Applies a moving-window polynomial filter to denoise spectra. Based on the Savitzky-Golay algorithm, which fits an order m polynomial within a sliding window of length 2*n+1 to preserve peak shapes better than simple boxcar averaging.
Applique un filtre polynomial à fenêtre mobile pour atténuer le bruit des spectres. Basé sur l'algorithme de Savitzky-Golay, qui ajuste un polynôme d'ordre m dans une fenêtre glissante de longueur 2*n+1 afin de préserver les formes d'ondes mieux qu'une moyenne simple.
Arguments
- raman
A data.frame of Raman spectra in long format with columns `sample_id`, `wavenumber`, and `intensity`, carrying an `intensity` attribute of `"raman"` or `"normalized raman"` (as produced by [read_raman()]). FTIR absorbance/transmittance data is not accepted.
Un data.frame de spectres Raman au format long avec les colonnes `sample_id`, `wavenumber` et `intensity`, portant un attribut `intensity` de `"raman"` ou `"normalized raman"` (tel que produit par [read_raman()]). Les données FTIR d'absorbance/transmittance ne sont pas acceptées.
- sample_ids
A vector of one or more `sample_id`s to select.
Un vecteur d'un ou plusieurs `sample_id`s à sélectionner.
- window_length
The length of the smoothing window (must be odd). Default is 7. Must be at least `polyorder + 1`.
La longueur de la fenêtre de lissage (doit être impaire). Par défaut, 7. Doit être au moins `polyorder + 1`.
- polyorder
The order of the polynomial fit within the window. Default is 2. Must be less than `window_length`.
L'ordre du polynôme à ajuster dans la fenêtre. Par défaut, 2. Doit être inférieur à `window_length`.
Value
a data.frame containing the smoothed Raman spectra with the same structure as the input (`wavenumber`, `intensity`, `sample_id`).
un data.frame contenant les spectres Raman lissés avec la même structure que l'entrée (`wavenumber`, `intensity`, `sample_id`).
Examples
if (requireNamespace("signal", quietly = TRUE)) {
# Generate synthetic Raman data with noise
wn <- seq(100, 2000, by = 2)
peaks <- 100 * exp(-(wn - 500)^2 / 5000) + 50 * exp(-(wn - 1000)^2 / 8000)
noisy <- peaks + rnorm(length(wn), sd = 10)
raman_noisy <- data.frame(
wavenumber = wn,
intensity = noisy,
sample_id = "noisy_sample"
)
attr(raman_noisy, "intensity") <- "raman"
# Smooth the spectra
raman_smooth <- smooth_spectra(raman_noisy, window_length = 11, polyorder = 2)
}