如今的拉曼儀器百花齊放，從簡單的手持設備到復雜的臺式系統，種類繁多。拉曼數據處理方法更是復雜多樣。那么如何處理這么多錯綜復雜的拉曼數據呢？如何有效優化拉曼數據呢？

雖然拉曼光譜是一種先進的光譜技術，但它本身并沒有那么復雜，令人棘手的是測試樣品的拉曼峰與其他拉曼峰以及噪音混合在一起。例如，在傳統的光譜測量中，你可以分析一個透射吸光度圖（比如比色皿中的染料）或一個材料反射率圖，并很容易地挑選出寬闊的背景光譜峰和明顯的吸收或者反射峰并解釋它們。但在拉曼光譜中，你所關心的待測物拉曼峰可能混雜在眾多拉曼峰與噪音之中。

事實上，大多數用戶已經發現拉曼光譜中充滿了大量的峰和鋸齒狀的噪音。那么這些信號來自哪里呢？殘留的樣本、像素之間的響應等等皆有可能。如果從這個角度入手去去除無效信號，那無疑是一個非常大的工作量。

那么有什么方法可以化繁為簡，能夠讓我們在無效信號存在的情況下，更好的分離出拉曼信號呢？

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在光譜測量過程中，做峰值分析之前執行基線校正是非常重要的。因為峰值或一般的任何值，都可能受到某些環境影響而發生強度的偏移，但這種偏移可以通過已知的獨立于變化參數區域以外的數據進行校正-基線校正。拉曼光譜也可以做同樣的事情，如果想要量化數據，基線校正是至關重要的。

SNV是一種常用的拉曼預處理技術，需要在拉曼范圍內選擇一些窗口來進行處理。通常，在拉曼應用中使用350-3000cm^-1這個范圍，但這個范圍會根據圖譜的表現方式而變化。事實上，基于系統反應、分析物活動等因素，這個范圍是相當主觀的。

所以，SNV代表著全譜的平均值減去范圍平均值，然后除以范圍-標準差。通過這個預處理過程之后，可以將多次測量的數據放在同一范圍內進行比對。

“清潔峰”功能將把大部分的噪音和無效信號都去除，除了它認為具有統計學意義的峰值（例如一個3σ閾值）。這是非常有用的數據處理方式，可以生成一個非常清晰干凈的拉曼光圖。

但需要注意的是它不在來自光譜儀的原始數據，而是通過算法處理之后的數據！

在處理拉曼數據時，多數情況都會嘗試SNV、基線校準等多種數據處理方式之后，選取處理結果更優的方式。所以拉曼數據處理有一大部分時間是在嘗試不同的數據處理方法和模式。