主题:【原创】卡尔曼滤波算法在光谱重叠峰解析/分离中的应用

浏览0 回复5 电梯直达
中石
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元素的峰重叠在光谱分析中对定量结果影响很大,需要进行分离。
重叠峰分离的方法有很多,比如:傅立叶变换、偏最小二乘法等。
这里介绍一种卡尔曼滤波算法。
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。



具体的算法,因为极其复杂,所以不在这里罗列,感兴趣的可以去搜索相关资料。
这里演示一下在用能散XRF测镍铜合金中的一个案例:

图中镍的Kb峰、铜的Ka峰和锌的Ka峰、铜的Kb峰存在重叠。谱峰分离效果如图。
通过众多的样品测试分析,卡尔曼滤波算法对于重叠程度低于90%的,分离效果相当好,
对于重叠程度大于90%而小于95%的有一定误差,而超过95%的基本就无能为力只能回归到分支比扣除法。
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水清鱼读月
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赞美中石老师

等有空了找一找相关资料来看看,能把重叠程度到90%的峰分开,这个算法很牛叉了。我注意到中石老师的帖子附图里面,CuKa和NiKb强度相当,不知道如果一个峰很高,旁边的峰很低,效果如何?以镍白铜为例来说,如果镍含量在Ni-8%;Cu-58%; Zn-30%这种情况,NiKb峰在CuKa右侧,但其实峰高远低于Cu,这种情况分峰效果如何?

为什么问这个问题,因为今天的SDD探测器分辨率已经很高了,大多都能做到130eV左右。这意味着CuKa和NiKb已经完全可以分开。CuKa 8.04keV和NiKb 8.265keV,相差大约220eV,现在的分辨率已经比220eV小得多了。
中石
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“不知道如果一个峰很高,旁边的峰很低,效果如何?”
这个也完全没问题,弱峰与强峰重叠的情况,只要弱峰没完全被淹没,哪怕没有成峰而只有峰肩都没问题。
中石
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hausa
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原文由 中石(midstone) 发表:
好久美来了,顶顶
大佬还是这么活跃啊
中石
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