Para resolver o problema do desvio da linha de base no espectro de terahertz que oculta os picos de absorção intrínsecos e reduz a precisão da previsão quantitativa de misturas, foi proposto um algoritmo de correção da linha de base baseado na iteração de janela dinâmica adaptativa. Este método utiliza primeiro o suavizamento de Savitzky-Golay para suprimir o ruído de alta frequência, seguido pela localização do ponto inicial do pico por meio de características estatísticas do gradiente, combinando ajuste polinomial de segunda ordem com múltiplos pontos âncora, substituição iterativa de valores menores e determinação da taxa de variação da inclinação para realizar a estimativa adaptativa da linha de base em cenário complexo. Glutamina, histidina, treonina e misturas binárias foram os objetos estudados, utilizando um sistema de espectroscopia de domínio temporal de terahertz por transmissão para coletar o espectro de absorção. Foram construídos modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais de retropropagação (BPNN) e máquinas de vetores de suporte de mínimos quadrados (LSSVM) para análise quantitativa baseada no espectro corrigido. Os resultados mostraram que o modelo LSSVM apresentou o melhor desempenho com R² de 0,9960, RMSEP de 0,5431%, RPD de 15,72 e MAE de 0,4271%. No sistema experimental e nos índices de avaliação deste estudo, o método proposto superou ModPoly, AsLS e airPLS, indicando que o algoritmo tem potencial de aplicação para preservar as características dos picos de absorção e melhorar o desempenho da análise quantitativa do espectro de terahertz.

espectro de terahertz;correção da linha de base;janeladínamica;ajuste em ponte;análise quantitativa