hifast.bld 基线扣除
hifast.bld 模块用于拟合和扣除基线（baselined）。
这个过程是将除信号外的其他成分作为基线进行拟合和扣除。通常基线比信号更“平滑”，因此可以使用 PLS、多项式等方法来拟合基线。 在拟合基线时，需要排除信号区域，这里采用迭代调整每个数据点的权重来使得信号区域的权重为0或者很小。噪音会影响基线拟合的效果，因此需要通过预处理来降低噪音。
因此，这一步的流程为 预处理-->迭代拟合出基线后扣减-->后处理（可选，取决于预处理）。输出文件名会包含 -bld 或者 -bld_p。
处理流程
预处理
备注
预处理后的谱线只用于拟合基线，然后再用原始谱线减去基线，因此不会影响原始谱线。
预处理包括沿时间轴和沿频率方向两种操作。
--njoin和平滑--s_method_t两种方法，通常只使用其中一种。--njoin减少了要拟合的基线数量，能节省拟合基线的时间。适用于基线在合并或者平滑的这个时间范围内比较稳定的情况。通常可以再进行后处理，用低阶多项式再次去基线来修正整体幅度的变化。
--njoin: 多少条谱线合并处理来拟合基线。
--s_method_t: 沿时间轴平滑的方法；可选median,gaussian,boxcar； 需配合--s_sigma_t参数。
--s_sigma_t: 平滑尺度，单位为谱线数。
--s_method_freq: 每条谱线沿频率轴平滑以提高信噪比，可选gaussian,boxcar； 配合--s_sigma_freq。
--s_sigma_freq: 平滑尺度，单位为采样点数量。一般W带可设为3, F和N带可设为48。
--average_every_freq: 沿频率轴每多少个采样点进行平均从而降低频率采样提高信噪比。
迭代拟合基线
--method: 拟合方法arPLS,srPLS,PLS-asym1,PLS-asym2,PLS-asym3,PLS-sym1,poly-asym1,poly-asym2,poly-asym3,poly-sym1以上方法名字中包含-的前半段代表拟合的函数，后半段代表迭代过程中权重调整方法。（PLS-asym1即为arPLS）。前半段有PLS或者poly（多项式），其中多项式拟合，适用于基线比较简单的情况，例如减去参考点(off-source)谱线后 残余基线和连续谱的扣除。后半段有asym1,asym2,asym3的都假设信号位于基线一侧，三种都有可能造成信号两侧基线过高的情况， 可配合--exclude_add缓解。sym1并不假设信号位于某一侧，但也因为少了这个先验信息，基线拟合效果可能不如asym。
--lam:PLS方法时的参数。调整平滑度，越大越接近低阶多项式(poly)拟合。
--deg:PLS时取2即可；poly时为多项式阶数，例如--deg 1为线性拟合。
--niter：迭代次数，用于排除“信号”区域来寻找基线。默认即可。
--exclude_add: 缓解信号两侧基线可能过高的情况。none,auto1或auto2
--nproc: 后接一个数，使用多少个进程来并行。
--frange： 只用这个频率范围内谱线。后接两个数，空格隔开，下限在前。 范围越大，拟合用时越长，并且不是线性增长。
后处理
只有在预处理时开启了 --njoin 或者 --s_method_t 才需要。后处理用低阶多项式再次去基线，也可以把输出文件再次输入 hifast.bld 模块来替代。
--post_method:none,poly-asym1,poly-asym2,poly-asym3,poly-sym1。默认是none。--post_s_method_freq:--post_s_sigma_freq:--post_average_every_freq:--post_deg: 多项式阶数，不宜过大。--post_ratio:--post_niter:--post_exclude_add:
JupyterLab中交互调参
-i: 执行交互模式
--length: 每次用多少条谱线来测试，默认20
--figsize: 输出图片大小，为matplotlib中的参数。同时
--nproc和--frange在这一模式中也支持.
参数
使用命令 python -m hifast.bld -h | more 查看更多参数说明。