基于距离向量与概率向量输出的拉曼光谱特征峰分割方法

本发明属于光谱分析技术领域，本发明公开了基于距离向量与概率向量输出的拉曼光谱特征峰分割方法；通过多尺度小波分解提取光谱细节特征，构建光谱多层次结构表征矩阵；基于局部曲率变化率识别潜在峰位点及其层级归属关系；结合非对称性指数与峰形复杂度系数生成自适应距离计算核函数；计算层级感知的距离向量与深度学习提取的概率向量，构建多层次峰结构的联合分割决策函数。本方法能够精确区分主峰、肩峰及子峰之间的层级关系，有效处理峰重叠、非对称峰形和低信噪比等复杂情况，提高了拉曼光谱分析的精确度与可靠性。