拉曼光譜中的重疊峰使複雜樣品的表示、解釋和分析複雜化。因為(wei) 它可以模糊波段的數量及其參數值，如振幅、位置、寬度和形狀，這些參數值包含有關(guan) 散射鍵和存在的化學成分的信息。此外，本征拉曼光譜是用光譜儀(yi) 測量的，這一過程會(hui) 產(chan) 生畸變。
拉曼波段由散射強度構成，散射強度是由可極化分子鍵(地麵真相)的拉曼散射引起的波長位移的函數，這些散射強度被疊加以產(chan) 生以矢量s表示的固有拉曼光譜。因此，用矢量m表示的測量光譜被測量儀(yi) 器點擴展函數(IPSF)模糊化，該函數增加了拉曼波段的重疊和峰值參數失真。給定額外的測量噪聲，用向量n表示，這些關(guan) 係可以表示為(wei) ：
其中*表示卷積算子，ipsf是向量形式的ipsf。對於(yu) 掃描光譜，當主要受光學元件影響時，ipsf趨於(yu) 高斯分布;當主要受狹縫效應影響時，ipsf趨於(yu) 三角形分布。由於(yu) 這些影響，對於(yu) 不同類型分子的複雜混合物，將拉曼波段分配到正確的原始分子類型並確定正確的波段參數值可能很困難。
生物細胞和組織樣品的拉曼光譜由許多不同大分子組分的散射疊加而成。為(wei) 了識別單個(ge) 成分及其相對濃度，需要對這種疊加物進行“分解”。雖然拉曼標記帶對特定成分是唯一的，可用於(yu) 識別和量化，但當大量波段重疊時，這通常是不可能的。然而，對那些線性上彼此最不相似的特征進行數據搜索通常是必要的，因為(wei) 降低複雜性是實現許多方法(如多元曲線解析(MCR))所需要的主成分分析和二維相關(guan) 光譜及其變體(ti) 依賴於(yu) 對變量之間相關(guan) 變化的分析。然而，當一個(ge) 頻帶強度強烈減弱，並且有一個(ge) 重疊的較弱的鄰居，其強度適度增加時，較弱的頻帶可以表現出錯誤的強度下降。一般來說，獨立改變重疊波段會(hui) 產(chan) 生難以解釋的複雜光譜特征。精確的強度，更高的對比度和更好的空間分辨率，可獲得良好的分辨率波段，也將有利於(yu) 化學對比圖像，拉曼PCA負載，或單獨的分解成分。然而，對於(yu) 細胞和組織分類來說，高分辨率光譜並不是嚴(yan) 格必要的低分辨率拉曼光譜的主要好處似乎在於(yu) 克服探測器噪聲，從(cong) 而在使用低級別、非冷卻探測器時提高信噪比低分辨率拉曼光譜也不適用於(yu) 細胞生化表征，可能無法有效地分類密切相關(guan) 的細胞類型或同一細胞類型的不同激活狀態。所有這些考慮使得分辨率增強方法對複雜樣品的研究很有意義(yi) 。
雖然存在儀(yi) 器方法來提高收集光譜的分辨率，例如，使用窄帶激光器，窄光譜儀(yi) 入口狹縫，高分辨率光柵和多光子激發，儀(yi) 器因素通常是固定的，昂貴的，難以修改的，或複雜的實現。因此，到目前為(wei) 止，計算方法可能是提高分辨率最可行的替代方案。但必須理解的是，算法方法依賴於(yu) 測量過程中捕獲的信息、約束條件的使用和先驗信息的可用性，這必須限製人們(men) 對它們(men) 可以實現的期望。分辨率增強方法一般可分為(wei) 三類。(i)帶窄化，(ii)反褶積，和(iii)峰擬合。
窄化方法是基於(yu) 導數和冪律，經常用於(yu) 解決(jue) 重疊峰和提高圖像分辨率。二階導數和四階導數特別有用，因為(wei) 它們(men) 產(chan) 生的峰比原來的更窄，從(cong) 而便於(yu) 峰的識別導數光譜可以為(wei) 化合物的表征提供一個(ge) 敏感的定性剖麵，因為(wei) 微妙的光譜特征被強調，否則可能是無法觀察到的缺點包括分化後噪聲強度迅速增加等。
從(cong) 測量的拉曼波段來反卷積IPSF，從(cong) 而在計算上消除IPSF的影響。這些被描述為(wei) 三類:非盲反卷積，半盲反卷積和盲反卷積非盲反褶積可以準確地知道IPSF，反褶積通常通過頻域的傅裏葉變換和除來實現傅裏葉自反褶積是一個(ge) 相關(guan) 的過程，而不是IPSF，分割發生在一個(ge) 與(yu) 光譜中相同形狀的更窄的波段，從(cong) 而提高了光譜分辨率在半盲反褶積的情況下，IPSF不能被準確地知道，但是關(guan) 於(yu) 它的一些信息是已知的，並且使用正則化程序進行優(you) 化來反褶積當IPSF未知時，使用盲反褶積，並使用諸如Richardson-Lucy算法等來獲得IPSF和IPSF-free譜的估計。
通過擬合理論模型輪廓來確定實驗測量的拉曼帶的峰參數。為(wei) 了精確的擬合，應根據拉曼帶的性質選擇最合適的擬合輪廓擬合可以国产成人在线观看免费网站於(yu) 重疊的峰，從(cong) 而有效地去卷積它們(men) 。
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