拉曼光谱倾向于具有热背景或荧光，并且这些特性可能在执行频谱库搜索时对匹配产生不利影响。当作为定量分析的一部分确定组分时，它们也可能导致准确性降解。
这Wire™（Windows®基于拉曼环境）软件来自雷尼绍，具有专利的智能配件基线减法工具，可用于自动，准确地消除光谱的不需要的背景。
使用智能拟合提供准确，一致的结果，因为不再需要手动基线去除，这通常是主观和耗时的。
使用智能配件，可以从单频谱中移除简单和复杂的基线。这也可以从拉曼地图中自动从许多光谱完成。
总的来说，智能配件允许用户：
- 使拉曼数据更易于理解
- 查看光谱之间的微小变化
- 以提高的精度产生化学图像
- 提高定量分析的准确性
单光谱
雷尼绍的专利智能配件基线减法算法可以快速，自动去除基线（图1）。在拆除背景后，夏普和广泛的拉曼频段都将保留它们的形状和特征，并且频谱中的次要细节变得更加清晰。最终，这使得产生的频谱更容易解释。
图1。从拉曼地图平均频谱（顶部 - 底部 - 基线所示的基线顶部 - 基线删除结果）的智能配件基线拆除示例。图像信用：雷尼绍PLC - 光谱学
拉曼地图数据
图2显示了应用程序智能配件从已嵌入环氧树脂中的薄膜材料中拉曼地图数据。
这里，没有基线减法的定性分析（图2a）受荧光背景的严重影响，导致环氧树脂（橙色）和碳（绿色）的化学特异性差。
图2。组件分析的示例，具有和无需现有智能配件基线移除。在A（无基线除去的数据分析的数据）中，环氧树脂组分分布是误形的。在B（用基线除去的数据分析）环氧树脂组分分布是准确的。图像信用：雷尼绍PLC - 光谱学
这样的结果可能是误导性的，可能是关于这些化学成分的空间分布的错误信息。
图2b在基线减法的自动应用后显示组件分析结果。这针对每个光谱进行了优化。该图证实减法已经消除了荧光背景，现在可以准确地说明样本中存在的每个组件的空间分布。
现在显示环氧组分（橙色），而图2A中所示的前一个例子看到这种错误解释为低碳浓度。
除了提供更代表性的化学图像，智能配件也是在定量浓度分析中的必要条件，因为任何背景变化都会影响浓度计算。
此信息已采购，从雷尼绍PLC - 光谱提供的材料提供和调整。亚博网站下载
有关此来源的更多信息，请访问Renishaw PLC - 光谱学。