基于PHATE降维的粉尘覆表靶标LIBS光谱有效性识别方法

本发明公开了一种基于PHATE降维的粉尘覆表靶标LIBS光谱有效性识别方法，结合PHATE(基于亲和性的轨迹嵌入热扩散势)算法和K均值算法，实现粉尘覆表靶标LIBS光谱有效性的精准识别。本发明包括特征降维和聚类分析两个阶段：首先基于PHATE算法，将高维LIBS光谱数据变换为低维特征向量，在保留数据全局结构的同时提取出光谱核心特征；随后基于K均值算法，对低维光谱特征向量进行聚类分析，从而区分粉尘光谱、粉尘‑基质过渡光谱和基质光谱这三类不同光谱数据。本发明具有数据处理简捷高效、光谱有效性识别准确度高、鲁棒性强的优点，有助于从粉尘覆表靶标LIBS光谱中筛选出真正有效的靶标光谱，适用于快速分析在野外勘探、深空探测等非洁净场景中采集的LIBS光谱。