《表3 在不同噪声的情况下基于伪逆法、维纳估计法、主成分分析法和高斯核主成分分析法重建的拉曼光谱的均方根误差》

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《基于高斯核主成分分析的多通道拉曼光谱重建》

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为进一步验证本算法能有效降低非线性因素的影响，在图3原始拉曼光谱的基础上，慢慢加大随机噪声，以验证本算法的鲁棒性与有效性．因此在不同噪声的情况下，基于伪逆法、维纳估计法、主成分分析法和高斯核主成分分析法重建的拉曼光谱的平均RMSE值如表3，本文共设置10组实验，且通过式（21）来定义拉曼光谱的信噪比（Signal-to-noise Ratio，SNR），随机噪声随着实验的进行，逐渐增大，即信噪比逐渐减小．为验证重建的拉曼光谱的有效性，本文设置RMSE值若大于0.020 0，则认为重建的拉曼光谱已发生严重偏移，即无法有效地重建PMMA拉曼光谱．