How can FTIR spectra be preprocessed for better predictive models?

Для предварительной обработки спектров FTIR с целью улучшения прогностических моделей можно использовать следующие методы:

• Удаление выбросов. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com Из-за различных факторов, таких как инструментальные артефакты или вариации образца, некоторые спектры из одной выборки отличаются от остальных. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com Такие спектры считаются нежелательными, и их важно удалить перед применением многомерных методов. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com
• Коррекция фона. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com Из-за различных эффектов, связанных с инструментами и рассеиванием, на реальный спектр FTIR накладывается фон, который состоит из широких полос (низкочастотных областей). epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com Для коррекции фона можно использовать, например, вычитание смещения (DC-сдвига) или удаление кусочно построенной базовой линии. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com
• Нормализация. epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com Например, можно использовать нормализацию по методу min-max: сначала вычисляются максимальное и минимальное значения интенсивности заданного спектра, а затем каждая интенсивность, соответствующая сдвигу, заменяется новой интенсивностью, полученной путём вычитания минимального значения и деления на диапазон (максимальное — минимальное). epjtechniquesandinstrumentation.springeropen.com

Также для улучшения анализа данных в спектроскопии FTIR используют интеграцию с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (ML). www.verifiedmarketreports.com ИИ может помочь интерпретировать сложные спектры и определить закономерности, которые могут пропустить человеческие аналитики. www.verifiedmarketreports.com Алгоритмы ML могут учиться на крупных наборах данных для повышения точности и скорости спектрального анализа с течением времени. www.verifiedmarketreports.com