個(gè)譜峰的疊加且噪聲等干擾較多，不能單獨(dú)進(jìn)行分解，需對(duì)其進(jìn)行聯(lián)合分解，并考慮其重疊部分。本文提出在進(jìn)行譜峰解析前直接設(shè)定需要解出譜峰的個(gè)數(shù)N，并對(duì)其進(jìn)行迭代參數(shù)粗略的預(yù)估與設(shè)計(jì)。對(duì)重疊峰的譜峰分解步驟如下所示：

(1)載入光譜片段，去基線，并對(duì)處理后的光譜進(jìn)行峰值歸一化；

(2)初始化分解峰集合Ω={}與光譜解析峰的個(gè)數(shù)N=1；

(3)對(duì)ω(峰位)、φ(半峰寬)與α(高斯-勞倫茲系數(shù))進(jìn)行預(yù)估；

(4)利用Nelder-Mead算法進(jìn)行迭代，并計(jì)算擬合光譜與原始光譜的誤差，然后將擬合峰存入Ω中；

(5)若誤差小于0.1，則其算法結(jié)束，集合Ω即為背景光譜的所有解析峰，若誤差大于0.1，則需擬合峰的個(gè)數(shù)N+1，返回步驟(3)繼續(xù)算法。

在步驟(3)中對(duì)ω(峰位)的預(yù)估的方法與峰個(gè)數(shù)N與光譜起始位置有關(guān)，將光譜平均分成N等份，以分割線的位置作為ω(峰位)的預(yù)估值。等份的長(zhǎng)度作為φ(半峰寬)的預(yù)估值。α(高斯-勞倫茲系數(shù))初始值為0.4。

1.2 扣除尿液SERS光譜背景峰擬合算法

為了還原其中芬太尼類物質(zhì)SERS特征峰，不僅需要對(duì)其進(jìn)行譜峰分解，還需扣除尿液背景峰。在進(jìn)行譜峰解析后，根據(jù)拉曼特征峰的特點(diǎn)對(duì)分解峰進(jìn)行濾除，自動(dòng)扣除尿液背景干擾，還原芬太尼類SERS光譜。利用SERS光譜特征半峰寬對(duì)芬太尼類光譜進(jìn)行還原步驟如下所示：

(1)載入光譜片段，并對(duì)光譜進(jìn)行譜峰解析，得到其分解峰集合Ω；

(2)計(jì)算原始光譜1 000與1 030 cm-1處半峰寬x1與x2；

(3)若集合Ω中解析峰半峰寬xΩ∈[x2,x1]，則該分解峰計(jì)入芬太尼類SERS光譜分解峰中，反之則計(jì)入尿液背景峰中；

(4)對(duì)芬太尼類SERS光譜分解峰集合進(jìn)行擬合，并在標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行搜索，用相似系數(shù)HQI作為物質(zhì)分類的標(biāo)準(zhǔn)，HQI計(jì)算公式如式(3)所示：

(3)

(5)遍歷光譜庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜后，匹配系數(shù)最大且高于85%的標(biāo)準(zhǔn)譜為最終結(jié)果。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1 材料和試劑

SERS增強(qiáng)基底由安徽中科賽飛爾科技有限公司提供。呋喃芬太尼、乙酰芬太尼與奧芬太尼均來(lái)自安徽省公安廳物證鑒定中心。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中使用的超純水為18.25 MΩ·cm。

尿樣來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院，分別將三種芬太尼加入到人的尿樣中，分別制備成含有50，10，1和0 mg·kg-1三種芬太尼類物質(zhì)的模擬尿樣。

2.2 儀器與設(shè)備

手持式拉曼光譜儀由安徽中科賽飛爾科技有限公司提供，具體配置為：焦距為7.5 mm，光譜分辨率為7 cm-1，光斑范圍1 μm2，激光波長(zhǎng)785 nm，最大功率為500 mW。數(shù)據(jù)分析所用軟件為：Matlab 2016b。電腦配置為：Intel core i7-9750 H。

