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Informaticsand data science in materials microscopy 

Paul M. Voyles

Current Opinion inSolid State and Materials Science(2016)

采用各種顯微鏡方法表征的材料性質(zhì)的數(shù)據(jù)廣度、復雜度和體量正在顯著擴大。結(jié)合不斷增長的計算能力，材料顯微學數(shù)據(jù)中的信息學和數(shù)據(jù)科學技術(shù)應用將不斷增加，既提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，又提高了從數(shù)據(jù)中提取的材料信息。本文介紹了數(shù)據(jù)科學應用于材料顯微學中的最新進展，包括去噪、漂移和畸變校正、光譜分解以及從顯微鏡數(shù)據(jù)中獲取材料信息的模擬實驗等問題。涵蓋的技術(shù)有成分分析、聚類、優(yōu)化和壓縮感知，舉例說明需要結(jié)合若干信息學方法來解決的問題和在信息學技術(shù)的幫助下材料顯微學取得的最新進展。

圖1：基于斑塊的非局部去噪算法的過程示意圖，紅色斑塊是圖像去噪之后的一部分，藍色斑塊是圖像的其他包含相似強度模式的部。

圖2 ：利用BM3D法模擬Z-對比圖像的去噪：(a)包括適度掃描失真的無噪聲模擬STEM圖像;(b)在(a)中加入泊松噪聲，使得任何像素的峰值強度為15個電子;(c)在(a)中加入6電子峰值強度的泊松噪聲;(d)采用泊松最大似然法和局部區(qū)塊匹配的BM3D對圖像b去噪;(e)基于泊松BM3D和統(tǒng)一區(qū)塊匹配的去噪。

圖3：Ca穩(wěn)定型Nd2/3TiO3的原子分辨級EDS成分地圖的去噪.(頂部)顯示Nd/Ca, Ti/O和O位置晶體結(jié)構(gòu)的原子模型，以及在晶體中相似位置的HAADF STEM照片。右上角的孔是有意為之的基準標記。（第一列）整合O Kα, Cα Kα, Ti Kα, and Nd Lα光帶繪制的原始光譜圖。（下面的行）分別使用WPCA, NLPCA, NLM和BM3D進行降噪獲得的圖。

圖4：BiFeO3基體中的CoFe2O4納米柱的復雜FORC-IV SPM電流-電壓數(shù)據(jù)的K-means聚類。(a)確認數(shù)據(jù)在四個簇內(nèi)的良好聚類;(b)4個簇的空間分布;(c)每個簇的平均FORC-IV曲線。

圖5：圖4數(shù)據(jù)的貝葉斯線性分解；（第一行）分解的個組分的I-V曲線，（第二行）四個不同組分的空間分布

圖6：對金納米粒子的Z-襯度STEM數(shù)據(jù)的遺傳算法改進。(a)納米粒子的Z襯度STEM照片;(b)改進之后的最終結(jié)構(gòu)的模擬圖像;(c) 模擬過程中，成本函數(shù)C和它的兩個條件：能量和試驗擬合的演變;(d)在試驗和最終模擬STEM圖中的原子柱位置的位移直方圖。

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