• Lietuvių
    • English
  • English 
    • Lietuvių
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • Baigiamieji darbai (ETD) / Graduation works (ETD)
  • Magistrų darbai / Master theses
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Baigiamieji darbai (ETD) / Graduation works (ETD)
  • Magistrų darbai / Master theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Organinių molekulių Furjė transformacijos spektroskopijos spektrinių požymių nustatymo metodai

View/Open
magistro_darbas.pdf (1.486Mb)
Author
Dapšys, Ignas
Metadata
Show full item record
Abstract
Baigiamajame magistro darbe nagrinėjama spektrinių komponentų išskyrimo iš mišinių spektrų problema, jos sprendimo būdai ir jų taikymai terahercinių (THz) bangų Furjė transformacijos spektroskopijai. Aprašytas matematinis spektrinių komponentų modelis, pasiūlytas mažiausių kvadratų aproksimacijos principu pagrįstas komponenčių išskyrimo metodas. Aptarti kitų mokslininkų išbandyti komponentų išskyrimo metodai: pagrindinių komponenčių analizė (PCA), atraminių vektorių mašinos (SVM), mažiausių kvadratų metodas (LS); genetinis algoritmas (GA) ir kiti optimizavimo metodai. Mūsų siūlomas metodas išbandytas su sintetiniais ir realiais duomenimis, pasiūlyta metodo modifikacija realių spektrų analizei, pateikiamos baigiamojo darbo išvados. Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, uždavinio aprašymas, spektroskopijos eksperimento aprašymas, sprendimo metodai, metodų bandymai ir jų rezultatai, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 38 p. teksto be priedų, 17 iliustr., 1 lent., 14 bibliografinių šaltinių.
 
In this master thesis we examine the spectral feature separation problem, its solutions, and their application to terahertz (THz) Fourier transform spectroscopy. We describe a mathematical model of spectral components and propose a solution based on least squares Gaussian approximation. A few component separtion methods described in scientific literature are examined, namely: principal component analysis (PCA), support vector machines (SVM), method of least squares (LS), as well as genetic algorithm (GA) and other optimization methods. Our proposed method is applied to synthetic and real data; we also propose an alteration to this method to make it suitable for analysis of real spectra. Finally, the main conclusions of this thesis are stated. Structure: introduction, problem description, spectroscopy experiment setup, methods of solution, method trials and their results, conclusions and suggestions, bibliography. Thesis consists of: 38 p. of text without appendices, 17 figures, 1 table, 14 bibliographical entries.
 
URI
https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/110453
Collections
  • Magistrų darbai / Master theses [2734]

 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects / KeywordsInstitutionFacultyDepartment / InstituteTypeSourcePublisherType (PDB/ETD)Research fieldStudy directionVILNIUS TECH research priorities and topicsLithuanian intelligent specializationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects / KeywordsInstitutionFacultyDepartment / InstituteTypeSourcePublisherType (PDB/ETD)Research fieldStudy directionVILNIUS TECH research priorities and topicsLithuanian intelligent specialization

My Account

LoginRegister