airPLS:使用自适应迭代加权加权最小二乘进行基线校正

时间:2024-05-27 17:57:07
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文件名称:airPLS:使用自适应迭代加权加权最小二乘进行基线校正

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更新时间:2024-05-27 17:57:07

Python

1.简介 自适应迭代加权加权最小二乘(airPLS)算法不需要任何用户干预和先验信息,例如检测到的峰。 它在拟合的基线和原始信号之间迭代地更改和平方误差(SSE)的权重,并使用先前拟合的基线和原始信号之间自适应地获得SSE的权重。 该基线估算器可以快速灵活地拟合基线。 2.安装 2.1 MATLAB版本 在计算机上安装MATLAB 6.5或更高版本。 从此下载,解压缩并享受它。 2.2 R版本 通过利用R包“ Matrix”中稀疏矩阵的优势,我们实现了Whittaker平滑器和airPLS算法的稀疏版本。 现在,airPLS 2.0的速度比airPLS 1.0快100倍以上。 使用以下R脚本从github安装airPLS R版本 install.packages( ' devtools ' ) library(devtools) httr::set_config( httr::c


【文件预览】:
airPLS-master
----.gitmodules(83B)
----airPLS.png(59KB)
----airPLS_manuscript.pdf(844KB)
----p1p2.mat(21KB)
----airPLS_R()
----airPLS.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----airPLS.m(2KB)
----README.md(3KB)
----test.m(469B)

网友评论

  • 该算法出自于梁逸曾教授和张志敏老师的文献Baseline correction using adaptive iteratively reweighted penalized least squares[2010] (使用自适应迭代加权惩罚最小方差的基线校正算法,差不多是这个翻译)可以直接去git免费下载。 https://github.com/zmzhang/airPLS