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Standard normal variate Korrektur

Diese mathematische Operation wurde ursprünglich zur Rauschreduzierung und Eliminierung von Hintergrundeffekten bei NIR-Daten erdacht. Durch die NIR-Technik entstehen, aufgrund von unspezifischer Strahlungsstreuung an der Oberfläche von Partikeln, durch unterschiedliche Signalwege durch die Probe und durch die chemische Zusammensetzung, Basislinienverschiebungen oder -neigungen. Je gröߟer die Wellenlänge desto gröߟer ist der auftretende Effekt. Diese mulitplikative Störung durch Streuung und Partikelgröߟe kann durch die Standard normal variate Korrektur minimiert oder eliminiert werden.

Einzelheiten zur Verwendung finden Sie im Abschnitt Standard Normal Variate Korrektur im Kapitel Menü Mathematik.

Darüber hinaus wird neben der Standard normal variaten Korrektur auch oft ein Trend entfernt (detrending) um einen Versatz oder eine Neigung noch gründlicher zu entfernen. Durch die Verwendung der Basislinienkorrektur mit dem Algorithmus "Methode der kleinsten Quadrate", können beide Operationen in einem Schritt durchgeführt werden.

Die Multiplikative Streulicht Korrektur ist ein weiteres Verfahren zur Rauschreduktion!
Einzelheiten finden Sie im Kapitel "Multiplikative Streulicht Korrektur".

Algorithmus der Standard normal variaten Korrektur

Der Algorithmus der Standard normal variaten Korrektur ist darauf ausgelegt jeweils mit einzelnen Spektren zu arbeiten. Die Transformation zentriert jedes Spektrum und skaliert es anschlieߟend mit der eigenen Standardabweichung:

wobei

i = Spektrenzähler

j = Absorptionswertzähler des iten Spektrums

Aij (SNV) = korrigierter Absorptionswert

Aij = gemessender Absorptionswert

xi = ist der mittlere Absorptionswert des unkorrigierten iten Spektrums

SDev = Standardabweichung des Absorptionswertes des iten Spektrums

Die durch diesen Algorithmus bearbeiteten Spektren haben immer einen Mittelwert von null und eine Varianz von eins und sind somit unabhängig von den ursprünglichen Absorptionswerten.

Beispiel für die Standard normal variaten Korrektur

Die Funktion wird normalerweise auf mehrere Datenobjekte angewendet. Das folgende Beispiel zeigt NIR-Spektren von Kuhmilch in einer Datenansicht:

Nach der Durchführung der Standard normal variaten Korrektur sehen die Spektren folgendermaߟen aus: