稀疏红外光谱用于挥发性有机化合物检测
化学物理
2025-06-27 v1 数据分析、统计与概率
摘要
为降低红外光谱硬件的复杂性而维持性能，本文发展了一种称为稀疏红外光谱（Sparse Infrared Spectroscopy, SIRS）的数据驱动、任务特定的光谱收集方法。通过基于数量精确红外数据库的数值仿真实验，采用非负矩阵分解（non-negative matrix factorization）识别最少数量的滤波带，以在惰性背景或气体混合物中识别挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds, VOC）。数据驱动方法被发现能够在约1-10个氫分母（PPM）水平下识别污染物，仅需约20-50个光谱样本，而传统红外光谱通常需要超过1000个样本。该方法对噪声和混合物中基成分的特征具有相当稳健性，从而实现针对性光谱采样点以简化硬件设计而维持性能。
引用
@article{arxiv.2506.20678,
title = {Sparse Infrared Spectroscopy for Detection of Volatile Organic Compounds},
author = {Mira Welner and Andre Hazbun and Thomas Beechem},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20678},
year = {2025}
}