Supervised and Penalized Baseline Correction

要約

分光測定では、吸収と散乱の寄与の混合から生じる歪んだスペクトル形状が示されることがあります。
これらの歪み (またはベースライン) は、多くの場合、非定常オフセットまたは低周波数発振として現れます。
結果として、これらのベースラインは分析結果や定量的結果に悪影響を与える可能性があります。
ベースライン補正は、前処理方法を適用してベースライン スペクトル (不要な歪み) を取得し、差分によって歪みを除去する包括的な用語です。
しかし、現在の最先端のベースライン補正方法では、分析対象物濃度が利用可能であっても、または分析対象物濃度が観察されたスペクトル変動に大きく寄与していたとしても、それを利用していません。
私たちは、最先端の方法 (ペナルティ付きベースライン補正) を検討し、予測を強化できるように事前の分析対象物濃度に対応できるようにそれらを修正します。
パフォーマンスは、従来のペナルティ付きベースライン補正法 (検体情報なし) と修正されたペナルティ付きベースライン補正法 (検体情報の活用) の両方にわたる 2 つの近赤外データ セットにアクセスします。

要約(オリジナル)

Spectroscopic measurements can show distorted spectra shapes arising from a mixture of absorbing and scattering contributions. These distortions (or baselines) often manifest themselves as non-constant offsets or low-frequency oscillations. As a result, these baselines can adversely affect analytical and quantitative results. Baseline correction is an umbrella term where one applies pre-processing methods to obtain baseline spectra (the unwanted distortions) and then remove the distortions by differencing. However, current state-of-the art baseline correction methods do not utilize analyte concentrations even if they are available, or even if they contribute significantly to the observed spectral variability. We examine a class of state-of-the-art methods (penalized baseline correction) and modify them such that they can accommodate a priori analyte concentration such that prediction can be enhanced. Performance will be access on two near infra-red data sets across both classical penalized baseline correction methods (without analyte information) and modified penalized baseline correction methods (leveraging analyte information).

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google