Сжатие спектроскопических данных для аналитических целей прошло долгий путь, начиная от выбора оптимальных спектральных переменных до соврем...

Сжатие спектроскопических данных является важным этапом в аналитической науке. Оно позволяет уменьшить объем данных, сохраняя при этом информацию, необходимую для проведения анализа. Процесс сжатия данных в спектроскопии прошел долгий путь развития, начиная от выбора оптимальных спектральных переменных до использования современных сенсоров. Одним из первых методов сжатия спектроскопических данных был метод главных компонент (PCA). Он основывается на математическом преобразовании данных, которое позволяет выделить наиболее важные компоненты спектра. PCA позволяет сократить размерность данных, удаляя незначимые компоненты и оставляя только те, которые содержат наибольшую долю информации. Однако, PCA имеет свои ограничения. Например, он не всегда может эффективно обрабатывать нелинейные зависимости в данных. В связи с этим, были разработаны и другие методы сжатия данных, такие как методы вейвлет-преобразования и методы машинного обучения. Методы вейвлет-преобразования основаны на математическом алгоритме, который разбивает спектр на различные масштабы и частоты. Это позволяет выделить особенности спектра и сжать данные, удаляя незначимые детали. Вейвлет-преобразование может...