Impacto dos Raios Cósmicos na Classificação dos Espectros Raman via LPA2v e PCA

Abstract

A espectroscopia Raman tem sido utilizada para analisar diversos tipos de substâncias, porém, a existência de ruídos pode interferir na análise dos picos Raman das amostras. Por meio das técnicas da LPA2v e da PCA procurou-se avaliar se os raios cósmicos interferem na interpretação de sinais obtidos por Raman em amostras de gasolina sem e com presença de adulterantes. Os dados originais foram tratados, eliminando a linha de base de fluorescência. Foram adicionados manualmente picos equivalentes a raios cósmicos de diferentes intensidades  e larguras de faixa. As técnicas de lógica paraconsistente anotada de dois valores (LPA2v) e análise de componente principal e análise discriminante (PCA-DA) foram aplicadas nos dados sem e com raios cósmicos. Os erros de classificação das amostras de gasolina foram de 0% nas amostras sem raios cósmicos, 6% com raios fortes e 13% com raios largos para a técnica LPA2v. Para a técnica PCA, os erros foram de 6% nas amostras sem raios cósmicos, 13% com raios fortes e 6% com raios largos. Ambas as técnicas se mostraram promissoras para analisar a influência dos raios cósmicos nos picos Raman, porém ambas são afetadas pela existência destes ruídos.

Palavras-chave: espectroscopia Raman; gasolina; raios cósmicos; PCA; LPA2v.

Impact of Cosmic Rays on the Classification of Raman Spectra via LPA2v and PCA

Raman spectroscopy has been used to analyze several types of substances, however, the existence of noise can interfere with the analysis of Raman peaks in the samples. Using LPA2v and PCA techniques, we sought to assess whether cosmic rays interfere with the interpretation of signals obtained by Raman in gasoline samples without and with the presence of adulterants. The original data was treated, eliminating the fluorescence background. Peaks equivalent to cosmic rays of different intensities and bandwidths were manually added. The two-value annotated paraconsistent logic (LPA2v) and principal component analysis and discriminant analysis (PCA-DA) techniques were applied to data with and without cosmic rays. The classification errors of gasoline samples were 0% in samples without cosmic rays, 6% with strong rays and 13% with large bandwidth rays for the LPA2v technique. For the PCA technique, errors were 6% in samples without cosmic rays, 13% with strong rays and 6% with large bandwidth rays. Both techniques have shown promise for analyzing the influence of cosmic rays on Raman peaks, but both are affected by the existence of these noises.

Keywords: Raman spectroscopy; gasoline; cosmic rays; PCA; LPA2v.