Для решения проблемы смещения базовой линии в ТГц-спектрах, которое маскирует собственные пиковые поглощения и снижает точность количественного прогнозирования смесей, предложен алгоритм коррекции базовой линии на основе адаптивного динамического окна с итерациями. Сначала метод использует сглаживание Савитцкого-Голея для подавления высокочастотного шума, затем с помощью статистических характеристик градиента локализует точку начала пика, и в сочетании с многоузловым аппроксимационным многочленом второго порядка, итеративной заменой на меньшие значения и определением скорости изменения наклона реализует адаптивную оценку базовой линии при сложном фоне. В качестве объектов использовались глутамин, гистидин, треонин и бинарные смеси, измеренные при помощи системы прохождения ТГц-импульсного спектра поглощения. Построены модели частичных наименьших квадратов (PLS), сверточной нейронной сети (CNN), обратного распространения ошибки (BPNN) и опорных векторных машин с наименьшими квадратами (LSSVM) для количественного анализа на основе скорректированного спектра. Результаты показали, что модель LSSVM имеет наилучшую производительность с R² = 0,9960, RMSEP = 0,5431%, RPD = 15,72, MAE = 0,4271%. В рамках данной экспериментальной системы и критериев оценки предложенный метод превосходит ModPoly, AsLS и airPLS, что свидетельствует о потенциале алгоритма в сохранении особенностей пиков поглощения и повышении эффективности количественного анализа ТГц-спектров.

ТГц-спектр;коррекция базовой линии;динамическое окно;мостовое приближение;количественный анализ