一种光谱仪的谱图重构方法及系统

本发明公开了一种光谱仪的谱图重构方法及系统，本发明涉及谱图重构技术领域。包括以下步骤：通过采集不同物体的光谱图与光谱数据，建立训练样本集，生成基于神经网络的光谱图重构预测模型。采集待分析物体的光谱数据及环境参数包括温度、湿度和振动特征，包括振动频率均值和振动幅值，通过预测模型输出重构光谱预测图。基于环境参数和振动特征数据，对光谱图特征参数，如光谱峰的中心位置、峰值信号强度和线宽进行修正，得到精确参数值，并调整预测图以生成精确重构光谱图，从而提升光谱仪的测量精度与可靠性，显著减少由于环境和设备影响而引起的测量误差，提供更加可靠的分析结果。