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A Generalized NMF-Based Method for Analyzing Time-Resolved Spectroscopic Data
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AI
DOI：10.1021/acs.jpca.6c00974.png)
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摘要
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时分辨光谱学是研究物理和化学过程的一种广泛应用工具。由于数据本身固有的复杂性，其结果分析往往具有挑战性，这些数据编码了反应中涉及的多物种的化学性质和时间演化。许多现有的分析方法并不令人满意，因为它们通过依赖对所研究过程的未经证实的数学或机理假设引入偏差。在此，我们介绍一种基于非负矩阵分解的广义分析方法。该方法建立在自下而上的无模型方法基础上，其中可以通过主动选择引入基于物理基础的数学约束，从而实现对复杂光谱数据时间序列的无偏分析。该策略的优越性通过成功解卷积模拟不同类型化学反应以及时分辨拉曼光谱中典型挑战的合成数据得以证明。
Keyword:
Non-negative matrix factorization
Time-resolved spectroscopy
Data analysis
Chemical reactions
Spectroscopic data
期刊
T
IF:
2.8
论文数:
685
被引数:
5
机构
引用论文
Accelerated SVD-based initialization for nonnegative matrix factorization基于加速SVD的初始化方法用于非负矩阵分解.png)
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