Normalización
La normalización es una técnica que se utiliza para ajustar los valores de absorbancia o transmitancia de un espectro para que se encuentren dentro de un mismo rango o escala. Esto facilita la comparación entre espectros, especialmente cuando tienen diferentes intensidades, provienen de muestras con diferentes concentraciones O fueron obtenidos con diferentes condiciones instrumentales.
La normalización es el proceso de reescalar los datos del espectro para que cumplan con una condición específica, por ejemplo:
Que su valor máximo sea 1 (normalización al máximo)
Que los datos estén entre 0 y 1 (normalización min-max)
O que tengan una media 0 y desviación estándar 1 (normalización Z-score, más común en análisis estadístico o quimiometría).
¿Cómo funciona?
Supongamos que el espectro tiene una absorbancia como esta:
Absorbancia original [0.1, 0.3, 0.8, 1.2, 0.6]
Ejemplo 1: Normalización al valor máximo
abs_norm = absorbancia / max(absorbancia)
Resultado: [0.083, 0.25, 0.666, 1.0, 0.5]
Ejemplo 2: Normalización min-max (0 a 1)
abs_norm = (absorbancia - min(absorbancia)) / (max - min)
Ejemplo 3: Z-score (media 0, desviación 1)
abs_norm = (absorbancia - media) / desviación_estándar
La normalización sirve para comparar espectros sin que influya la concentración o grosor de la muestra, aplicar análisis multivariado (como PCA, clasificación o regresión), eliminar efectos instrumentales y centrarse en la forma del espectro y crear bibliotecas espectrales uniformes.
Esta técnica es un paso clave para ajustar y comparar espectros en igualdad de condiciones ya que permite identificar patrones reales en los datos, eliminando distorsiones por intensidad o variabilidad externa.
