Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On the non-universality of distance metrics in laser-induced breakdown spectroscopy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26620%2F26%3A0198032" target="_blank" >RIV/00216305:26620/26:0198032 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/ja/d4ja00377b" target="_blank" >https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/ja/d4ja00377b</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1039/D4JA00377B" target="_blank" >10.1039/D4JA00377B</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the non-universality of distance metrics in laser-induced breakdown spectroscopy

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The ability to measure similarity between high-dimensional spectra is crucial for numerous data processing tasks in spectroscopy. Many popular machine learning algorithms depend on, or directly implement, a form of similarity or distance metric. Despite its profound influence on algorithm performance and sensitivity to signal fluctuations, the selection of an appropriate metric remains often neglected within the spectroscopic community. This work aims to shed light on the metric selection process in Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) and study consequences for data analysis and analytical performance in selected applications. We studied six relevant distance metrics: Euclidean, Manhattan, cosine, Siamese, fractional, and mutual information. We assessed their response to changes in sample composition, additive noise, and signal intensity. Our results show specific vulnerabilities of commonly used metrics, such as the Euclidean metric's high sensitivity to additive noise and the cosine metric's sensitivity to spectral shifts. The Siamese metric stood out in the majority of studied cases and outperformed others in a direct comparison within the spectra classification task. This work provides basic guidelines for selecting metrics in various contexts. The methodology is general and can be directly extended to other spectroscopic techniques that possess comparable data properties.

  • Název v anglickém jazyce

    On the non-universality of distance metrics in laser-induced breakdown spectroscopy

  • Popis výsledku anglicky

    The ability to measure similarity between high-dimensional spectra is crucial for numerous data processing tasks in spectroscopy. Many popular machine learning algorithms depend on, or directly implement, a form of similarity or distance metric. Despite its profound influence on algorithm performance and sensitivity to signal fluctuations, the selection of an appropriate metric remains often neglected within the spectroscopic community. This work aims to shed light on the metric selection process in Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) and study consequences for data analysis and analytical performance in selected applications. We studied six relevant distance metrics: Euclidean, Manhattan, cosine, Siamese, fractional, and mutual information. We assessed their response to changes in sample composition, additive noise, and signal intensity. Our results show specific vulnerabilities of commonly used metrics, such as the Euclidean metric's high sensitivity to additive noise and the cosine metric's sensitivity to spectral shifts. The Siamese metric stood out in the majority of studied cases and outperformed others in a direct comparison within the spectra classification task. This work provides basic guidelines for selecting metrics in various contexts. The methodology is general and can be directly extended to other spectroscopic techniques that possess comparable data properties.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10406 - Analytical chemistry

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    JOURNAL OF ANALYTICAL ATOMIC SPECTROMETRY

  • ISSN

    0267-9477

  • e-ISSN

    1364-5544

  • Svazek periodika

    40

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    1552-1565

  • Kód UT WoS článku

    001492435500001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105005807325