在做拉曼光谱（Raman）测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对拉曼测试不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们；拉曼光谱实验中应注意的几个问题在拉曼光谱实验中，为了得到高质量的谱图，除了选用性能优异的谱仪外，准确地使用光谱仪，控制和提高仪器分辨率和信噪比是很重要的。1.狭缝出射入射和中间狭缝是喇曼光谱
拉曼光谱的概念不同的入射光频率的散射光谱进行分析所得到的分子振动、转动的信息，并应用于分子结构分析研究的一种分析方法，称为拉曼光谱(Ramanspectra)。拉曼光谱的特征 拉曼散射谱线的波数虽然随入射光的波数而不同，但对同一样品，同一拉曼谱线的位移与入射光的波长无关，只和样品的振动转动能级有关。 &nb
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2024-06-26 13:35:07
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拉曼光谱：拉曼光谱：分析入射光的散射光谱，得到分子振动旋转信息。得到分子的结构特征。介绍当用波数为的单色光照射样品时绝大部分的光被介质反射、吸收和投射但其余很少一部分光在物质上发生了弹性散射和非弹性散射。 其中散射光与入射光频率相同即碰撞时光子与分子方向改变而能量未发生交换的弹性碰撞为弹性散射也称瑞利散射 散射光中的’“光子之一在与样品分子碰撞时有能量交换，其频率发生改变的散射的是非弹性散射，这种
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2024-08-22 16:02:33
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此篇，我们来介绍对SERS拉曼光谱的拟合。 一、多峰拟合 1）准备数据。 如下图所示，我们找来了一个细胞的拉曼光谱，并截取了其中的一部分（图中数据表格与实际所使用的不符，实际中，我们已将660-1400 nm之外的数据删掉，而不是在
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2024-08-09 17:44:43
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不同于瑞利散射，拉曼散射是光子和介质之间发生的一种非弹性散射。当改变介质外部条件，如温度和压力时，介质的内部状态会发生变化，这种改变可以通过拉曼光谱来表征。拉曼光谱的这个特征是拉曼光谱技术的一大优点，它使得有可能在可见光区研究分子的振动和转动等状态，因此在很多情况下它已成为分子光谱中红外吸收方法的一个重要补充。不同的光谱产生的机制不同，它们各自具有自己的特点。拉曼散射光谱具有以下几个明显的特点：①
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2024-09-14 08:29:03
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//一、谱范数及其计算方法见我的这篇blog 谱范数求解方法-奇异值分解&幂迭代法//二、谱归一化提出背景谱归一化由论文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》论文链接 提出。原生 GAN 的目标函数等价于优化生成数据的分布和真实数据的分布之间的 J-S 散度 (Jensen–Shannon Divergenc
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2024-02-04 10:56:46
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# 高光谱数据归一化的Python实现指南
高光谱数据归一化是数据处理中的重要步骤，能够提高模型的精度和鲁棒性。本篇文章将帮助新手了解归一化的流程，并指导你实现高光谱数据的归一化，使用Python编写代码。
## 整体流程
为了清晰明了，我们将整个归一化过程分成几个步骤，整理成以下表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-01 04:47:16
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在做拉曼光谱（Raman）测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对拉曼测试不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们；拉曼光谱仪仪器组成散射光相对于入射光频率位移与散射光强度形成的光谱称为拉曼光谱。拉曼光谱仪一般由光源、外光路、色散系统、及信息处理与显示系统五部分组成。拉曼光谱仪分为激光Raman光谱仪(l
高光谱遥感影像数据集高光谱遥感是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术，可以同时获取目标的二维空间信息与第三维的光谱信息，得到高光谱分辨率的连续、窄波段图像数据。高光谱图像与高分辨率图像、多光谱图像相比的优势在于，它的光谱分辨率高，波段众多，能够获取地物几乎连续的光谱特征曲线，并可以根据需要选择或提取特定波段来突出目标特征；定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提供了条件；它
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2023-09-05 12:46:59
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一、谱归一化提出背景谱归一化由论文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》论文链接 提出。原生 GAN 的目标函数等价于优化生成数据的分布和真实数据的分布之间的 J-S 散度 (Jensen–Shannon Divergence)。 而由于二者间几乎不可能有不可忽略的重叠，所以无论它们相距多远JS散度都是常数log2，
