Comience recopilando los espectros de una línea vertical de las señales VS-FG en el dispositivo acoplado cargado o CCD. Recopile imágenes de intensidad no resonante escaneando la muestra perpendicularmente a la dirección del escáner de haz. Para desmezclar espectralmente los datos mediante el flujo de trabajo de la biblioteca de imágenes hiperespectrales de MATLAB Imaging Toolbox.
Utilice la función de hipercubo de la biblioteca para crear un hipercubo de cuatro dimensiones en el que X e Y sean espaciales, Z corresponda a la intensidad dependiente de la frecuencia y omega sea la frecuencia. Identifique el número de espectros únicos con la función HFC de los miembros finales de recuento, con una probabilidad de falsa alarma o un valor de PFA de 10 elevado a menos siete. A continuación, identifique espectros únicos utilizando la función de desmezcla espectral N-finder.
Con la función SID, asocie cada píxel con uno de los espectros únicos identificados anteriormente. Por último, ajuste los datos de suma de cada hoja aislada a la función Voit. Se capturaron imágenes VS-FG de hojas autoensambladas dispersas en un cubreobjetos.
Y a través de la identificación espectral, se encontró que todas las láminas podían clasificarse en dos tipos, una con mayor intensidad VS-FG y la otra con menor intensidad. Al inspeccionar y comparar con la imagen óptica, la hoja grande en el centro de las imágenes parecía tener hojas dobles apiladas, atribuyendo así la menor intensidad de VS-FG a la interferencia destructiva. Dos de las láminas se midieron mediante varias polarizaciones VS-FG y los espectros se ajustaron utilizando las funciones de Voit.