一种用于紫外分析仪的光谱数据分类方法

本发明涉及光谱分析技术领域，尤其涉及一种用于紫外分析仪的光谱数据分类方法，方法包括：获取并预处理光谱数据，计算每个波长点的局部相对波动程度，筛选出高波动区域的波长点及其峰形区域；基于基线漂移和真实峰的特征，分析高波动区域，识别出基线波动和可能的真实峰；通过高斯模型与峰形区域的皮尔逊相关系数衡量形状匹配度，并结合边缘陡峭度，计算峰形区域属于真实峰的概率。根据该概率动态调整移动平均窗口大小，优化基线校正，并进行可视化展示。本发明通过动态调整移动平均窗口大小优化基线校正，并结合形状匹配度与边缘陡峭度准确识别真实峰，显著提高了光谱数据的吸光度精确性、特征峰选择准确性和整体分析效率与可靠性。