Filtrado y Suavizado del Espectro
Es un proceso matemático que reduce el ruido aleatorio presente en el espectro, sin perder las señales reales (bandas o picos) quesse utiliza para limpiar el espectro crudo, que puede tener variaciones bruscas causadas por:
Vibraciones mecánicas
Fluctuaciones en la fuente de radiación
Limitaciones del detector
Interferencias ambientales
Sirve para reducir el ruido de fondo lo que ayuda a mejorar la legibilidad visual del espectro, preservar la forma de los picos lo que evita distorsionar señales químicas relevantes, facilitar otros preprocesamientos como derivadas o normalización, mejorar el rendimiento de modelos en análisis quimiométrico (PCA, PLS, clasificación, etc.)
Para utilizarlo se debe aplicar una media móvil ponderada o polinomial sobre el espectro, remplazando cada punto por un promedio de sus vecinos.
Los métodos mas utilizados son los siguientes:
Savitzky–Golay: Ajusta un polinomio sobre ventanas deslizantes es más usado en IR
Media móvil (Moving Average): Promedia puntos vecinos linealmente es simple pero puede deformar picos
Filtro de mediana: Usa la mediana local en lugar del promedio es bueno para eliminar picos espurios
Filtros digitales (Butterworth, etc.): Filtros más avanzados en frecuencia (menos comunes en espectros) se usa con aplicaciones especializadas
Un buen filtrado debe:
Reducir el ruido visible
Mantener la forma original de los picos
No introducir oscilaciones o distorsiones nuevas
En la siguiente imagen se puede ver el efecto del filtrado y suavizado.
Línea gris (espectro con ruido): líneas irregulares, picos menos definidos.
Línea Azul (suavizado con Savitzky-Golay): el ruido se reduce claramente, y los picos se conservan con buena forma.
Línea Verde punteado (espectro original sin ruido): referencia de cómo debería verse el espectro ideal.
Este tipo de suavizado mejora la calidad visual y analítica del espectro, especialmente antes de aplicar derivadas o modelos quimiométricos.