2.3 光譜采集

每種濃度樣品各準(zhǔn)備10個(gè)樣品，每個(gè)樣品測(cè)20條光譜。部分SERS光譜數(shù)據(jù)如圖1所示。分析尿液與芬太尼類拉曼特征，發(fā)現(xiàn)其在1 000與1 030 cm-1處高度重合，于是選取935～1 100 cm-1拉曼片段進(jìn)行譜峰分解。

圖1 尿液與含不同芬太尼尿樣的SERS光譜對(duì)比圖

3 結(jié)果與討論

3.1 譜峰解析模型參數(shù)的優(yōu)化

在進(jìn)行譜峰分解時(shí)，需要選擇合適的線型對(duì)光譜片段進(jìn)行解析。線型的選擇與解析結(jié)果密切相關(guān)。通常使用高斯線型對(duì)光譜譜峰進(jìn)行解析，但是其擬合效果較差，無(wú)法較精準(zhǔn)擬合原始光譜，容易出現(xiàn)峰位偏移與峰形畸變。檢測(cè)儀器與檢測(cè)樣本的不同，洛倫茲線型并不能還原芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品的拉曼特征，幾乎無(wú)法對(duì)模型進(jìn)行求解。但高斯線型與勞倫茲線型特點(diǎn)相結(jié)合的Voigt線型對(duì)譜峰進(jìn)行分解，其對(duì)尿液中芬太尼類物質(zhì)特征有較為準(zhǔn)確的解析，它能夠扣除尿液背景峰，還原芬太尼類物質(zhì)拉曼特征峰。三種函數(shù)線型如圖2所示。

圖2 Voigt線型、洛倫茲線型和高斯線型三種函數(shù)線型的對(duì)比

由圖2可以看出這三種線型的半峰寬、峰高與峰位一致時(shí)，差距主要在譜線下半部分。譜線的半峰寬主要分為均勻半峰寬、非均勻半峰寬和綜合半峰寬這三大類。洛倫茲線型屬于均勻半峰寬的譜線輪廓，是理論中符合拉曼光譜特征的線型。高斯線型是多普勒頻移效應(yīng)導(dǎo)致的非線性半峰寬，是大部分譜峰解析時(shí)使用的線型。Voigt線型則是典型的綜合半峰寬，其譜線展寬并不是單一存在而是多種的疊加，但高斯線型與洛倫茲線型是單一譜線半峰寬的線型。然而在實(shí)驗(yàn)中導(dǎo)致譜線展寬的因素并不唯一，所以選擇Voigt線型設(shè)計(jì)譜峰解析模型。洛倫茲線型在此解析方法中無(wú)法得出結(jié)果，圖3僅展示高斯線型與Voigt線型的解析結(jié)果對(duì)比圖。

通過(guò)圖3可以看出使用高斯線型與Voigt線型對(duì)尿液中奧芬太尼SERS光譜同一片段進(jìn)行譜峰解析時(shí)，雖然兩者擬合光譜與原始光譜相似度均超過(guò)0.99，但是在上圖中也能明顯看出Voigt線型的擬合效果明顯優(yōu)于高斯線型的擬合效果，高斯線型擬合結(jié)果明顯出現(xiàn)峰位的偏移。且在解析峰集合中高斯線型解析結(jié)果中也并不含有奧芬太尼特征的解析峰，而Voigt線型解析峰中包含奧芬太尼特征的解析峰。這為尿液基質(zhì)背景峰的扣除以及芬太尼類特征峰的還原提供了基礎(chǔ)條件。

圖3 高斯線型與Voigt線型的解析結(jié)果對(duì)比圖

3.2 尿液背景峰扣除及芬太尼類光譜還原

尿液背景峰與芬太尼類拉曼特征峰在1 000與1 030 cm-1幾乎完全重合。而在芬太尼類SERS光譜中特征峰也在1 000與1 030 cm-1處，由此對(duì)尿液中芬太尼類混合SERS光譜高度重合部分935～1 100 cm-1進(jìn)行譜峰解析。解析結(jié)果大致如圖4所示。

