Deconvolución Espectral
La deconvolución trata de "descomponer" una señal compleja (como un pico ancho en un espectro FT-IR) en varios picos individuales que la componen, esto se hace aplicando modelos matemáticos (como curvas gaussianas o lorentzianas) para simular qué hay debajo de una señal "aparentemente única".
Supongamos que el espectro tiene un solo pico amplio, pero se sabe que hay dos grupos funcionales distintos que vibran en esa misma región. La deconvolución:
Modela el pico observado como una suma de varios picos más pequeños.
Ajusta matemáticamente esos picos simulados hasta que se sumen y coincidan con la señal experimental.
Extrae información individual como posición, área o intensidad de cada pico real.
Esta técnica sirve para
Separar señales superpuestas, por ejemplo: Dos enlaces C=O cercanos (~1710 y ~1735 cm⁻¹) que se ven como un solo pico
Analizar mezclas, ejemplo: Diferenciar componentes con bandas similares (como mezclas de polímeros)
Estudiar estructuras complejas para identificar diferentes entornos químicos en proteínas, cristales, o compuestos orgánicos
Medir proporciones para comparar áreas de los picos individuales para determinar relaciones de concentración
Se usa cuando las bandas no están bien separadas y no se pueden interpretar visualmente, cuando necesitas precisión cuantitativa o estructural o en combinación con otras técnicas como PCA, regresión o simulación espectral.
La deconvolución espectral permite ver lo que está "oculto bajo una banda ancha". Sirve para resolver picos solapados, identificar componentes individuales, y mejorar la interpretación de espectros infrarrojos complejos.
En la siguiente imagen se aprecia un ejemplo de deconvolución espectral, en donde:
Línea roja: es la suma ajustada que reproduce la forma del pico original.
Línea negra: es el espectro simulado con un solo pico ancho (como el que verías en un FT-IR).
Línea azul punteada: representa el primer pico real, centrado en ~1685 cm⁻¹.
Línea verde punteada: representa el segundo pico real, centrado en ~1715 cm⁻¹.
En el gráfico se muestra cómo dos señales distintas pueden estar ocultas dentro de una sola banda ancha, y cómo la deconvolución te permite identificarlas y analizarlas por separado.
