論文の概要: GAMMA_FLOW: Guided Analysis of Multi-label spectra by MAtrix Factorization for Lightweight Operational Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09326v1
- Date: Thu, 13 Nov 2025 01:46:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.522964
- Title: GAMMA_FLOW: Guided Analysis of Multi-label spectra by MAtrix Factorization for Lightweight Operational Workflows
- Title（参考訳）: GAMMA_FLOW:軽量作業ワークフローのためのマトリクス分解によるマルチラベルスペクトルのガイド解析
- Authors: Viola Rädle, Tilman Hartwig, Benjamin Oesen, Emily Alice Kröger, Julius Vogt, Eike Gericke, Martin Baron,
- Abstract要約: GAMMA_FLOWは、スペクトルデータのリアルタイム分析のためのオープンソースのPythonパッケージである。
単成分スペクトルと多成分スペクトルの両方の分類、分解、外乱検出をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19544534628180865
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: GAMMA_FLOW is an open-source Python package for real-time analysis of spectral data. It supports classification, denoising, decomposition, and outlier detection of both single- and multi-component spectra. Instead of relying on large, computationally intensive models, it employs a supervised approach to non-negative matrix factorization (NMF) for dimensionality reduction. This ensures a fast, efficient, and adaptable analysis while reducing computational costs. gamma_flow achieves classification accuracies above 90% and enables reliable automated spectral interpretation. Originally developed for gamma-ray spectra, it is applicable to any type of one-dimensional spectral data. As an open and flexible alternative to proprietary software, it supports various applications in research and industry.
- Abstract（参考訳）: GAMMA_FLOWは、スペクトルデータのリアルタイム分析のためのオープンソースのPythonパッケージである。
単成分スペクトルと多成分スペクトルの両方の分類、分解、外乱検出をサポートする。
大規模で計算集約的なモデルに頼る代わりに、次元減少のために非負行列分解(NMF)に対する教師付きアプローチを採用する。
これにより、計算コストを削減しつつ、高速で効率的で適応可能な分析が可能になる。
gamma_flowは90%以上の分類精度を実現し、信頼性の高い自動スペクトル解釈を可能にする。
もともとガンマ線スペクトルのために開発されたもので、任意の種類の1次元のスペクトルデータに適用できる。
プロプライエタリなソフトウェアのオープンで柔軟な代替手段として、研究や産業における様々なアプリケーションをサポートしている。
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