Robust retrieval of material chemical states in X-ray microspectroscopy

要約

X 線顕微分光技術は、材料の形態学的および化学的変化を研究するために不可欠であり、高解像度の構造および分光情報を提供します。
しかし、化学状態を確実に取得するための実用的なデータ分析は、多くの研究分野において材料の基礎的な理解を促進する上で依然として大きな障害となっています。
この研究では、X 線顕微分光法のための新しいデータ定式化モデルを提案し、この問題を解決するためのノイズとスペクトル変動に対して堅牢な専用の分離フレームワークを開発します。
さらに、このフレームワークは二状態材料化学の分析に限定されないため、従来の広く使用されている方法の効果的な代替手段となります。
さらに、証明可能な収束を備えた代替の方向性乗算法を適用して、解を効率的に取得します。
私たちのフレームワークは、低い信号対雑音比や重複するスペクトル特徴などの困難な条件下でも、複雑で不均一なサンプルの化学状態を正確に識別し、特徴付けることができます。
シミュレートされたデータセットと実際のデータセットに関する広範な実験結果により、その有効性と信頼性が実証されています。

要約(オリジナル)

X-ray microspectroscopic techniques are essential for studying morphological and chemical changes in materials, providing high-resolution structural and spectroscopic information. However, its practical data analysis for reliably retrieving the chemical states remains a major obstacle to accelerating the fundamental understanding of materials in many research fields. In this work, we propose a novel data formulation model for X-ray microspectroscopy and develop a dedicated unmixing framework to solve this problem, which is robust to noise and spectral variability. Moreover, this framework is not limited to the analysis of two-state material chemistry, making it an effective alternative to conventional and widely-used methods. In addition, an alternative directional multiplier method with provable convergence is applied to obtain the solution efficiently. Our framework can accurately identify and characterize chemical states in complex and heterogeneous samples, even under challenging conditions such as low signal-to-noise ratios and overlapping spectral features. Extensive experimental results on simulated and real datasets demonstrate its effectiveness and reliability.

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