Source Separation in Chemical Analysis : Recent Achievements and Perspectives

International audienceSource separation is one of the most relevant estimation problems found in chemistry. Indeed, dealing with mixtures is paramount in different kinds of chemical analysis. For instance, there are some cases where the analyte is a chemical mixture of different components, e.g., in the analysis of rocks and heterogeneous materials through spectroscopy. Moreover, a mixing process can also take place even when the components are not chemically mixed. For instance, in ionic analysis of liquid samples, the ions are not chemically connected, but, due to the lack of selectivity of the chemical sensors, the acquired responses may be influenced by ions that are not the desired ones. Finally, there are some situations where the pure components cannot be isolated chemically since they appear only in the presence of other components. In this case, BSS may provide these components that cannot be retrieved otherwise. In this paper, our aim is to shed some light on the use of BSS in chemical analysis. In this context, we firstly provide a brief overview on source separation (Section II), with particular attention to the classes of linear and nonlinear mixing models (Sections III and IV, respectively). Then, (in Section V), we will give some conclusions and focus on challenging aspects that are found in chemical analysis. Although dealing with a relatively new field of applications, this article is not an exhaustive survey of source separation methods and algorithms, since there are solutions originated in closely related domains (e.g. remote sensing and hyperspectral imaging) that suit well several problems found in chemical analysis. Moreover, we do not discuss the supervised source separation methods, which are basically multivariate regression techniques, that one can find in chemometrics

Development of effective gene selection algorithms for microarray data analysis

Issued as final reportNational Science Foundation (U.S.

An investigation of the utility of monaural sound source separation via nonnegative matrix factorization applied to acoustic echo and reverberation mitigation for hands-free telephony

In this thesis we investigate the applicability and utility of Monaural Sound Source Separation (MSSS) via Nonnegative Matrix Factorization (NMF) for various problems related to audio for hands-free telephony. We first investigate MSSS via NMF as an alternative acoustic echo reduction approach to existing approaches such as Acoustic Echo Cancellation (AEC). To this end, we present the single-channel acoustic echo problem as an MSSS problem, in which the objective is to extract the users signal from a mixture also containing acoustic echo and noise. To perform separation, NMF is used to decompose the near-end microphone signal onto the union of two nonnegative bases in the magnitude Short Time Fourier Transform domain. One of these bases is for the spectral energy of the acoustic echo signal, and is formed from the in- coming far-end user’s speech, while the other basis is for the spectral energy of the near-end speaker, and is trained with speech data a priori. In comparison to AEC, the speaker extraction approach obviates Double-Talk Detection (DTD), and is demonstrated to attain its maximal echo mitigation performance immediately upon initiation and to maintain that performance during and after room changes for similar computational requirements. Speaker extraction is also shown to introduce distortion of the near-end speech signal during double-talk, which is quantified by means of a speech distortion measure and compared to that of AEC. Subsequently, we address Double-Talk Detection (DTD) for block-based AEC algorithms. We propose a novel block-based DTD algorithm that uses the available signals and the estimate of the echo signal that is produced by NMF-based speaker extraction to compute a suitably normalized correlation-based decision variable, which is compared to a fixed threshold to decide on doubletalk. Using a standard evaluation technique, the proposed algorithm is shown to have comparable detection performance to an existing conventional block-based DTD algorithm. It is also demonstrated to inherit the room change insensitivity of speaker extraction, with the proposed DTD algorithm generating minimal false doubletalk indications upon initiation and in response to room changes in comparison to the existing conventional DTD. We also show that this property allows its paired AEC to converge at a rate close to the optimum. Another focus of this thesis is the problem of inverting a single measurement of a non- minimum phase Room Impulse Response (RIR). We describe the process by which percep- tually detrimental all-pass phase distortion arises in reverberant speech filtered by the inverse of the minimum phase component of the RIR; in short, such distortion arises from inverting the magnitude response of the high-Q maximum phase zeros of the RIR. We then propose two novel partial inversion schemes that precisely mitigate this distortion. One of these schemes employs NMF-based MSSS to separate the all-pass phase distortion from the target speech in the magnitude STFT domain, while the other approach modifies the inverse minimum phase filter such that the magnitude response of the maximum phase zeros of the RIR is not fully compensated. Subjective listening tests reveal that the proposed schemes generally produce better quality output speech than a comparable inversion technique

An investigation of the utility of monaural sound source separation via nonnegative matrix factorization applied to acoustic echo and reverberation mitigation for hands-free telephony

