Описание программы DSpectra (обработка рентгенофлуоресцентных спектров)

В данной небольшой заметке описано программное обеспечение для решения задачи комплексной обработки рентгенофлуоресцентных спектров.

Программа была разработана для решения ряда задач:

1. Получения информации с рентгенофлуоресцентных спектрометров, производства АО “Научные приборы”, с возможностью напрямую задавать реальное время измерения, ток и экспозицию.
2. Получение информации со любого спектрометра в виде текстового фала.
3. Реализация различной математической обработки спектров:
   • сглаживание;
   • дифференцирование;
   • выделение характеристических линий;
   • расчет параметров характеристических линий и фонового сигнала;
   • аппроксимация сигнала различными функциями.
4. Сохранение информации, полученной из спектров в виде матрицы “объекты-признаки”.
5. Реализация алгоритмов машинного обучения и работы с большими массивами данных для классификации и регрессии.

На данный момент разработка программы продолжается, часть алгоритмов выложена на Гитхабе, а базовая версия программы зарегистрирована в федеральном реестре программ для ЭВМ (Российская Федерация).

Реферат программы.

Программное обеспечение разработано для обработки и преобразования спектральной информации, полученной от энергодисперсионных рентгеновских спектрометров любого производителя при наличии возможности экспорта спектра в виде вектора интенсивностей или матрицы энергия-интенсивность в любой файловый формат. Позволяет проводить:

1. Математическую обработку спектров:
   1. Сглаживание по алгоритмам среднего и медианного фильтра, Савицкого-Голея и Фурье-преобразования;
   2. Приведения исходного спектра к дифференциальной, нормализованной и частотной форме.
2. Получение аналитической информации:
   1. Ручное выделение и маркировка характеристических линий (далее – пики);
   2. Расчет интенсивности, площади и отношения сигнал-шум для пика;
   3. Вычисление и нивелирование базовой линии;
   4. Автоматическое проведение всех вышеперечисленных стадий.
3. Работу с аналитической информацией, выделенной из спектра:
   1. Создание библиотеки полученной информации;
   2. Построение матриц «объекты-признаки»;
   3. Классификация по алгоритмам случайного леса;
   4. Множественная регрессия, создание пользовательских методов регрессионного анализа;
   5. Сохранение пользовательских схем анализа.
4. Возможность поточной обработки спектров по каждой представленной стадии.
5. Экспорт полученной информации в виде .txt, .csv, *.xls файлов.
6. Построение отчетов о проделанной работе.