方案摘要
方案下载应用领域 | 材料 |
检测样本 | 纳米材料 |
检测项目 | |
参考标准 | / |
2021年 10 月,厦门大学化学与化工学院任斌教授课题组在 Anal.Chem. 上发表题为《Collaborative Low-Rank Matrix Approximation-Assisted Fast Hyperspectral Raman Imaging and Tip-Enhanced Raman Spectroscopic Imaging》的论文,开发了协同低秩矩阵逼近(CLRMA)算法,加快高光谱拉曼成像(HRI)和针尖增强拉曼技术(TERS)成像速度。
拉曼成像技术由于其非接触、无标记以及非侵入式测量等诸多优点,在材料表征、环境监测、药物研发、食品安全检测以及医学诊断等领域均得到了广泛的应用。近年来,随着纳米技术的发展,对纳米材料的研究不断深入,各种纳米尺度的表征技术也应运而生。其中,高光谱拉曼成像(HRI)和针尖增强拉曼技术(TERS)即在传统拉曼光谱技术上,将空间分辨率提升至亚微米和纳米级。然而这两种技术也存在一定的缺陷,例如拉曼信号弱、成像时间长、信噪比低等。为了解决上述问题,厦门大学任斌教授课题组开发了协同低秩矩阵逼近(CLRMA)算法,旨在提高 HRI 和 TERS 的光谱信噪比,加快成像速度。
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