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光谱反褶积使用贝叶斯信息准则和高斯峰的形状

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索伦
索伦 2015年10月16日
评论道: 索伦2015年12月6日
这个问题已经被很多处理部分代码,但我有困难我所需要实现的具体解决方案。
我有一个连续x, y数据集从一种化合物的紫外可见吸收数据。这个复杂的(宏观/古典)可观察到的是一个或多个单独的结果高斯(类型)的功能。
我想做的是使用概率的方法来找到最有可能的值的高斯峰中心,和由此产生的位置和强度的高斯峰构成的连续光谱。
在R中我们有一个旧代码使用MClust图书馆,但我想用Matlab的优化工具箱找到一个更好的方法执行此任务。
提前感谢你的想法和帮助。
这是一个粗糙的图来表示一般概念(比例不当)

在回答这个问题。

接受的答案

图像分析
图像分析 2015年10月16日
如果你有统计和机器学习工具箱:
fitgmdist
适合高斯混合分布的数据
语法
GMModel = fitgmdist (X, k)
例子
GMModel = fitgmdist (X, k,名称,值)的例子
描述
例子
GMModel = fitgmdist (X, k)的回报高斯混合分布模型(GMModel)与k组件安装在数据(X)。
例子
GMModel = fitgmdist (X, k,名称,值)的回报高斯混合分布模型与附加选项指定一个或多个名字、价值对参数。
为例子,你可以指定一个正则化值或协方差类型。
2的评论
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索伦
索伦 2015年12月6日
我一直fitgmdist和相关工具工作一段时间以来我最初提出这个问题。我有些担心我的数据集的维数和Matlab如何处理它。
场景1:我有一个x, y n行组成的数据集列的能量和吸光度。在这种情况下,我相信通过X =(能源、吸光度)将导致fitgmdist尽量符合这一数据2 d GMM。然而,没有真正意义有关吸光度的变化。只有x维拥有一个真正的高斯混合的数据。所以模型符合概率加权的关于x(这将是我们所期望峰中心)和y(这真的是毫无意义的在这种情况下)。如果我试着创建一个真正的1 d数据集通过同样甚至间隔采样y的值,适合工作得很好,但我失去所有的μ值的位置跟踪。在吸光度,如果找到一个中心= 1,可以有许多相应的x值,所以这个职位信息丢失。
场景2:我有Y错误数据和饲料fitgmdist通过创建一个随机的高斯数据样本与我们实验的每个值σY。
这些都是导致问题。
我的想法如何有效实现2 d符合(能源、高斯扩散吸光度值基于实验SD),或1 d适合样品的吸光度数据均匀分布。在后一种情况下,我相信我得到良好的适合,但提出的μ值的索引丢失,我不能明确重建高峰。

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