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我正在研究光致发光温度系列。因此，我有几个在不同温度下拍摄的强度与能量 (eV) 光谱。

我的问题是到目前为止我发现的信号处理/峰值查找软件包（Peaks、hyperSpec、msProcess、Timp 和其他面向质谱/化学计量学的软件包）并不真正适合我的需求：

  • 峰找不到“肩膀”（峰位置太近，产生混合峰（见 3.75 eV））
  • hyperSpec 和 msProcess 对于我的使用来说过于自动化：光致发光峰的位置取决于温度，因此峰识别在温度系列中不可重复。

我认为我应该实现的是：检测峰和肩（自动或locate()用于原始估计），要求手动识别发现的峰，并输出每个峰的标签、位置、强度和FWHM。这将使我能够准确地跟踪温度序列中给定峰（由其标签标识）的位置、强度和 FWHM。

这是温度序列图的示例：

示例温度系列

所以我的问题是：

  1. 你知道已经实现了类似功能的包吗？
  2. 你认为我建议的方法是明智/可行的吗？

非常感谢 ！

蒂博·鲁勒

PS：我希望我足够清楚，请不要犹豫，要求我澄清。PS2：我希望这个问题不是太笼统，如果需要我可以提供一个典型的光谱。

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免责声明：我个人从来没有做过任何严重的峰值拟合。

话虽如此，我在这里看到了两种方式，最终可能并没有那么不同：

  • 功能数据分析，就像@baptiste 说的那样。
  • 拟合预设数量的已知形状的峰值（例如高斯或洛伦兹或 Voigt）
    然后使用这些拟合参数作为新的特征集进行进一步分析。
    FWHM 将在拟合参数中编码。

哪种方法更适合您可能取决于您计划的进一步分析。

还有一些零碎的：

  • 当您正在寻找肩峰时，一阶导数不允许您检测所有峰。您可能会从二阶导数的最小值获得足够有用的峰值拟合起点。但是，对于仅在某个较大峰上显示为肩峰的峰，这些位置将非常偏离（在较大峰的低强度侧太远）。
    package signal 实现了 Savitzky-Golay 滤波器，可以帮助实现这种方法。
  • 反卷积可能是检测峰位置的更好选择。
  • 您应该意识到，这些方法往往会迅速“消耗”您的信噪比，如果您的基线低于峰值，则解决方案可能会大打折扣。我不知道 fda 在这方面是否更好，但我怀疑这是您试图解决的问题所固有的。
    你会想要检查你得到的解决方案的稳定性。SNR 和可能的基线。

（不，hyperSpec 不提供类似的东西。但是，如果您最终获得了普遍适用的功能，欢迎您通过 hyperSpec 分发它，它仍然可以是您自己的包。如果结果是这样要做大量的编程工作，可以考虑用这个申请一个google Summer of code项目——今年的申请期即将开始）。

于 2013-03-16T12:04:04.887 回答