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私はフォトルミネッセンス温度シリーズに取り組んでいます。したがって、異なる温度で取得した強度対エネルギー (eV) スペクトルがいくつかあります。

私の問題は、これまでに見つけた信号処理/ピーク検出パッケージ (Peaks、hyperSpec、msProcess、Timp、およびその他の質量分析/ケモメトリクス指向のパッケージ) が私のニーズにあまり適していないことです。

  • ピークは「肩」を見つけることができません (ピークの位置が近すぎて、ハイブリッド ピークが得られます (3.75 eV を参照))。
  • hyperSpec と msProcess は自動化されすぎて使用できません。フォトルミネッセンス ピークの位置は温度に依存するため、一連の温度でピークの識別を繰り返すことはできません。

私が実装する必要があると思うのは、ピークと肩を検出し（自動化またはlocate()生の推定に使用）、見つかったピークの手動識別を要求し、各ピークのラベル、位置、強度、およびFWHMを出力するものです。これにより、特定のピーク (ラベルで識別) の位置、強度、FWHM を一連の温度で正確に追跡できます。

温度シリーズ プロットの例を次に示します。

温度シリーズの例

だから私の質問は：

  1. 同様の機能をすでに実装しているパッケージを知っていますか?
  2. 私が提案するアプローチは賢明で実行可能だと思いますか?

どうもありがとうございました ！

ティボー・リュエル

PS : 説明が十分に明確であったことを願っています。PS2 : 質問が一般的すぎないことを願っています。必要に応じて典型的なスペクトルを提供できます。

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免責事項: 私は個人的に深刻なピーク フィッティングを行う必要はありませんでした。

そうは言っても、ここには2つの方法がありますが、最終的にはおそらくそれほど違いはありません。

  • @baptisteが言うように、機能的データ分析。
  • 事前設定された数の既知の形状のピークを当てはめます (例: ガウス、ローレンツ、フォークト)
    次に、これらの当てはめパラメータを新しい機能セットとして使用して、さらなる分析を行います。
    FWHM は適合パラメーターでコード化されます。

どちらのアプローチがより適しているかは、今後の分析を計画するかどうかによって異なります。

さらにいくつかの小片：

  • 肩を探しているため、1 次導関数ではすべてのピークを検出できません。二次導関数の最小値から、ピーク フィッティングの十分に有用な開始点を得ることができます。ただし、より大きなピークの肩としてのみ表示されるピークの場合、これらの位置はかなりずれます (より大きなピークの低強度側に離れすぎています)。
    パッケージ信号は、このアプローチに役立つ Savitzky-Golay フィルターを実装しています。
  • ピーク位置の検出には、デコンボリューションの方が適している場合があります。
  • これらの方法は、S/N 比を急速に「食い尽くす」傾向があり、ベースラインがピークを下回ると、ソリューションが大幅にずれることがあることに注意してください。fda の方が優れているかどうかはわかりませんが、解決しようとしている問題に固有のものであると思われます。
    取得したソリューションの安定性を確認する必要があります。SNR と可能なベースライン。

(いや、hyperSpec はこのようなものを提供していません。しかし、そのための一般的に適用可能な機能が完成した場合は、hyperSpec を介して配布することを歓迎します。それはまだ独自のパッケージにすることができます。そして、これが判明した場合実質的なプログラミング作業になるようにするには、Google Summer of Code プロジェクトにこれを申請することを検討してください。今年の申請期間はもうすぐ始まります)。

于 2013-03-16T12:04:04.887 に答える