Информация о книге Joseph Dubrovkin «Data Compression in Spectroscopy», Cambridge Scholars Publishing. 2022, 355 pp. ISBN (10): 1-5275-8620-0 ISBN (13): 978-1-5275-8620-8

Abstract

Широкое применение инструментальных методов анализа, в частности, аналитической спектроскопии, в последние годы привело к увеличению объема информации об изучаемых объектах. Полученные результаты эксперимента сохраняются на компьютере в виде многомерных массивов цифровых данных, которые нужно специальным образом обрабатывать, например, убирать лишний шум, визуализировать, анализировать, сжимать для эффективного хранения. Для этих целей существуют теоретические методы и алгоритмы сжатия данных. При этом, алгоритмы сжатия (распаковки) должны обеспечивать минимальное искажение исходных сигналов обработки гиперспектральных данных. Большой объем данных подразумевает комплексный анализ информации. При работе с многомерными массивами важно использование специальных методов и технологий для обработки, анализа и интерпретации гиперспектральных данных. В настоящей статье представлена информация о монографии Joseph Dubrovkin «Data Compression in Spectroscopy». Книга опубликована издательством Cambridge Scholars Publishing. Представленная монография написана специалистом с огромным опытом работы в области анализа многомерных данных, хемометрики. Книга состоит из предисловия, информации о структуре книги, списка сокращений и символов, введения для каждой из 4 глав, 8 приложений, списка литературы и предметного указателя. Большое количество примеров и упражнений иллюстрируются программами на MATLAB, а библиографические таблицы наглядно демонстрируют применение методов сжатия в промышленных и исследовательских лабораториях. Материал книги в рецензии обсуждается по главам. Современная монография по сжатию данных в спектроскопии будет полезна в качестве учебного пособия для студентов и преподавателей, а также, специалистам аналитических лабораторий.

Widespread use of instrumental methods of analysis, in particular analytical spectroscopy, in recent years has led to increasing volume of information about the objects being studied. Experimental results are stored on a computer in the form of multidimensional digital data arrays that need to be processed in a special way, for example, to remove noise, visualize, analyze, and compress for efficient storage. For these purposes, there are theoretical methods and algorithms of data compression. At the same time compression (decompression) algorithms must ensure minimum distortion of the original signals for processing hyperspectral data. Large volume of data implies a comprehensive analysis of information. When working with multidimensional arrays, it is important to use special methods and technologies for processing, analyzing and interpreting hyperspectral data. This article provides information about the monograph “Data Compression in Spectroscopy” by Joseph Dubrovkin. The book was published by Cambridge Scholars Publishing. The book was written by an expert with extensive experience in the field of multivariate data analysis and chemometrics. The book consists of a preface, information about the structure of the book, a list of abbreviations and symbols, an introduction for each of 4 chapters, 8 appendices, a list of references and a subject index. A large number of examples and exercises are illustrated with MATLAB programs, and bibliographic tables clearly demonstrate the use of compression methods in industrial and research laboratories. The material in the book is discussed chapter by chapter. This modern monograph on data compression in spectroscopy will be useful as a teaching aid for students and teaching staff, as well as for specialists in analytical laboratories.