Spectroscopie Raman comprimée pour la classification supervisée d'espèces : méthodologie pour la conception d'approches robustes
Résumé
Raman spectroscopy is widely used for chemical analysis, but generally requires large exposure times. To mitigate this issue it is possible to use compressed acquisition techniques, which consist in measuring only some parts of the spectrum after a spectral filtering tailored for a given task using an a priori about the analyzed sample. In the presence of model shifts, the more specialized the filtering, the more difficult it is to detect and characterize these deviations. We present a methodology based on the Bhattacharyya and Cramér-Rao bounds for the design of a compressed Raman system, allowing to classify measurements among a list of reference species, to check the adequacy of these measurements with this a priori, and to reconstruct encountered spectra without requiring additional measurements.
La spectroscopie Raman est très utilisée pour l'analyse chimique, mais elle nécessite en général d'importants temps de pose. Pour pallier ce problème il est possible d'utiliser des techniques comprimées, qui consistent à ne mesurer qu'une partie du spectre après un filtrage en fréquence optimisé pour une tâche donnée grâce à un a priori sur l'échantillon analysé. En présence d'écarts de modèle, il est d'autant plus difficile de détecter et de caractériser ces écarts que le filtrage est spécialisé. Nous présentons une méthodologie basée sur les bornes de Bhattacharyya et de Cramér-Rao pour la conception d'un système Raman comprimé, permettant de classer les mesures parmi une liste d'espèces chimiques de spectres connus, de vérifier l'adéquation des mesures avec cet a priori, et de reconstruire les spectres rencontrés sans nécessiter de mesures supplémentaires.
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