RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Desarrollo de algoritmia para la identificación automática de espectros Raman de la misión ExoMars
A1 Khadmaoui Bichouna, Mohamed
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Algoritmia
K1 Identificación automática de espectros
AB Este trabajo se ha desarrollado en el marco de desarrollo del instrumento RLS, el espectrómetro Raman incluido en el rover Rosalind Franklin que la ESA lanzará a Marte en 2022 en la misión ExoMars.El objetivo principal del trabajo es el desarrollo de algoritmos y rutinas para el análisis automatizado de espectros Raman que permitan la identificación de las fases minerales presentes en dichos espectros. Este trabajo se enmarca en el desarrollo del software IDAT/SpectPro que, como ya se ha descrito, es una herramienta software desarrollada por la Universidad de Valladolid y que será utilizada durante la fase de operación del instrumento RLS en Marte para el análisis automatizado de los datos obtenidos de muestras marcianas. Las rutinas que se proponen facilitarán la tarea de interpretación de los espectros, cruzando los datos obtenidos contra una base de datos espectrales desarrollada ad-hoc para la misión.Para ello, el trabajo se ha dividido en dos tareas.1- Por un lado, el alumno ha de familiarizarse con el tratamiento y procesamiento de espectros Raman. En base a espectros ya adquiridos, se pretende procesar un número suficiente de espectros de materiales y mezclas de materiales diferentes que permitan realizar una caracterización adecuada de las rutinas desarrolladas. De esta forma, se obtendrán capacidades de procesamiento y análisis de espectroscopia Raman, desde el tratamiento de la línea de base, detección de picos o ajustes de bandas sobre los espectros procesados.2- Por otro lado, el alumno desarrollará una serie de algoritmos de identificación en base a parámetros espectrales (posición y altura de picos) que habrán sido previamente obtenidos mediante el análisis con SpectPro definido en el objetivo 1. Finalmente, se testeará y parametrizará el algoritmo desarrollado utilizando los espectros procesados de minerales puros y mezclas obtenidos en el laboratorio. Esto permitirá obtener una rutina de identificación optimizada para un conjunto heterogéneo de espectros.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43259
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43259
LA spa
DS UVaDOC
RD 05-may-2024