压缩文件解析:一阶导数光谱分析技术

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资源摘要信息:"fist_der_光谱;一阶导数.zip是一个与光谱分析和数据处理相关的压缩文件。光谱学是一门研究物质与电磁辐射相互作用的科学,它涵盖了从可见光到X射线和伽马射线的宽广波长范围。在光谱学中,通过分析物质发射或吸收的特定波长的光,可以获取关于物质组成、物理状态、电子能级等信息。 一阶导数是数学概念,在光谱分析中特指对光谱数据进行求导处理。导数光谱是一种常用的光谱数据处理方法,它可以增强光谱中的某些特征,例如峰或谷,使得分析者能够更清晰地分辨出光谱中的细节变化。在处理光谱数据时,一阶导数能够帮助平滑背景噪音,突出光谱的峰值和边缘,从而在分析化学反应、材料特性等领域提供更准确的数据。 对光谱数据进行一阶导数处理,通常是为了识别和校正基线漂移、改善峰形、提高分辨率或消除光谱重叠等问题。例如,在色谱分析中,当两个或多个物质的光谱峰重叠时,通过对光谱进行一阶导数处理,可以获得新的导数光谱,这有助于区分和量化重叠的峰。 在实际应用中,一阶导数可以通过手工计算或使用专门的数据处理软件来获得。手工计算涉及对光谱数据的每一个点,应用导数的数学定义进行求解,这种方法耗时且容易出错。因此,多数情况下会采用软件工具来自动化这个过程,常用的工具有Origin、Matlab、Python等,这些工具都能够快速准确地计算出光谱的一阶导数,并提供图表展示等功能。 在本压缩文件中,我们预期包含了与一阶导数光谱分析相关的数据文件、处理脚本或研究报告等。这些内容可能包括原始光谱数据、处理后的导数光谱图像、数据分析脚本、以及可能的分析结果和结论。具体细节需要解压缩文件后方可知晓。 由于文件中未提供具体的标签信息,我们可以推测该文件可能与化学分析、材料科学、物理学、环境监测、药物检测和质量控制等领域相关。这些领域的研究者和技术人员可能会用到一阶导数光谱分析技术来处理和分析他们的实验数据。 解压后的文件列表中的“fist_der_光谱;一阶导数.zip”表明这可能是一个包含多个文件的压缩包,具体包含的文件类型和内容需要进一步探索才能确定。不过,由于描述信息与标题完全一致,并未提供额外信息,我们只能做出一般性的假设,并期待解压文件后获取更精确的数据和信息。"

class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: (batch_size,n_nodes,input_dim) :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

2023-06-06 上传