圖4 譜峰解析結(jié)果

由圖4可知，在進(jìn)行譜峰分解后得出的是一個(gè)Voigt峰的集合。集合中包含芬太尼類物質(zhì)拉曼峰和尿液背景峰。根據(jù)拉曼峰特征對(duì)Voigt峰的集合進(jìn)行篩選，提取其中芬太尼類SERS光譜，扣除尿液背景峰。通過(guò)分析尿液與芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜1 000與1 030 cm-1兩處拉曼特征峰進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其在半峰寬處有較大的差異。根據(jù)這一特點(diǎn)設(shè)置條件，對(duì)Voigt峰的集合進(jìn)行篩選。

首先計(jì)算原始光譜1 000與1 030 cm-1處半峰寬x1與x2，將集合Ω中解析峰半峰寬xΩ與其進(jìn)行對(duì)比，若解析峰半峰寬xΩ在x2與x1之間，則該分解峰計(jì)入芬太尼類SERS光譜分解峰中，反之則為尿液背景峰。最后對(duì)芬太尼類還原光譜進(jìn)行擬合，作為扣除尿液背景后還原的芬太尼類光譜。其還原效果如圖5所示。

根據(jù)圖5可以看出，尿液中芬太尼類SERS光譜還原效果較好。還原后的芬太尼類光譜與標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜相似度均在95%以上，且1 000與1 030 cm-1兩處光譜的半峰寬與峰比例幾乎一致，符合芬太尼類SERS光譜特征。因此，可利用還原后芬太尼類SERS光譜進(jìn)行光譜類別判斷。

圖5 尿液中芬太尼類SERS光譜還原效果

3.3 芬太尼類光譜自動(dòng)識(shí)別

由于尿液背景中與芬太尼類強(qiáng)信號(hào)峰1 000與1 030 cm-1高度重合，直接對(duì)兩種物質(zhì)進(jìn)行建庫(kù)與識(shí)別時(shí)，僅依靠峰位的識(shí)別方法已經(jīng)無(wú)法進(jìn)行區(qū)分。而使用相似度識(shí)別方法也并沒(méi)有較大的差距，光譜之間的相似度均達(dá)到99%以上。對(duì)于儀器分辨率不高的手持式拉曼而言幾乎無(wú)法進(jìn)行區(qū)分。同樣，與芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜進(jìn)行匹配時(shí)，其也幾乎無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別。尿液中芬太尼類SERS光譜匹配情況如圖6所示。

圖6 尿液中芬太尼類SERS光譜匹配情況

根據(jù)圖6可知，尿液中芬太尼類SERS光譜的識(shí)別效果并不理想。對(duì)光譜強(qiáng)信息片段進(jìn)行譜峰分解并還原的光譜進(jìn)行種類識(shí)別發(fā)現(xiàn)，其識(shí)別效果有一定程度上的提高。雖然仍然無(wú)法通過(guò)峰位的方法進(jìn)行識(shí)別與區(qū)分，但是由于其高度還原了芬太尼類SERS光譜的特征峰特征，包括半峰寬、峰高以及峰比例。因此可以利用芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜進(jìn)行建庫(kù)，再利用相似系數(shù)作為判斷依據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

尿液中芬太尼類SERS光譜識(shí)別步驟如下所示。首先使用芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建庫(kù)，并對(duì)其進(jìn)行平滑去噪處理；接著對(duì)待識(shí)別光譜進(jìn)行譜峰解析并扣除尿液背景還原SERS光譜特征；然后進(jìn)行相似系數(shù)計(jì)算；最后得出對(duì)應(yīng)芬太尼類別。

根據(jù)圖7可知，相比未進(jìn)行還原的尿液中芬太尼類SERS光譜而言，其識(shí)別效果有一定程度的改善。且具有一定的區(qū)分度，在一定程度上可以減少分辨率較低的手持式拉曼檢測(cè)儀數(shù)據(jù)識(shí)別的問(wèn)題。在對(duì)數(shù)據(jù)分解還原的過(guò)程中，對(duì)于純尿液光譜數(shù)據(jù)而言，還原光譜仍然保留純尿液光譜特征，分解峰集合中。這表明所建立的數(shù)學(xué)模型適合進(jìn)行尿液中某些物質(zhì)的SERS光譜識(shí)別與分析。