In this thesis we investigate the applicability and utility of Monaural Sound Source Separation (MSSS) via Nonnegative Matrix Factorization (NMF) for various problems related to audio for hands-free telephony. We first investigate MSSS via NMF as an alternative acoustic echo reduction approach to existing approaches such as Acoustic Echo Cancellation (AEC). To this end, we present the single-channel acoustic echo problem as an MSSS problem, in which the objective is to extract the users signal from a mixture also containing acoustic echo and noise. To perform separation, NMF is used to decompose the near-end microphone signal onto the union of two nonnegative bases in the magnitude Short Time Fourier Transform domain. One of these bases is for the spectral energy of the acoustic echo signal, and is formed from the in- coming far-end user’s speech, while the other basis is for the spectral energy of the near-end speaker, and is trained with speech data a priori. In comparison to AEC, the speaker extraction approach obviates Double-Talk Detection (DTD), and is demonstrated to attain its maximal echo mitigation performance immediately upon initiation and to maintain that performance during and after room changes for similar computational requirements. Speaker extraction is also shown to introduce distortion of the near-end speech signal during double-talk, which is quantified by means of a speech distortion measure and compared to that of AEC. Subsequently, we address Double-Talk Detection (DTD) for block-based AEC algorithms. We propose a novel block-based DTD algorithm that uses the available signals and the estimate of the echo signal that is produced by NMF-based speaker extraction to compute a suitably normalized correlation-based decision variable, which is compared to a fixed threshold to decide on doubletalk. Using a standard evaluation technique, the proposed algorithm is shown to have comparable detection performance to an existing conventional block-based DTD algorithm. It is also demonstrated to inherit the room change insensitivity of speaker extraction, with the proposed DTD algorithm generating minimal false doubletalk indications upon initiation and in response to room changes in comparison to the existing conventional DTD. We also show that this property allows its paired AEC to converge at a rate close to the optimum. Another focus of this thesis is the problem of inverting a single measurement of a non- minimum phase Room Impulse Response (RIR). We describe the process by which percep- tually detrimental all-pass phase distortion arises in reverberant speech filtered by the inverse of the minimum phase component of the RIR; in short, such distortion arises from inverting the magnitude response of the high-Q maximum phase zeros of the RIR. We then propose two novel partial inversion schemes that precisely mitigate this distortion. One of these schemes employs NMF-based MSSS to separate the all-pass phase distortion from the target speech in the magnitude STFT domain, while the other approach modifies the inverse minimum phase filter such that the magnitude response of the maximum phase zeros of the RIR is not fully compensated. Subjective listening tests reveal that the proposed schemes generally produce better quality output speech than a comparable inversion technique

Improvement of ms based e-nose performances by incorporation of chromatographic retention time as a new data dimension

