拉曼光谱分析方法是上世纪 20 年代逐步发展起来的一门技术。因其只需简单的样品前处理、对样品无损害，并且能提供丰富的结构信息而得到广泛的应用。纳米结构以提高SERS 活性，化学合成的金纳米颗粒，可使信号增强 10的4次方～ 10的5次方倍。

　　本文针对表面增强拉曼光谱进行定性分析，提出了快速而精准的小波峰匹配算法。本算法基于多尺度峰检测算法( MSPD) 以及反向检索方法。通过连续小波变换将信号直接转入小波空间，随后自动选择小波空间中峰信息及其最佳小波系数进行反向检索，得到反向搜索匹配系数作为定性依据。本方法已由食品中色素的定性分析实验得到验证，检出率高达99%，其定性结果明显优于传统的命中质量系数法。

试剂与仪器

　　氯金酸( HAuCl4) 、柠檬酸钠、聚酰胺粉( 100 ～ 200 目) 、甲醇、乙醇和氨水、亮蓝、苋菜红、诱惑红、日落黄、柠檬黄色素标准品 。

　　文中 SERS 谱图皆采用激光波长为 785 nm，功率为 275 m W，10 倍物镜下达到样品表面的激光光斑大小约为 80 μm。

SERS 增强活性的金纳米粒子的制备及表征

　　金纳米粒子由提供，粒径约为 55 nm。

　　如图 3 所示，用 1 组模拟光谱来验证墨西哥帽小波可从基线和噪声中提取峰特征信息。模拟光谱中包含了一组 9 个高斯峰，基线及随机噪声。在将信号转入小波空间中后，可从图 3 中发现峰面积与最佳小波尺度系数具有非常强的线性关系。这意味着拉曼光谱特征峰强度信息在小波空间中也得到了保存，而基线及随机噪声被成功移除。根据连续小波变换的特征，可以认为在小波空间中进行定性及定量分析能取得更好的效果。

　　本文针对表面增强拉曼信号的定性分析，提出了一种基于连续小波变换及反向检索的定性算法。本算法通过连续小波变换将信号转入小波空间中进行峰检测，随后利用小波空间中的峰信息，基于光谱库中已有标准品光谱进行反向检索得到反向搜索匹配系数( RMQ) 进行定性结果考察。食品中色素的定性分析实验结果证明本算法快速、可靠、准确，检出率高达 99% ，明显优于传统的命中质量系数法。此外，本研究中发现小波空间中最佳小波尺度系数也可以保存拉曼光谱特征峰强度信息，成为使用连续小波进行定量分析的理论基础。