MCR-AR

新的能量基模型解决了多元曲线解析的挑战

研究人员开发了EB-gMCR，一种用于多元曲线解析（MCR）的新型能量基生成模型方法。该方法模拟了样本如何通过组件轮廓的线性叠加以及噪声来形成。EB-gMCR旨在通过最小化样本间的组件使用量来识别真实组件及其浓度，有效解决了经典MCR技术固有的旋转模糊性。该模型已在合成数据集和光谱数据中成功恢复了组件数量并解码了未见过的混合物，而无需预先了解组件数量。