Mejora del rendimiento de la nariz electrónica basada en espectrometría de masas mediante la incorporación del tiempo de retención cromatografico como una nueva dimensión de datosLa importancia del sentido de olor en la naturaleza y en la sociedad humana queda latente con el gran interés que se muestra en el análisis del olor y el gusto en la industria alimentaria. Aunque las aéreas mas interesadas son las de la alimentación y bebida, también se ha mostrado la necesitad para esta tecnología en otros campos como en el de la cosmética. Lamentablemente, el uso de los paneles sensoriales humanos o paneles caninos son costosos, propensos al cansancio, subjetivos, poco fiables e inadecuados para cuantificar, mientras que el análisis de laboratorio, a pesar de la precisión, imparcialidad y capacidad cuantitativa, necesita una labor intensa, con personal especializado y requiere de mucho tiempo. Debido a estos inconvenientes el concepto de olfato artificial generó un gran interés en entornos industriales.El término "nariz electrónica" se asocia con una serie de sensores de gases químicos, con una amplia superposición de selectividad para las mediciones de compuestos volátiles en combinación con los instrumentos informáticos de análisis de datos. La nariz electrónica se utiliza para proporcionar una información comparativa en vez de una cualitativa en un análisis, y porque la interpretación puede ser automatizada, el dispositivo es adecuado para el control de calidad y análisis. A pesar de algunos logros prometedores, los sensores de estado sólido de gas no han cumplido con sus expectativas. La baja sensibilidad y selectividad, la corta vida del sensor, la calibración difícil y los problemas de deriva han demostrado serias limitaciones. En un esfuerzo para mejorar los inconvenientes de los sensores de estado sólido, se han adoptado nuevos enfoques, utilizando diferentes sensores para la nariz electrónica. Sistemas de sensores ópticos, la espectrometría de movilidad iónica y la espectrometría infrarroja son ejemplos de técnicas que han sido probadas.Las narices electrónicas basadas en la espectrometría de masas (MS) aparecieron por primera vez en 1998 [B. Dittmann, S. y G. Nitz Horner. Adv. Food Sci. 20 (1998), p. 115], y representan un salto importante en la sensibilidad, retando a la nariz electrónica basada en sensores químicos. Este nuevo enfoque del concepto de una nariz electrónica usa sensores virtuales en forma de proporciones m/z. Una huella digital compleja y muy reproducible se obtiene en forma de un espectro de masas, que se procesa mediante algoritmos de reconocimiento de patrones para la clasificación y cuantificación. A pesar de que la nariz electrónica basada en la espectrometría de masas supera a la nariz electrónica clásica de sensores de estado sólido en muchos aspectos, su uso se limita actualmente a la instrumentación de laboratorio de escritorio. La falta de portabilidad no representará necesariamente un problema en el futuro, dado que espectrómetros de masas en miniatura se han fabricado ya en una fase de prototipado.Un inconveniente más crítico de la nariz electrónica basada en MS consiste en la manera en la que se analizan las muestras. La fragmentación simultánea de mezclas complejas de isómeros pueden producir resultados muy similares a raíz de este enfoque. Una nariz electrónica mejor sería la que combina la sensibilidad y el poder de identificación del detector de masas con la capacidad de separación de la cromatografía de gases. El principal inconveniente de este enfoque es de nuevo el coste y la falta de portabilidad de los equipos. Además de los problemas anteriores con la espectrometría de masas, el análisis de cromatografía de gases requiere mucho tiempo de medida.Para abordar estas cuestiones, se han reportado miniaturizaciones en cromatografía capilar de gases (GC) que hacen posible el GC-en-un-chip, CG-rápido y CG-flash que hacen uso de columnas cortas, reduciendo el tiempo de análisis a los tiempos de elución como segundos y, en algunos casos, se han comercializado. La miniaturización de la espectrometría de masas y cromatografía de gases tiene un gran potencial para mejorar el rendimiento, la utilidad y la accesibilidad de la nueva generación de narices electrónicas.Esta tesis se dedica al estudio y a la evaluación del enfoque del GC-MS para la nariz electrónica como un paso anterior al desarrollo de las tecnologías mencionadas anteriormente. El objetivo principal de la tesis es de estudiar si el tiempo de retención de una separación de cromatografía puede mejorar el rendimiento de la nariz electrónica basada en MS, mostrando que la adición de una tercera dimensión trae más información, ayudando a la clasificación de las pruebas. Esto se puede hacer de dos maneras: · comparando el análisis de datos de dos vías de espectrometría de masas con análisis de datos de dos vías de matrices desplegadas y concatenadas para los datos de tres vías y · comparando el análisis de datos de dos vías del espectrometría de masas con el análisis de datos de tres vías para el conjunto de datos tridimensionales.Desde el punto de vista de cromatografía, la meta será la de optimizar el método cromatográfico con el fin de reducir el tiempo de análisis a un mínimo sin dejar de tener resultados aceptables.Un paso importante en el análisis de datos multivariados de vías múltiples es el preprocesamiento de datos. Debido a este objetivo, el último objetivo será el de determinar qué técnicas de preprocesamiento son las mejores para y el análisis de dos y tres vías de datos.Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos se crearon dos grupos de datos. El primero consiste en las mezclas de nueve isómeros de dimetilfenol y etilfenol. La razón de esta elección fue la similitud de los espectros de masas entre sí. De esta manera la nariz electrónica basada en espectrometría de masas sería retada por el conjunto de datos. También teniendo en cuenta el tiempo de retención de los nueve isómeros solos, las soluciones se hicieron, como si el conjunto de datos demostraría el reto si se usaría sólo el tiempo de retención. Por tanto, este conjunto de datos "artificiales" sostiene nuestras esperanzas en mostrar las mejoras de la utilización de ambas dimensiones, la MS (espectros de masas) y la GC (tiempo de retención).Veinte clases, representando las soluciones de los nueve isómeros se midieron en diez repeticiones cada una, por tres métodos cromatográficos, dando un total de 600 mediciones. Los métodos cromatográficos fueron diseñados para dar un cromatograma resuelto por completo, un pico coeluido y una situación intermediaria con un cromatograma resuelto parcialmente. Los datos fueron registrados en una matriz de tres dimensiones con las siguientes direcciones: (muestras medidas) x (proporción m/z) x (tiempo de retención). Por "colapsar" los ejes X e Y del tiempo de retención cromatográfica y los fragmentos m/z, respectivamente, se obtuvieron dos matrices que representan los espectros de masa regular y el cromatograma de iones totales, respectivamente. Estos enfoques sueltan la información traída por la tercera dimensión y el despliegue por lo que la matriz original 3D y la concatenación de las TIC y el espectro de masa media se han tenido en consideración como una forma de preservar la información adicional de la tercera dimensión en una matriz de dos dimensiones.Los datos fueron tratados mediante la alineación de picos, con una media de centrado y la normalización por la altura máxima y el área del pico, los instrumentos de pre-procesamiento que también fueron evaluados por sus logros.Para el análisis de datos de dos vías fueron utilizados el PCA, PLS-DA y fuzzyARTMAP. La agrupación de PCA y PARAFAC fueron evaluados por la relación intervariedad - intravariedad, mientras que los resultados mediante fuzzy ARTMAP fueron dados como el éxito de la las tasas de clasificación en porcentajes.Cuando PCA y PARAFAC se utilizaron, como era de esperar, el método de cromatografía resuelto (método 1) dio los mejores resultados globales, donde los algoritmos 2D funcionan mejor, mientras que en un caso más complicado (picos más coeluidos del método 3) pierden eficacia frente a métodos 3D.En el caso de PLS-DA y n-PLS, aunque los resultados no son tan concluyentes como los resultados del PCA y PARAFAC, tratándose de las diferencias mínimas, el modelo de vías múltiples PLS-DA ofrece un porcentaje de éxito en la predicción de ambos conjuntos de datos. También se recomienda el n-PLS en vez de utilizar datos desplegados y concatenados, ya que construye un modelo más parsimonioso.Para el análisis fuzzyARTMAP, la estrategia de votación empleada ha demostrado que al usar los espectros de masa media y la información del cromatograma de iones totales juntos se obtienen resultados más consistentes.En el segundo conjunto de datos se aborda el problema de la adulteración del aceite de oliva extra virgen con aceite de avellana, que debido a las similitudes entre los dos aceites es una de las más difíciles de detectar. Cuatro aceites extra virgen de oliva y dos aceites de avellana se midieron puros y en mezclas de 30%, 10%, 5% y 2% con los mismos objetivos mostrando que la adición de la extra dimensión mejora los resultados. Se han hechos cinco repeticiones para cada preparación, dando un total de 190 muestras: 4 aceites puros de oliva, 2 aceites puros de avellana y 32 adulteraciones de aceite de avellana en aceite de oliva, dando un total de 38 clases. Dos métodos cromatográficos fueron utilizados. El primero estaba dirigido a una completa separación de los componentes del aceite de oliva y empleó una separación con temperatura programable, mientras que el objetivo del segundo método fue un pico coeluido, por lo tanto fue contratada una temperatura constante de separación. Los datos fueron analizados por medio de la PCA, PARAFAC, PLS-DA y PLS-n.Como en el conjunto "artificial" de datos, el PCA y PARAFAC se analizaron por medio de la capacidad de clusterización, que mostró que los mejores resultados se obtienen con los datos desplegados seguido por los datos 3D tratados con el PARAFAC.Desde el punto de vista de optimización de la columna, los logros obtenidos por la columna corta está por debajo del enfoque de la columna larga, pero este caso demuestra una vez más que la adición de los incrementos de tercera dimensión mejoran la nariz electrónica basada en MS.Para el PLS-DA y n-PLS se evaluaron las tasas de éxito comparativamente, tanto para las corridas cromatográficas largas como para las cortas. Mientras que para la columna larga el mejor rendimiento es para los datos del cromatograma de iones totales (TIC), la columna corta muestra mejor rendimiento para los datos concatenados de los espectros de masa media y TIC. Además, la predicción de las tasas de éxito son las mismas para los datos TIC de columna larga como para los datos concatenados de la columna corta. Este caso es muy interesante porque demuestra que el enfoque PLS de la tercera dimensión mejora los resultados y, por otra parte, mediante el uso de la columna corta el tiempo de análisis se acorta considerablemente.Se esperan ciertos logros de la nariz electrónica. Por el momento, ninguno de esos enfoques se acercó lo suficiente para producir una respuesta positiva en los mercados. Los sensores de estado sólido tienen inconvenientes casi imposibles de superar. La nariz electrónica basada en espectrometría de masas tiene una falta de portabilidad y a veces sus logros son insuficientes, y el aparato del cromatógrafo de gases-espectrómetro de masas sufre problemas de portabilidad igual que espectrómetro de masas y toma mucho tiempo. El desarrollo de potentes algoritmos matemáticos durante los últimos años, junto con los avances en la miniaturización, tanto para MS y GC y mostrar cromatografía rápida cierta esperanza de una nariz electrónica mucho mejor.A través de este trabajo podemos afirmar que la adición del tiempo de retención cromatográfica como una dimensión extra aporta una ventaja sobre las actuales tecnologías de la nariz electrónica. Mientras que para los cromatogramas totalmente resueltos no se logran mejoras o la ganancia es mínima, sobre todo en la predicción, para una columna corta la información adicional mejora los resultados, en algunos casos, hacerlos tan bien como cuando una larga columna se utiliza. Esto es muy importante ya que las mediciones en un cromatógrafo de gases - espectrometro de masas se pueden optimizar para tramos muy cortos, una característica muy importante para una nariz electrónica. Esto permitiría el diseño de un instrumento de mayor rendimiento, adecuado para el control de calidad en líneas de productos

