Resumen

Aunque la espectroscopia Raman se ha utilizado ampliamente como herramienta analítica no invasiva en diversas aplicaciones, los fondos en los espectros Raman perjudican su rendimiento en el análisis cuantitativo. Se han propuesto muchos algoritmos para corregir por separado el fondo espectro por espectro. Sin embargo, en las aplicaciones reales, es habitual que se recojan múltiples espectros de lugares cercanos de una muestra o del mismo analito con diferentes concentraciones. Estos espectros están fuertemente correlacionados y proporcionan información valiosa para una corrección de fondo más robusta. Aquí proponemos dos nuevas estrategias para eliminar el fondo de un conjunto de espectros relacionados de forma colaborativa. Basados en mínimos cuadrados penalizados ponderados, los nuevos enfoques utilizarán los pesos fusionados de múltiples espectros o los pesos del espectro medio para estimar el fondo de cada espectro del conjunto. Los resultados de la corrección del fondo a partir de datos experimentales simulados y reales demuestran que los enfoques colaborativos propuestos superan a los algoritmos tradicionales que procesan los espectros individualmente.

• Materias:Análisis cromatográfico Química farmacéutica Estructura molecular Análisis químico Análisis espectroquímico
• Subjects:Chromatographic analysis Chemistry pharmaceutical Molecular structure Chemical test Spectrochemical analysis
• Palabras claves:espectros múltiples, herramienta analítica no invasiva, datos experimentales reales, corrección de fondo robusta, fondo, conjunto, espectro, corrección de fondo, muchos algoritmos, espectros raman
• Keywords:multiple spectra, noninvasive analytical tool, real experimental data, robust background correction, background, set, spectrum, background correction, many algorithms, raman spectra