„Statistics-sensitive Non-linear Iterative Peak-clipping“ – Versionsunterschied
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AZ: Die Seite wurde neu angelegt: '''Statistics-sensitive Non-linear Iterative Peak-clipping''' kurz '''SNIP''' ist eine Algorithmus zur Basislinienkorrektur, der ursprünglich für das PIXE-Verfahren in den Geowissenschaften entwickelt wurde.<ref>{{Literatur |Autor=C. G. Ryan, E. Clayton, W. L. Griffin, S. H. Sie, D. R. Cousens |Titel=SNIP, a statistics-sensitive background treatment for the quantitative analysis of PIXE sp… |
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Version vom 30. April 2022, 11:41 Uhr
Statistics-sensitive Non-linear Iterative Peak-clipping kurz SNIP ist eine Algorithmus zur Basislinienkorrektur, der ursprünglich für das PIXE-Verfahren in den Geowissenschaften entwickelt wurde.[1] Es ist jedoch universeller einsetzbar etwa in der Raman-Spektroskopie[2] oder MALDI-TOF MS.[3]
Einzelnachweise
- ↑ C. G. Ryan, E. Clayton, W. L. Griffin, S. H. Sie, D. R. Cousens: SNIP, a statistics-sensitive background treatment for the quantitative analysis of PIXE spectra in geoscience applications. In: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research B. Band 34, 1988, ISSN 0168-583X, S. 396–402, doi:10.1016/0168-583X(88)90063-8.
- ↑ Oleg Ryabchykov, Shuxia Guo, Thomas Bocklitz: Analyzing Raman spectroscopic data. In: Physical Sciences Reviews. Band 4, Nr. 2, 2019, ISSN 2365-659X, doi:10.1515/psr-2017-0043.
- ↑ Susmita Datta, Bart J. A. Mertens: Statistical Analysis of Proteomics, Metabolomics, and Lipidomics Data Using Mass Spectrometry. Springer, 2016, ISBN 978-3-319-45809-0, S. 104, doi:10.1007/978-3-319-45809-0_6 (arxiv.org [PDF]).