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MARSFT: Efficient fitting of CARS spectra using a library‐based genetic algorithm

Greifenstein, M. ; Dreizler, A. (2024)
MARSFT: Efficient fitting of CARS spectra using a library‐based genetic algorithm.
In: Journal of Raman Spectroscopy, 2021, 52 (3)
doi: 10.26083/tuprints-00017817
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

A loss‐less compressed library scheme is presented in this publication that allows for computationally efficient fitting of coherent anti‐Stokes Raman spectra with no restriction to the number of degrees of freedom for the spectral fit. The compression is achieved by convolving the squared modulus and the real part of the complex susceptibility with a Gaussian kernel narrower than the experimental apparatus function. This effectively reduces library size while allowing to convolve to the final experimental linewidth during the fit. For the optimization procedure, a gradient‐free mixed‐integer genetic algorithm was implemented due to its ability to extract library spectra without interpolation. We demonstrate the ability of the code by comparing it to CARSFT in terms of dependency on starting solution, computational cost and accuracy using simulated spectra with varying noise contribution.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2024
Autor(en): Greifenstein, M. ; Dreizler, A.
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: MARSFT: Efficient fitting of CARS spectra using a library‐based genetic algorithm
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 5 Januar 2024
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: 2021
Ort der Erstveröffentlichung: Chichester
Verlag: John Wiley & Sons
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Journal of Raman Spectroscopy
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 52
(Heft-)Nummer: 3
DOI: 10.26083/tuprints-00017817
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17817
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Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
Kurzbeschreibung (Abstract):

A loss‐less compressed library scheme is presented in this publication that allows for computationally efficient fitting of coherent anti‐Stokes Raman spectra with no restriction to the number of degrees of freedom for the spectral fit. The compression is achieved by convolving the squared modulus and the real part of the complex susceptibility with a Gaussian kernel narrower than the experimental apparatus function. This effectively reduces library size while allowing to convolve to the final experimental linewidth during the fit. For the optimization procedure, a gradient‐free mixed‐integer genetic algorithm was implemented due to its ability to extract library spectra without interpolation. We demonstrate the ability of the code by comparing it to CARSFT in terms of dependency on starting solution, computational cost and accuracy using simulated spectra with varying noise contribution.

Freie Schlagworte: CARS, genetic algorithm, library, spectral fit
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-178171
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Reaktive Strömungen und Messtechnik (RSM)
Hinterlegungsdatum: 05 Jan 2024 13:43
Letzte Änderung: 08 Jan 2024 07:40
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