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欢迎大家来到创锐讲堂。上一期讲解了动力学分析的拟合功能，本期为大家带来SVD分解和全局拟合功能的讲解。
数据预处理及注意事项
在进行SVD分解之前，需要完成一系列数据预处理，常见步骤包括背景扣除、散射与坏点处理、啁啾校正、时间零点校正、基线校正、噪声加权以及波段裁剪。
重点留意：SVD分解对预处理结果非常敏感。不同的基线处理方式、是否扣除平均值、有没有做噪声加权，都会直接改变奇异值谱和基向量的形状，进而影响组分辨断。
举两个实操例子：如果数据里面存在NaN无效值，要先做数据剪切或者坏点剔除；数据带有啁啾色散信号的话，一定要提前完成啁啾校正，再进行SVD分解。
界面板块介绍与奇异值谱
打开软件，导入一组测试数据。这份数据已经提前完成了全套预处理。
主界面右下角，点击按钮，就能直接进入SVD分解与全局拟合的操作界面。
首先左上角这张图展示的是SVD特征分解得到的主成分光谱，这是在光谱维度上完成的分解，图上标注的数值就是对应主成分的奇异值权重。
右侧这张图，是分解得到的主成分动力学曲线。主成分数量和动力学的数量是一一对应的。K0、K1 代表SVD主成分对应的原始动力学曲线，Fit0、Fit1 代表全局拟合重构后的结果。
下图示意图就是碎石图。可以看到前几个奇异值占比比较大，针对这张图当中可以认为最多有四个主要成分。
奇异值谱示意图：前几个明显较大的奇异值常对应主要信号，后面的平缓区域常接近噪声平台。
有效主成分数量的判断方法
看界面右下角的参数设置区。这里的参数，用于手动设置参与计算的主成分数量。
应该如何精准确定有效主成分的个数？教大家一个软件实操的判断标准：
逐步增加主成分数量，当右侧的时间衰减曲线不再呈现标准的指数衰减形态，变成杂乱无章的噪声波动时，就说明当前选取的成分已经属于噪声信号，不再是有效信号主分。
这时取当前数值减一，就是真实、可靠的有效主成分数量。
DAS衰减相关光谱与SVD的作用
界面中间这张图，展示的是DAS衰减相关光谱，也是全局拟合的核心输出结果。
图中的每条曲线对应一个指数寿命组分的波长分辨光谱。这也是为什么要先做SVD分解的原因：
SVD分解可以辅助精准判断数据中存在几组有效信号，确定最终需要使用几个指数组分进行拟合计算（这里需要提示下界面上参数设置的位置）。
Offset选项与拟合效果
如果判断的测试数据里存在基组分，就需要勾选这个Offset选项。软件会自动计算、拟合出这部分基组分信号，让全局拟合效果更好。当关闭Offset按钮时，可以明显看到拟合结果差于Offset开启时的状态。
学习小结
如果大家在实际操作过程中有不清楚的问题，可以点击界面右上角的问号按钮，里面提供了SVD相关的帮助说明文档。
本期我们为大家讲解了SVD分解和全局拟合的功能。
你在数据处理过程当中遇到过哪些问题呢？
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