圖7 還原光譜識(shí)別效果

3.4 分離與識(shí)別原因分析

針對(duì)上述中純尿液與尿液中芬太尼類SERS光譜進(jìn)行譜峰分解時(shí)產(chǎn)生的不同情況進(jìn)行分析，在純尿液進(jìn)行1 000與1 030 cm-1處進(jìn)行譜峰分析時(shí)，其并不會(huì)分解出含有芬太尼類的譜峰。而尿液中含有芬太尼類物質(zhì)時(shí)，則可利用譜峰解析出含芬太尼類光譜的特征峰，并根據(jù)還原光譜對(duì)芬太尼種類進(jìn)行有效區(qū)分。針對(duì)此種情況將從以下兩個(gè)方面進(jìn)行探究：一是混合光譜，二是分子振動(dòng)。

在進(jìn)行尿液中芬太尼類SERS光譜分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)尿液中不同種類的芬太尼其特征峰1 000與1 030 cm-1的半峰寬與峰高之間具有一定差距。芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品SERS光譜的半峰寬和峰高與純尿液本身具有較大的差距。尿液中的芬太尼類SERS光譜在半峰寬與峰高間也存在著較大的差異。純尿液拉曼特征峰與芬太尼類拉曼特征峰的差異如圖8所示。

圖8 尿液與芬太尼類拉曼特征峰及其振動(dòng)模式

由圖8可知，純尿液SERS光譜在1 000 cm-1處特征峰半峰寬較寬，而芬太尼類在此處半峰寬都較窄。且純尿液與芬太尼類SERS光譜1 000與1 030 cm-1之間的峰高比例也不同。而尿液與芬太尼類物質(zhì)不會(huì)發(fā)生新的化學(xué)反應(yīng)，所以當(dāng)兩種物質(zhì)混合在一起時(shí)光譜也會(huì)具有半峰寬與峰高上的特征。而譜峰分解模型中半峰寬與峰強(qiáng)對(duì)解析結(jié)果有影響，所以采用此方法可以還原芬太尼類拉曼特征峰，扣除尿液背景干擾。芬太尼類SERS光譜特征峰半峰寬與峰高不同的原因是分子振動(dòng)模式與振動(dòng)頻率的不同。圖8中包含三種芬太尼1 000與1 030 cm-1處的分子振動(dòng)模式。ν為伸縮振動(dòng)，δ為面內(nèi)變形振動(dòng)。

4 結(jié) 論

利用Voigt線型建立譜峰解析模型，并結(jié)合Nelder-Mead算法進(jìn)行迭代分析，計(jì)算出最優(yōu)分解峰集合。針對(duì)SERS光譜具有噪聲與熒光背景等問(wèn)題，使用對(duì)初始值不敏感的無(wú)約束非線性優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行解析，避免出現(xiàn)過(guò)擬合與解不出的問(wèn)題。針對(duì)由于尿液中尿素等物質(zhì)背景峰與芬太尼類SERS特征峰高度類似而產(chǎn)生的光譜疊加問(wèn)題，對(duì)尿液中芬太尼類拉曼光譜935～1 100 cm-1光譜片段進(jìn)行譜峰解析，以還原芬太尼類拉曼光譜1 000與1 030 cm-1處拉曼譜峰特征，與芬太尼類標(biāo)準(zhǔn)品拉曼光譜相似度均超過(guò)95%。根據(jù)芬太尼類拉曼光譜特征峰半峰寬特點(diǎn)，設(shè)計(jì)尿液背景扣除與芬太尼類拉曼特征峰還原條件，對(duì)最優(yōu)分解峰集合中Voigt峰進(jìn)行篩選與濾除，最終將符合條件的譜峰擬合作為芬太尼類還原光譜。利用相似系數(shù)HQI進(jìn)行物質(zhì)判別依據(jù)，實(shí)現(xiàn)了尿液中芬太尼類拉曼光譜識(shí)別，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確度。此解析體系也可對(duì)尿液中或者毛發(fā)中冰毒的強(qiáng)信號(hào)峰1 000與1 030 cm-1的扣除與還原具有一定的效果，有望為復(fù)雜基質(zhì)中目標(biāo)毒物的識(shí)別與判斷提供解決實(shí)際問(wèn)題的途徑。