Как предварительно обработать спектры для исследований (SNV, MSC, производные и т. д.)

В этом вебинаре аспирант Эдвин Кабальеро расскажет о том, что такое нежелательные спектральные вариации и какие методы можно использовать для их уменьшения. Методы предварительной обработки данных (ПО) — это математические алгоритмы, используемые для уменьшения нежелательных спектральных вариаций в спектральных данных. Они очень универсальны, однако их следует использовать с осторожностью, особенно при использовании спектральных данных для создания моделей. ---------------------------------------------------- РАЗДЕЛЫ 00:00 Введение 02:44 Артефакты 03:21 Артефакт базовой линии 05:20 Артефакт рассеяния 09:30 Артефакт шума 11:24 Методы предварительной обработки данных 12:45 Снижение базовой линии (удаление тренда, асимметричный метод наименьших квадратов, производные) 21:30 Снижение рассеяния (SNV, RNV, MSC, нормализация) 30:00 Снижение шума (сглаживание SG, скользящее среднее) 33:39 Стратегии для DP 37:59 Программы, в которых можно использовать методы DP ---------------------------------------------------- Больше информации от докладчика 👉 https://www.uprm.edu/ccs-cicsa/dt_tea... Хотите узнать больше о нашей группе? Посетите нашу веб-страницу! 👉 https://www.uprm.edu/ccs-cicsa/ Смотрите наши вебинары/мероприятия 👉 https://www.uprm.edu/ccs-cicsa/news/ Смотрите наши проекты 👉 https://www.uprm.edu/ccs-cicsa/our-work/ Смотрите наши возможности 👉 https://www.uprm.edu/ccs-cicsa/facili... Предварительная обработка данных — это набор методов, которые могут быть применены к данным, полученным с помощью инфракрасной и рамановской спектроскопии, для улучшения качества и полезности данных. Предварительная обработка данных может помочь удалить шум и другие нежелательные особенности из данных, а также скорректировать систематические ошибки или смещения. Она также может использоваться для выравнивания и объединения данных из нескольких спектров и для преобразования данных в более полезную форму. Например, предварительная обработка данных может использоваться для нормализации данных, применения коррекции базовой линии или для определения пиков. В целом, предварительная обработка данных является важным этапом анализа данных инфракрасной и рамановской спектроскопии, поскольку она может помочь повысить точность и надежность результатов. ---------------------------------------------------- #DP #datapreprocessing #SNV #RNV #MSC #Normalization #spectroscopy #algorithms #baseline #chemistry #analyticalchemistry #college #webinar #research #instrumentalanalysis