An Introduction to Processing, Fitting, and Interpreting Transient Absorption Data

计算机科学 曲线拟合 数据集 数据处理 瞬态(计算机编程) 集合(抽象数据类型) 数据挖掘 算法 吸收(声学) 机器学习 人工智能 数据库 光学 物理 操作系统 程序设计语言
作者
Robert C. Hamburger,Christopher A. Rumble,Elizabeth R. Young
出处
期刊:Journal of Visualized Experiments [MyJOVE]
卷期号: (204) 被引量:9
标识
DOI:10.3791/65519
摘要

Transient absorption (TA) spectroscopy is a powerful time-resolved spectroscopic method used to track the evolution of excited-state processes through changes in the system's absorption spectrum. Early implementations of TA were confined to specialized laboratories, but the evolution of commercial turn-key systems has made the technique increasingly available to research groups across the world. Modern TA systems are capable of producing large datasets with high energetic and temporal resolution that are rich in photophysical information. However, processing, fitting, and interpreting TA spectra can be challenging due to the large number of excited-state features and instrumental artifacts. Many factors must be carefully considered when collecting, processing, and fitting TA data in order to reduce uncertainty over which model or set of fitting parameters best describes the data. The goal of data preparation and fitting is to reduce as many of these extraneous factors while preserving the data for analysis. In this method, beginners are provided with a protocol for processing and preparing TA data as well as a brief introduction to selected fitting procedures and models, specifically single wavelength fitting and global lifetime analysis. Commentary on a number of commonly encountered data preparation challenges and methods of addressing them is provided, followed by a discussion of the challenges and limitations of these simple fitting methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
你好发布了新的文献求助10
刚刚
行者无疆完成签到,获得积分0
刚刚
刚刚
黎明发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
科目三的应助被活泼滑板采纳,获得10
1秒前
元谷雪发布了新的文献求助10
1秒前
琪琪完成签到,获得积分10
1秒前
L91发布了新的文献求助10
2秒前
多情的怀柔完成签到,获得积分20
2秒前
外向梦山完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
anzhe发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
顾矜的应助被QuanlongWang采纳,获得10
4秒前
科研小猪完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
欣欣发布了新的文献求助30
4秒前
傅家庆完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
小徐很蠢啊完成签到 ,获得积分10
5秒前
invisight的应助被夕风凛采纳,获得10
5秒前
wzc111完成签到,获得积分10
5秒前
Singularity的应助被qiyangZhang采纳,获得10
5秒前
雨齐发布了新的文献求助10
6秒前
传奇3的应助被Yuan采纳,获得10
6秒前
朱古力完成签到,获得积分10
6秒前
小麻豆完成签到,获得积分10
6秒前
yan完成签到,获得积分20
6秒前
jingjingl发布了新的文献求助10
6秒前
你好完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
汽水完成签到,获得积分20
7秒前
阿莉大王完成签到,获得积分10
8秒前
danporzhu完成签到,获得积分10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea De Guyane 2000
Narrative Disclosure and Earnings Performance: Evidence from R&D Disclosures 1050
内視鏡下経鼻経蝶形骨洞手術術後SIADHに対する予防的水制限の安全性と有効性の検討 1000
Positive Psychology 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8007327
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9457674
关于积分的说明 21167609
捐赠科研通 7579775
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3382633
关于科研通互助平台的介绍 2515195
邀请新用户注册赠送积分活动 2417490