文件名称：DeepSpectroscopy:深度学习光谱
文件大小：1.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 01:02:28
deep-learning tensorflow libs spectroscopy Python
深度光谱 深度学习光谱 通过深度学习分析频谱。 介绍 近年来，深度学习已在广泛的研究领域中引起越来越多的关注。 但是，据我们所知，在光谱学领域还没有深度学习的应用。 因此，我想举一个例子来说明如何使用深度学习对光谱数据进行定性和定量分析。 我们使用激光诱导击穿光谱法（LIBS）来说明整个过程。 光谱文件的组织方式为： 数据/ 1 /1 /2 /3 ... 数据/ 2 /1 /2 /3 ... 数据/ 3 /1 /2 /3 ... 数据/ 4 /1 /2 /3 ... 共有四类样本，分别与子文件夹1、2、3和4相对应。 用法 要求 软件 Tensorflow的要求（请参阅：Tensorflow） Python软件包：numpy，csv，matplotlib 仅在Ubuntu 16.04，带有TensorFlow 1.5.0的Python 2.
【文件预览】：
DeepSpectroscopy-master
----gen_bin.py(2KB)
----.gitignore(110B)
----data()
--------data_001.spa(653KB)
--------data_001.spe(2.02MB)
----__init__.py(27B)
----test_result.py(10KB)
----split.py(3KB)
----gen_elements.py(494B)
----qualitative()
--------__init__.py(0B)
--------spectroscopy.py(2KB)
--------train.py(11KB)
----utils.py(226B)
----scripts()
--------train_quantitative.sh(331B)
--------process_data.sh(105B)
--------train_qualitative_fc.sh(30B)
--------train_qualitative.sh(327B)
----README.md(1KB)
----test.py(215B)
----read_bin.py(741B)
----shuffle.py(1KB)
----quantitative()
--------__init__.py(0B)
--------spectroscopy.py(2KB)
--------train.py(12KB)