Ю. С. Ломаев
Цена: 50 руб.
Статья связана с алгоритмами автоматизированной обработки данных, характеризующих спектры и рентгеновские образцы. Существует проблема аппроксимации, производимой функциями Гаусса, применительно к порошкообразному образцу рентгенограммы FeNi и оптическому спектру железистого магнитного диэлектрика. В таком случае главной проблемой является отсутствие информации о количестве аппроксимационных функций, и разработанные алгоритмы должны автоматически определять количество искомых функций. Алгоритмы фильтрации и определяющей параметры выявленных линий оптимизации, были реализованы в рассматриваемой работе. Изложенная проблема особенно актуальна для рентгеновской дифракции и спектроскопии.
Ключевые слова: производная спектроскопия, аппроксимация, кластерный анализ, функция Гаусса, эвристический алгоритм, оптимизация.
REFERENCES
1. Yatsenko, A.S. Optical spectra of the F- and Ne-like ions [Оптические спектры
F- и Ne-подобных ионов]. 2012, Novosibirsk: Nauka.
2. Dorozhko, S.V., & Makarevich, N.F. Analytical chemistry [Аналитическая
химия]. 2010, Belarus: BNTU.
3. Jingping, X., Xiangyu, L., & Jinrui, Zh. FC-NIRS: A Functional Connectivity
Analysis Tool for Near-Infrared Spectroscopy Data. BioMed Research International,
2015, Vol. 2015, Article ID 248724. doi: 10.1155/2015/248724
4. Zabluda, V.N., Ovchinnikov, S.G., Potseluiko, A.M., & Kharlamova, S.A. Optical
Properties and Electronic Structure of Rare-Earth Ferroborates [Оптические свойства
и электронная структура редкоземельных ферроборатов]. Physics of the Solid State,
2005, Vol. 47, pp. 474–479.
5. Tregouet, H., Caurant, D., Majerus, O., Charpentier, Th., Cormier, L., & Pytalev, D. Spectroscopic Investigation and Crystallization Study of Rare Earth Metaborate
Glasses. Procedia Materials Science, 2014, Vol. 7, 131–137.
6. Sergienko, A.B. Digital signals processing [Цифровая обработка сигналов].
2006, SPb: Piter.
7. Haykin, S. Adaptive Filter Theory (4th ed.). 2002, UK: Prentice Hall.
8. Talsky, G. Derivative Spectrophotometry: Low and High Order. 2004, Germany:
Wiley-VCH.
9. Har-Peled, S. Clustering motion. Discrete & Computational Geometry, 2004,
31(4), 545–565.
10. Hai-Jew, S. (Ed.), Enhancing Qualitative and Mixed Methods Research with
Technology. 2014, USA: IGI Global.
11. van Laarhoven, P.J.M., & Aarts, E.H.L. Simulated Annealing: Theory and Applications. 1987, Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
12. Himmelblau, D.M. Applied Nonlinear Programming. 1972, USA: McGraw-Hill.
