一种深层物质拉曼光谱重构方法

本发明公开了一种基于Voigt函数与深度神经网络相结合的方法，用于重构深层物质的拉曼光谱,解决了现有技术实施过程复杂，实施门槛较高的技术问题，具体包括:步骤一，生成训练数据集；步骤二，训练深度神经网络得到拉曼光谱重构模型；步骤三，采集双层样品的空间偏移拉曼光谱；步骤四，对采集到的拉曼光谱进行基线校正处理，从而得到校正后的拉曼光谱，将校正后的拉曼光谱拼接为输入数据，输入到拉曼光谱重构模型中，得到重构后的纯净拉曼光谱。该方法适应性强，操作步骤简单，能够对拉曼光谱进行自动化处理，消除包装材料的谱峰干扰，从而快速简便地获得深层样品的纯净拉曼光谱。