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분광법을 이용한 많은 응용에서 스펙트럼 데이터의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정이다. 기준선은 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 이전의 연구에서 PLS(penalized least squares) 방법에 새로운 가중 방식을 도입하여 기준선을 추정하는 arPLS(asymmetrically reweighted PLS) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 arPLS 방법에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 가능한 매개변수의 범위에서 추정한 기준선의 적응도와 평활도를 계산한 다음 정규화한 적응도와 평활도의 합이 최소가 되는 매개변수를 선택한다. 경사 기준선, 곡선 기준선, 이중 곡선 기준선의 모의실험 데이터와 실제 라만 스펙트럼을 이용한 실험에서 제안한 방법이 기준선 보정을 위한 최적 매개변수의 선택에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기준선 보정 방법과 최적 매개변수 선택
Ⅲ. 실험 방법 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
D. Chen, X. Shao, B. Hu, and Q. Su, “A Background and noise elimination method for quantitative calibration of near infrared spectra,” Analytica Chimica Acta, Vol. 511, Issue 1, pp. 37-45, May 2004.
P. Heraud, B. R. Wood, J. Beardall, and D. McNaughton, “Effects of pre-processing of Raman spectra on in vivo classification of nutrient status of microalgal cells,” Journal of Chemometrics, Vol. 20, No. 5, pp. 193-197, May 2006.
J. Zhao, H. Lui, D. I. McLean, and H. Zeng, “Automated autofluorescence background subtraction algorithm for biomedical Raman spectroscopy,” Applied. Spectroscopy, Vol. 61, Issue 11, pp. 1225-1232, 2007.
Z.-M. Zhang, S. Chen, and Y.-Z. Liang, “Baseline correction using adaptive iteratively reweighted penalized least squares,” Analyst, Vol. 135, Issue 5, pp. 1138-1146, Feb. 2010.
P. H. Eilers, “A perfect smoother,” Analytical Chemistry, Vol. 75, no. 14, pp. 3631-3636. Jul. 2003.
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