Bayesian fusion of multi-band images : A powerful tool for super-resolution

Hyperspectral (HS) imaging, which consists of acquiring a same scene in several hundreds of contiguous spectral bands (a three dimensional data cube), has opened a new range of relevant applications, such as target detection [MS02], classification [C.-03] and spectral unmixing [BDPD+12]. However, while HS sensors provide abundant spectral information, their spatial resolution is generally more limited. Thus, fusing the HS image with other highly resolved images of the same scene, such as multispectral (MS) or panchromatic (PAN) images is an interesting problem. The problem of fusing a high spectral and low spatial resolution image with an auxiliary image of higher spatial but lower spectral resolution, also known as multi-resolution image fusion, has been explored for many years [AMV+11]. From an application point of view, this problem is also important as motivated by recent national programs, e.g., the Japanese next-generation space-borne hyperspectral image suite (HISUI), which fuses co-registered MS and HS images acquired over the same scene under the same conditions [YI13]. Bayesian fusion allows for an intuitive interpretation of the fusion process via the posterior distribution. Since the fusion problem is usually ill-posed, the Bayesian methodology offers a convenient way to regularize the problem by defining appropriate prior distribution for the scene of interest. The aim of this thesis is to study new multi-band image fusion algorithms to enhance the resolution of hyperspectral image. In the first chapter, a hierarchical Bayesian framework is proposed for multi-band image fusion by incorporating forward model, statistical assumptions and Gaussian prior for the target image to be restored. To derive Bayesian estimators associated with the resulting posterior distribution, two algorithms based on Monte Carlo sampling and optimization strategy have been developed. In the second chapter, a sparse regularization using dictionaries learned from the observed images is introduced as an alternative of the naive Gaussian prior proposed in Chapter 1. instead of Gaussian prior is introduced to regularize the ill-posed problem. Identifying the supports jointly with the dictionaries circumvented the difficulty inherent to sparse coding. To minimize the target function, an alternate optimization algorithm has been designed, which accelerates the fusion process magnificently comparing with the simulation-based method. In the third chapter, by exploiting intrinsic properties of the blurring and downsampling matrices, a much more efficient fusion method is proposed thanks to a closed-form solution for the Sylvester matrix equation associated with maximizing the likelihood. The proposed solution can be embedded into an alternating direction method of multipliers or a block coordinate descent method to incorporate different priors or hyper-priors for the fusion problem, allowing for Bayesian estimators. In the last chapter, a joint multi-band image fusion and unmixing scheme is proposed by combining the well admitted linear spectral mixture model and the forward model. The joint fusion and unmixing problem is solved in an alternating optimization framework, mainly consisting of solving a Sylvester equation and projecting onto a simplex resulting from the non-negativity and sum-to-one constraints. The simulation results conducted on synthetic and semi-synthetic images illustrate the advantages of the developed Bayesian estimators, both qualitatively and quantitatively

Remote Sensing

This dual conception of remote sensing brought us to the idea of preparing two different books; in addition to the first book which displays recent advances in remote sensing applications, this book is devoted to new techniques for data processing, sensors and platforms. We do not intend this book to cover all aspects of remote sensing techniques and platforms, since it would be an impossible task for a single volume. Instead, we have collected a number of high-quality, original and representative contributions in those areas

Nanoinformatics

Machine learning; Big data; Atomic resolution characterization; First-principles calculations; Nanomaterials synthesi