01
光谱数据噪声来源与类型
热噪声、散粒噪声、读出噪声、闪烁噪声的物理机制与数学特征。
物理机制随机过程
02
光谱数据预处理流程总览
从原始光谱到可用数据的标准Pipeline（去噪→基线校正→归一化）。
Pipeline归一化
03
移动平均滤波
原理、窗口选择策略、边界效应处理，Python实现与SciPy对比。
平滑窗口
04
Savitzky-Golay滤波
多项式拟合原理、窗口与阶数选择、导数光谱计算，实战案例。
多项式导数
05
中值滤波
椒盐噪声去除、窗口自适应调整、与均值滤波的对比实验。
非线性鲁棒
06
小波变换降噪
小波基选择（db、sym、coif）、阈值策略（软/硬阈值）、多尺度分解与重构。
多尺度阈值
07
傅里叶变换滤波
频域噪声识别、低通/带通/带阻滤波器设计、FFT与IFFT实现。
频域滤波器
08
卡尔曼滤波
状态空间模型、预测-更新迭代、一维光谱实时降噪应用。
实时状态估计
09
非局部均值降噪
相似块匹配、权重计算、光谱数据的一维NLM实现。
自相似NLM
10
深度学习降噪入门
自编码器（Autoencoder）结构、训练数据准备、光谱去噪实战。
自编码器训练
11
基线漂移的物理成因
温度变化、光源波动、探测器响应非均匀性、散射效应。
物理漂移
12
基线校正方法总览
多项式拟合、分段拟合、小波基线扣除、不对称最小二乘（ALS）。
综述ALS
13
多项式基线拟合
阶数选择策略、最小二乘拟合、残差分析与过拟合控制。
多项式过拟合
14
分段多项式拟合
节点选择（等距/自适应）、分段平滑连接、拐点检测。
分段节点
15
不对称最小二乘（ALS）
权重函数设计、λ平滑参数调节、迭代收敛判据。
ALS迭代
16
改进型ALS算法
自适应权重（arPLS）、非对称重加权（asPLS）、形态学加权。
arPLSasPLS
17
小波基线校正
近似系数扣除、多尺度基线分离、与降噪的联合处理。
小波多尺度
18
形态学基线校正
开运算/闭运算、结构元素选择、Top-hat变换应用。
形态学Top-hat
19
鲁棒基线估计（RBE）
M估计、Huber损失函数、迭代重加权最小二乘。
鲁棒Huber
20
基线校正评价指标
RMSE、拟合优度R²、峰高/峰面积保持率、信噪比改善因子。
评价指标
21
降噪与基线校正的联合优化
交替迭代策略、参数耦合分析、整体Pipeline设计。
联合优化
22
光谱尖峰/宇宙射线去除
阈值检测、中值替代、小波奇异点识别。
尖峰宇宙射线
23
光谱平滑与分辨率权衡
平滑强度与峰展宽的关系、半峰全宽（FWHM）监控。
FWHM权衡
24
自适应降噪算法
局部信噪比估计、窗口自适应调整、分段处理策略。
自适应局部SNR
25
多光谱/高光谱数据降噪
波段相关性利用、张量分解、三维滤波扩展。
高光谱张量
26
拉曼光谱专用降噪
荧光背景特性、多项式迭代扣除、专用小波基设计。
拉曼荧光
27
红外光谱专用处理
水汽干扰去除、ATR校正、基线倾斜校正。
红外ATR
28
质谱数据预处理
基线扣除、峰检测、同位素模式滤波、噪声阈值设定。
质谱峰检测
29
光谱数据增强
噪声注入、基线扰动模拟、数据扩增策略与模型训练。
增强扩增
30
综合实战项目
从原始拉曼光谱到纯净光谱的完整Pipeline实现与调优。
实战Pipeline