Reverse Curve Fitting Approach for Quantitative Deconvolution of Closely Overlapping Triplets in Fourier Transform Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy Using Odd-Order Derivatives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A new deconvolution strategy, reverse curve fitting, was developed to determine peak positions and independent intensities of overlapping Fourier transform (FT) nuclear magnetic resonance (NMR) bands. From the third-order derivative of the overlapping band, the peak position was estimated from its zero-crossing point and the peak intensity was quantitated by partial curve matching with its primary maxima. Every matched peak in the overlapping band was dismembered in turn to weaken the overlap until an independent peak was filtered out. The deconvolution can be refined progressively by manually tuning the peak positions and peak widths. In a simulation study, a closely overlapped 13C NMR triplet (overlapping degrees between 0.5 and 1.0) at a signal-to-noise ratio (SNR) of 20:1 was quantitatively deconvoluted by our reverse curve fitting procedure with a routine denoising technique. The noise interference and denoising technique were also studied in the simulation. A real FT-NMR overlapping band of Ethylbenzene (300 MHz) was satisfactorily deconvoluted and compatible with higher resolution literature spectral data. A more complicated overlapping NMR band of Tetraphenyl porphyrin was studied as well. This new approach to the deconvolutions is applicable to other FT spectroscopies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle