Dimensionality reduction of spectroscopic data

but.committeeprof. RNDr. Radim Chmelík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Tomáš Černohorský, CSc. (člen) prof. RNDr. Pavel Veis, CSc. (člen) RNDr. Martin Ferus, Ph.D. (člen) Mgr. Michaela Kuchynka, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent ve své práci přináší inovativní metody ve zpracování spektroskopických dat o vysoké dimenzi (počet spektor). Využitím chemonetrických metod zpracovává data v několika aplikacích a ukazuje robustnost těchto metod. Dále přináší způsoby spojení dat o různých modalitách - LIBS+Raman pro klasifikaci plastů; -LIBS+SEM-EDS pro kvantifikaci prvků v meteoritech; -LIBS+XRF pro kvantifikaci těžkých kovů v rostlinách. Tyto ědecké výstupy byly prezentovány na mezinárodních konferencích a jsou publikovány (případně budou publikovány) v impaktovaných časopisech. Student v rozpravě dostatečně zodpověděl veškeré dotazy.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programFyzikální a materiálové inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKaiser, Jozefen
dc.contributor.authorHolub, Danielen
dc.contributor.refereeČernohorský, Tomášen
dc.contributor.refereeVeis, Pavelen
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractTechniky redukce dimenze dat mohou mít v oblasti spektroskopických dat mnoho podob, proto neexistuje obecný návod pro použití redukce dimenze dat. Jako hlavní spektroskopická metoda pro experimentování s různými strategiemi analýzy dat a redukce jejich dimenze byla vybrána spektroskopie laserem indukovaného plazmatu (LIBS z angl. Laser-Induced Breakdown Spectroscopy). LIBS poskytuje téměř okamžitou spektrální odezvu z téměř jakéhokoli typu vzorku a díky této rychlosti a robustnosti se velikost dat pocházejících z této spektroskopie stává výzvou pro běžný hardware. Proto je v oblasti LIBS redukce dimenze dat velice důležitá. Kromě LIBS bylo použito několik dalších spektroskopických technik, například rentgenová fluorescence (XRF), energeticky disperzní rentgenová spektroskopie (EDX) nebo Ramanova spektroskopie. Ramanova spektroskopie byla zvolena jako metoda komplementární k metodě LIBS, aby se dále využily výhody redukce dimenze dat. Pomocí vhodné strategie redukce dat lze informace z vybraných spektroskopií kombinovat a získat tak vyšší úroveň informací o vzorku. Hlavním cílem této práce je výzkum a implementace různých strategií analýzy dat na různých aplikacích LIBS se zaměřením na využití komplexních metod redukce dimenze dat spolu s jednoduchými metodami analýzy dat, jako je výběr proměnných. Získáním zkušeností s různými soubory dat se mohou kombinovat data z vybraných spektroskopických metod - LIBS, XRF, EDX a Ramanovy spektroskopie - tak, aby se zvýšil výkon analýzy z hlediska vybrané aplikace. V práci je představeno několik chemometrických metod, které jsou využity v souboru již publikovaných prací, které jsou všechny publikovány v impaktovaných časopisech s autorem této práce jako prvním autorem. Díky této práci lze získat obecnou strategii pro redukci dimenze dat a jejich analýzu z perspektivy rozličných aplikací metody LIBS a dalších spektroskopických metod. Přidanou hodnotou této práce je univerzálnost představených postupů, jelikož mohou být použity nejen na data z metody LIBS, ale jakékoliv jiné spektroskopické metody a potencionálně i na data mimo oblast spektroskopie.en
dc.description.abstractDimensionality reduction techniques can take many forms in the scope of spectroscopic data. As such, there is no general guideline for dimensionality reduction usage. As the main spectroscopic method to experiment with various data analysis and dimensionality reduction strategies, Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) was selected. LIBS provides almost instantaneous spectral response from nearly any type of sample and because of this rapidness and robustness, the data size coming from this spectroscopy is becoming challenging to regular hardware. Thus, the dimensionality reduction is paramount in the field of LIBS. In addition to LIBS, several other spectroscopic techniques were employed, such as X-ray Fluorescence Spectroscopy (XRF), Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (EDX), or Raman spectroscopy. Raman spectroscopy was selected as a complementary method to LIBS, to further utilize the benefits of dimensionality reduction. By using a suitable data reduction strategy, information from the selected spectroscopies can be combined to provide a higher level of information about the sample. The main goal of this thesis is to research and implement different data analysis strategies on a variety of LIBS applications, with a focus on utilizing complex dimensionality reduction methods along with simple data analysis methods like feature selection. By gaining experience with various data sets, the data from the selected spectroscopic methods – LIBS, XRF, EDX, and Raman spectroscopy – is to be combined to enhance the performance from the point of view of the selected application. Several chemometric methods are introduced in the thesis and utilized in a collection of already published works, which are all published in impacted journals with the author of this thesis as the first author. By following this thesis, a general strategy for dimensionality reduction and data analysis can be gained from the perspective of different applications of LIBS and other spectroscopic analyses. The additional value is the versatility of the shown approaches, as they can be used not only for LIBS data but also on any spectral data with possible utilization outside of spectroscopy as well.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationHOLUB, D. Dimensionality reduction of spectroscopic data [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.cs
dc.identifier.other163107cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/249819
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectLIBSen
dc.subjectRamanova spektroskopieen
dc.subjectXRFen
dc.subjectEDXen
dc.subjectspektroskopieen
dc.subjectanalýza daten
dc.subjectchemometrieen
dc.subjectvýběr proměnnýchen
dc.subjectfúze daten
dc.subjectLIBScs
dc.subjectRaman spectroscopycs
dc.subjectXRFcs
dc.subjectEDXcs
dc.subjectspectroscopycs
dc.subjectdata analysiscs
dc.subjectchemometricscs
dc.subjectfeature selectioncs
dc.subjectdata fusioncs
dc.titleDimensionality reduction of spectroscopic dataen
dc.title.alternativeDimensionality reduction of spectroscopic datacs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2024-11-21cs
dcterms.modified2024-11-26-15:25:26cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid163107en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 15:38:19en
sync.item.modts2025.01.15 15:55:21en
thesis.disciplineFyzikální a materiálové inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav fyzikálního inženýrstvícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 6
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
13.5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
2.54 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file thesis-1.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Vedouci prace-Posudek_skolitele_Holub BP.pdf
Size:
2.39 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Vedouci prace-Posudek_skolitele_Holub BP.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Oponentsky posudek disertacni prace Holub BP.pdf
Size:
157.07 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-Oponentsky posudek disertacni prace Holub BP.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Posudok oponenta PhD 2024 Holub VUT Brno def BP.pdf
Size:
199.44 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-Posudok oponenta PhD 2024 Holub VUT Brno def BP.pdf
Collections