Вышедшие номера
Сравнение различных методов разделения непрерывных перекрывающихся спектральных линий
Переводная версия: 10.1134/S0030400X1806022X
Сизиков В.С. 1, Лавров А.В. 1
1Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), Санкт-Петербург, Россия
Email: sizikov2000@mail.ru, lavrov@corp.ifmo.ru
Выставление онлайн: 20 мая 2018 г.

Сравниваются несколько методов разделения (сепарации) непрерывных перекрывающихся спектральных линий. В большинстве методов профиль каждой линии моделируется гауссианом или лоренцианом и обрабатывается суммарный измеренный спектр z. Количество N и параметры линий обычно оценивают методом производных, однако дифференцирование зашумленного спектра z связано с большими погрешностями. Для повышения точности дифференцирования предлагается использовать сглаживающие сплайны. В методе фурье-самодеконволюции для разрешения перекрывающихся линий используется аподизация (искусственное усечение интерферограммы), позволяющая разрешить линии, однако за счет значительного уменьшения их ширин. В настоящей работе уменьшение ширин линий ради их разрешения не используется, а восстанавливаются истинные профили линий путем минимизации функционала невязки модифицированным методом координатного спуска с применением способа сужающихся ограничений, а также для сравнения методом Нелдера-Мида. В методе Манойлова параметры линий-пиков определяются по сверткам производных от спектра с отдельными пиками. В этом методе введено также понятие "степень наложения". В настоящей работе вводится обобщенная степень наложения для случая разных амплитуд, ширин и расстояний соседних линий. Приведены численные иллюстрации. -18
  1. Giese A.T., French C.S. // Appl. Spectrosc. 1955. V. 9. N 2. P. 78. doi 10.1366/000370255774634089
  2. Kauppinen J.K., Moffatt D.J., Mantsch H.H., Cameron D.G. // Appl. Spectrosc. 1981. V. 35. N 3. P. 271. doi 10.1366/0003702814732634
  3. Михайленко В.И., Михальчук В.В. // ЖПС. 1987. Т. 46. N 4. С. 535; Mikhailenko V.I., Mikhal'chuk V.V. // J. Appl. Spectrosc. 1987. V. 46. N 4. P. 327. doi 10.1007/BF00660037
  4. Манойлов В.В., Заруцкий И.В. // Научное приборостроение. 2009. Т. 19. N 4. С. 103
  5. Yan L., Liu H., Zhong S., Fang H. // Appl. Spectrosc. 2012. V. 66. N 11. P. 1334. doi 10.1366/11-06256
  6. Сизиков В.С., Лавров А.В. // Опт. и спектр. 2017. Т. 123. N 5. С. 678. doi 10.7868/S0030403417110216; Sizikov V.S., Lavrov A.V. // Opt. Spectrosc. 2017. V. 123. N 5. P. 682. doi 10.1134/S0030400X17110200
  7. Сизиков В.С., Лавров А.В. // Научно-техн. вестник ИТМО. 2017. Т. 17. N 5. С. 879. doi 10.17586/2226-1494-2017-17-5-879-889; Sizikov V.S., Lavrov A.V. // Sci. Techn. J. ITMO. 2017. V. 17. N 5. P. 879. doi 10.17586/2226-1494-2017-17-5-879-889
  8. Сизиков В.С. Обратные прикладные задачи и MatLab. СПб.: Лань, 2011. 256 с
  9. Сизиков В.С. Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии. СПб.: Лань, 2017. 412 с
  10. Сизиков В.С., Кривых А.В. // Опт. и спектр. 2014. Т. 117. N 6. С. 1040. doi 10.7868/S0030403414110166; Sizikov V.S., Krivykh A.V. // Opt. Spectrosc. 2014. V. 117. N 6. P. 1010. doi 10.1134/S0030400X14110162
  11. Sizikov V., Sidorov D. // Appl. Spectrosc. 2017. V. 71. N 7. P. 1640. doi 10.1177/0003702817694181
  12. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. СПб.: Питер, 2002. 608 с
  13. Воскобойников Ю.Е., Преображенский Н.Г., Седельников А.И. Математическая обработка эксперимента в молекулярной газодинамике. Новосибирск: Наука, 1984. 240 с
  14. Сизиков В.С. Математические методы обработки результатов измерений. СПб.: Политехника, 2001. 240 с
  15. Сизиков В.С. // Научно-техн. вестник ИТМО. 2013. N 6(88). С. 1
  16. Sizikov V.S., Evseev V., Fateev A., Clausen S. // Appl. Opt. 2016. V. 55. N 1. P. 208. doi 10.1364/AO.55.000208
  17. Bell R.J. Introductory Fourier Transform Spectroscopy. N.Y.-London: Academic Press, 1972. 382 p
  18. Nelder J.A., Mead R. // Computer J. 1965. V. 7. N 4. P. 308. doi 10.1093/comjnl/7.4.308
  19. Kincaid D., Cheney W. Numerical Analysis: Mathematics of Scientific Computing. 3rd ed. Providence, RI: AMS, 2009. 788 p
  20. Дьяконов В. MATLAB 6 / Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. 592 с
  21. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. 3-е изд. М.: Наука, 1986. 288 с

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.