Análise de agrupamentos para dados espectrais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, João Pedro Alvarenga Ramos da
Orientador(a): Andrade Filho, Mário de Castro lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Espectroscopia
Dados funcionais
Raman
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::ANALISE FUNCIONAL
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/19966
Resumo: Spectroscopy is the study that uses techniques to measure the spectrum of electromagnetic radiation, including visible light and radiofrequency, where we search for information such as chemical composition, temperature, density, mass, distance, luminosity, and relative motion using displacement measurements. In the case of Raman spectroscopy, we use a light diffusion process to obtain additional information about vibrations that increase the understanding of the fundamental molecular structure. These methodologies provide a diversity of data, which will be modeled and analyzed using statistical and machine learning techniques. The spectroscopy data show high dimensionality and a strong presence of outliers that cause difficulties in clustering due to false positives in discovering new clusters. For the study, a review of the literature on methods for grouping spectroscopy data that do not vary with time will be made. Thus, comparing models with the existing ones, and applying it to real data and simulated data.
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