Resolving Spectral Mixtures With Applications from Ultrafast Time-Resolved Spectroscopy to Super-Resolution Imaging

حل مخلوط‌های طیفی: با برنامه‌های کاربردی از طیف‌سنجی با زمان فوق سریع تا تصویربرداری با وضوح فوق‌العاده نگاهی جامع به مهم‌ترین مدل‌ها و چارچوب‌های ضروری برای حل مشکل عدم اختلاط طیفی ارائه می‌دهد - از وضوح منحنی چند متغیره و چند متغیره تجزیه و تحلیل راه به جداسازی منبع مثبت بیزی و عدم اختلاط غیرخطی. کشف کل داده‌های طیفی در مشارکت‌های اجزای مجهول ناشناخته با اطلاعات قبلی محدود، یک مشکل پیچیده است که برای تقریباً چهار دهه توجه مداوم را به خود جلب کرده است.

عدم اختلاط طیفی موضوع مورد علاقه در آمار، شیمی سنجی، پردازش سیگنال و تجزیه و تحلیل تصویر است. برای دهه‌ها، محققان این رشته‌ها به دلیل پیشینه علمی و فنی متفاوت و علاقه به اشیاء یا نمونه‌های مختلف، اغلب از کار در سایر رشته‌ها بی‌اطلاع بودند. این منجر به توسعه رویکردهای کاملاً متفاوت برای حل یک مشکل شد. این کتاب چند نویسنده ای با مشارکت تعدادی از گروه های تحقیقاتی شناخته شده و فعال شیمی سنجی و پردازش سیگنال، شکاف بین رشته ها را پر خواهد کرد.

در بین شیمیدانان، روش های تفکیک منحنی چند متغیره برای استخراج اطلاعات در مورد ترجیح داده می شود. ماهیت، مقدار و مکان در زمان (فرایند) و مکان (تصویربرداری و میکروسکوپ) ترکیبات شیمیایی در نمونه های پیچیده. در پردازش سیگنال، مفروضات معمولا حول استقلال آماری اجزای استخراج شده است. با این حال، فصول شامل پیچیدگی داده های طیفی که باید مخلوط نشده باشند و همچنین ابعاد و اندازه مجموعه داده ها است. طیف‌سنجی پیشرفته موضوع کلیدی است که فصل‌های مختلف را به هم پیوند می‌دهد. کاربردها بخش بزرگی از طیف الکترومغناطیسی را پوشش می دهند. رزولوشن زمانی از فمتوثانیه تا ثانیه در طیف‌سنجی فرآیند متغیر است و وضوح فضایی مقیاس زیر میکرونی تا ماکروسکوپی را در تصویربرداری فراطیفی پوشش می‌دهد.

• نشان می‌دهد که چگونه و چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها، پردازش سیگنال و شیمی‌سنجی ضروری هستند. مشکل عدم اختلاط طیفی
• خواننده را از طریق اصول و جزئیات روش‌های مختلف راهنمایی می‌کند
• طرح‌های گسترده، نمایش‌های گرافیکی و تصاویر را ارائه می‌کند تا به خوانندگان کمک کند ویژگی‌های تکنیک‌های مختلف را درک کنند و تفسیر کنند. نتایج
• شکاف بین رشته‌ها را با مشارکت تعدادی از گروه‌های تحقیقاتی شناخته شده و بسیار فعال شیمی‌سنجی و پردازش سیگنال پر می‌کند

Resolving Spectral Mixtures: With Applications from Ultrafast Time-Resolved Spectroscopy to Superresolution Imaging offers a comprehensive look into the most important models and frameworks essential to resolving the spectral unmixing problem-from multivariate curve resolution and multi-way analysis to Bayesian positive source separation and nonlinear unmixing. Unravelling total spectral data into the contributions from individual unknown components with limited prior information is a complex problem that has attracted continuous interest for almost four decades.

Spectral unmixing is a topic of interest in statistics, chemometrics, signal processing, and image analysis. For decades, researchers from these fields were often unaware of the work in other disciplines due to their different scientific and technical backgrounds and interest in different objects or samples. This led to the development of quite different approaches to solving the same problem. This multi-authored book will bridge the gap between disciplines with contributions from a number of well-known and strongly active chemometric and signal processing research groups.

Among chemists, multivariate curve resolution methods are preferred to extract information about the nature, amount, and location in time (process) and space (imaging and microscopy) of chemical constituents in complex samples. In signal processing, assumptions are usually around statistical independence of the extracted components. However, the chapters include the complexity of the spectral data to be unmixed as well as dimensionality and size of the data sets. Advanced spectroscopy is the key thread linking the different chapters. Applications cover a large part of the electromagnetic spectrum. Time-resolution ranges from femtosecond to second in process spectroscopy and spatial resolution covers the submicronic to macroscopic scale in hyperspectral imaging.

• Demonstrates how and why data analysis, signal processing, and chemometrics are essential to the spectral unmixing problem
• Guides the reader through the fundamentals and details of the different methods
• Presents extensive plots, graphical representations, and illustrations to help readers understand the features of different techniques and to interpret results
• Bridges the gap between disciplines with contributions from a number of well-known and highly active chemometric and signal processing research groups