能量色散 X射线数据的多尺度贝叶斯方法
材料科学
2025-02-12 v1 介观与纳米尺度物理
数据分析、统计与概率
摘要
能量色散 X射线(EDX) 光谱成像可提供具原子级空间分辨率的组成信息。 然而， 实验限制常导致 EDX 光谱极度稀疏且噪声较大。 在此条件下， 每个 检测到的 X射线都必须被利用以获取关于 sample 的 maximum 可能信息。 为此， 我们引入一种 robust 多尺度贝叶斯方法， 该方法 accounts for Poisson statistics in EDX 数据并 leverages 其 underlying spatial correlations。 这结合 EDX 光谱模拟(元素贡献与 Bremsstrahlung background) 进入 Bayesian 估计 strategy。 在使用模拟数据集进行测试时， 通过该方法获得的化学图比 standard 方法获得的化学图更 accurate， 并 preserve 更高的空间分辨率。 这些特性 translate 到 experimental 数据集， 方法 enhances 经典 铅钛酸 PbTiO3 sample 的 原子分辨率化学图， 使得 ferroelectric 域以 unit-cell 分辨率被映射。
引用
@article{arxiv.2502.07473,
title = {A multiscale Bayesian approach to quantification and denoising of energy-dispersive x-ray data},
author = {Pau Torruella and Abderrahim Halimi and Ludovica Tovaglieri and Céline Lichtensteiger and Duncan T. L. Alexander and Cécile Hébert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.07473},
year = {2025}
}