Pour résoudre le problème du décalage de la ligne de base dans le spectre térahertz masquant les pics d’absorption intrinsèques et réduisant la précision de la prédiction quantitative des mélanges, un algorithme de correction de ligne de base basé sur une itération de fenêtre dynamique adaptative est proposé. Cette méthode utilise d’abord un lissage Savitzky-Golay pour supprimer le bruit haute fréquence, puis localise le point de départ du pic à l’aide des caractéristiques statistiques du gradient, et combine un ajustement polynomial d'ordre deux à plusieurs points d’ancrage, un remplacement itératif des valeurs plus petites et un critère de changement de taux de pente pour réaliser une estimation adaptative de la ligne de base en présence d’un fond complexe. Les glutamines, histidine, thréonine et mélanges binaires ont été utilisées comme objets, avec collecte du spectre d’absorption par un système de spectroscopie térahertz en domaine temporel par transmission. Les modèles PLS (moindres carrés partiels), CNN (réseaux de neurones convolutifs), BPNN (réseaux de neurones à rétropropagation) et LSSVM (machines à vecteurs de support moindres carrés) ont été établis pour l’analyse quantitative basée sur le spectre corrigé. Les résultats montrent que le modèle LSSVM a la meilleure performance, avec un R² de 0,9960, un RMSEP de 0,5431 %, un RPD de 15,72 et un MAE de 0,4271 %. Dans le système expérimental et selon les critères d’évaluation de cet article, la méthode proposée surpasse ModPoly, AsLS et airPLS, ce qui indique que cet algorithme a un potentiel d’application certain pour préserver les caractéristiques des pics d’absorption et améliorer les performances d’analyse quantitative du spectre térahertz.

spectre térahertz;correction de ligne de base;fenêtre dynamique;ajustement par pont;analyse quantitative