紅外化學(xué)成像最大似然主成分分析中的應(yīng)用
摘要
        紅外化學(xué)成像集成光學(xué)紅外線，波長(zhǎng)選擇，如紅外光譜儀或液晶可調(diào)諧濾波器，紅外焦平面陣列探測(cè)器在光譜和空間尺寸，同時(shí)表征樣品的手段。技術(shù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)集的分析中最重要的目標(biāo)之一是減少數(shù)據(jù)的步驟，尋找光譜變化的主要來源，并映射其空間分布產(chǎn)生化學(xué)地圖。
主成分分析（PCA）是一種化學(xué)計(jì)量學(xué)數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行快速定性分析以及更嚴(yán)格的定量分析技術(shù)的基礎(chǔ)上常用的。光譜變異的來源及其分布的估計(jì)經(jīng)常被用來描述異構(gòu)化學(xué)成像數(shù)據(jù)集生成的化學(xué)地圖。然而，經(jīng)常說謊的基本假設(shè)在相同的測(cè)量誤差分布的獨(dú)立性和PCA算法的核心，包括按現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)集，從而導(dǎo)致經(jīng)常不是最佳的估計(jì)。露點(diǎn)儀| 亮度計(jì)| 溫度記錄儀| 溫濕度記錄儀| 光功率計(jì)| 粒子計(jì)數(shù)器| 粉塵計(jì)|  
PCA算法的最大似然最近已提出替代普通的主成分分析，可以利用改進(jìn)的主成分分析結(jié)果的測(cè)量計(jì)算誤差協(xié)方差的估計(jì)。提交的作品將展示這種新技術(shù)的紅外化學(xué)圖像數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序和說明圖像質(zhì)量顯著改善，是運(yùn)用這種分析方法的結(jié)果。