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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的數據廣度、復雜度和體量正在顯著擴大。結合不斷增長的計算能力，材料顯微學數據中的信息學和數據科學技術應用將不斷增加，既提高了數據質量，又提高了從數據中提取的材料信息。本文介紹了數據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據中獲取材料信息的模擬實驗等問題。涵蓋的技術有成分分析、聚類、優化和壓縮感知，舉例說明需要結合若干信息學方法來解決的問題和在信息學技術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塊匹配的BM3D對圖像b去噪;(e)基于泊松BM3D和統一區塊匹配的去噪。

圖3：Ca穩定型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位置晶體結構的原子模型，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-電壓數據的K-means聚類。(a)確認數據在四個簇內的良好聚類;(b)4個簇的空間分布;(c)每個簇的平均FORC-IV曲線。

圖5：圖4數據的貝葉斯線性分解；（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數據的遺傳算法改進。(a)納米粒子的Z襯度STEM照片;(b)改進之后的最終結構的模擬圖像;(c) 模擬過程中，成本函數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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