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2024-07-31 21:08:14
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# R语言中的光谱归一化
光谱归一化是光谱数据分析中常用的方法，用于消除或减小因实验条件、样本差异等导致的光谱信号变化。在化学、生物和环境科学等领域，光谱数据的标准化对于提高数据的可比性和可信度尤为重要。
## 什么是光谱归一化？
在科学实验中，不同来源的光谱数据可能会因为多种因素（如仪器误差、样本准备、环境条件等）而产生偏差。这种偏差可能会影响数据的分析结果，从而导致错误的结论。因此，归一
1.Raman光谱在催化中的主要应用有哪些?根据激发光源的不同，Raman光谱可以分为紫外拉曼光谱和可见拉曼光谱。紫外拉曼光谱对样品表面极其敏感，而可见拉曼光谱提供的是体相和表面的混合信息。采用紫外光作为激发源可以有效地避开荧光，并提高灵敏度。Raman光谱应用于催化领域的研究始于上世纪70年代，发展至今，Raman光谱在催化中主要可以用来分辨这些信息：1) 金属氧化物晶相结构(相变等);2) 金
# 项目方案：读取多条拉曼光谱数据
## 1. 介绍
在科学研究和工业应用中，拉曼光谱是一种常用的分析技术。为了更方便地处理和分析拉曼光谱数据，我们需要开发一个Python程序，可以读取和处理多条拉曼光谱数据。
本项目方案将介绍如何使用Python编程语言来读取多条拉曼光谱数据，并通过绘制饼状图和类图来展示代码示例。
## 2. 读取拉曼光谱数据
### 2.1 准备数据
首先，我们需要准备
原创
2024-01-14 04:04:19
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# Python读取拉曼光谱曲线数据的方式
## 引言
在科学研究和工程应用中，拉曼光谱是一种常用的光谱分析技术。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具，可以帮助我们读取和处理拉曼光谱曲线数据。本文将介绍使用Python读取拉曼光谱曲线数据的流程和相关代码。
## 操作步骤
为了更好地理解整个过程，我们将使用下面的表格来展示读取拉曼光谱曲线数据的步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-06 11:18:45
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拉曼光谱是一种无损的分析技术，它是基于光和材料内化学键的相互作用而产生的,可以提供样品化学结构、相和形态、结晶度以及分子相互作用的详细信息。原理：激光光源的高强度入射光被分子散射时，大多数散射光与入射激光具有相同的波长（颜色），不能提供有用的信息，这种散射称为瑞利散射。然而，还有极小一部分（大约1/10^9）散射光的波长（颜色）与入射光不同，其波长的改变由测试样品（所谓散射物质）的化学结构所决定，
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2024-01-10 22:56:53
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# Python实现数据归一化
在数据科学与机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据归一化（Normalization）是其中常用的方法之一。它通过将数据缩放到特定的范围（通常是[0, 1]或[-1, 1]），使得模型更容易处理。此外，数据归一化还可以提高模型的收敛速度，改善模型性能。在这篇文章中，我们将探讨数据归一化的基本概念及其在Python中的实现。
## 什么是数据归一化？
光谱数据处理之去除基线
原创
2024-07-01 00:41:46
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# Python对多光谱遥感数据进行归一化操作
在遥感领域，多光谱数据是通过传感器获取的具有多个波段的图像。这些图像可以用于土地覆盖分类、植被指数计算等应用。然而，不同波段之间的光强度往往存在差异，因此需要对数据进行归一化处理，以便进行更为准确的分析。本文将探讨如何使用Python对多光谱遥感数据进行归一化处理，并提供相应的代码示例。
## 什么是归一化？
归一化是将数据按比例调整到某个特定
NumPy是Python语言的扩展库，支持许多高维数组和矩阵的操作。此外，它还为数组操作提供了许多数学函数库。机器学习涉及到对数组的大量转换和操作，这使得NumPy成为必不可少的工具之一。下面的100个练习都是从numpy邮件列表、stack overflow和numpy文档中收集的。1.以np的名称导入numpy包(★☆☆)import numpy as np2.打印numpy版本和配
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2023-10-11 19:58:18
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数据挖掘中，在训练模型之前，需要对特征进行一定的处理，最常见的处理方式之一就是数据的规范化。数据的规范化的作用主要有两个：去掉量纲，使得指标之间具有可比性；将数据限制到一定区间，使得运算更为便捷。归一化就是典型的数据规范化方法，常见的数据规范化方法如下：1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0, 1]的范围。计算公式如下：在不涉及距
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2023-11-30 12:17:03
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