Package 'PlotFTIR'

Description

Add a shaded band (with optional text overlay) to a FTIR spectral region, to visually highlight an area.

Ajoutez une bande ombrée (avec un texte en option) à une région spectrale FTIR, pour mettre visuellement en évidence une zone.

Usage

add_band(
  ftir_spectra_plot,
  wavenumber_range,
  text = NULL,
  colour = NULL,
  label_aesthetics = NULL
)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with the shaded band added.

le tracé FTIR en tant qu'objet ggplot2, avec la bande ombrée ajoutée.

See Also

add_wavenumber_marker()

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  p <- plot_ftir(sample_spectra)

  # Add a band to -OH region:
  add_band(p, c(3600, 3100), "-OH Stretch")
}

Description

Add or subtract a constant (scalar) value to each data point in a FTIR spectra. Shifts the plot up or down on the y axis by the specified amount without any other change.

Ajoute ou soustrait une valeur constante (scalaire) à chaque point de données d'un spectre IRTF. Décale le tracé vers le haut ou vers le bas sur l'axe des y de la valeur spécifiée sans aucune autre modification.

Usage

add_scalar_value(ftir, value, sample_ids = NA)

subtract_scalar_value(ftir, value, sample_ids = NA)

Arguments

Value

A data.frame containing the adjusted FTIR spectra.

Un data.frame contenant les spectres IRTF ajustee.

Examples

# Add 0.1 to each spectra in biodiesel
add_scalar_value(biodiesel, 0.1)

# Subtract 0.05 from biodiesel_0 and biodiesel_0_25
subtract_scalar_value(biodiesel, 0.05, sample_ids = c("biodiesel_0", "biodiesel_0_25"))

Description

Add a vertical line marker, at a given wavenumber, to an FTIR plot, and label at the top of the plot with a provided text (or by default the wavenumber of the marker). This is useful for noting important wavenumbers.

This function can be called repeatedly. Note that older labels will be covered by newer labels if they overlap.

Ajoutez un marqueur de ligne verticale, à un nombre d'ondes donné, à un tracé FTIR, et l'étiquette en haut du tracé avec un texte fourni (ou par défaut le nombre d'ondes du marqueur). Cette fonction est utile pour noter les nombres d'ondes importants. Cette fonction peut être appelée plusieurs fois.

Notez que les vieux labels seront couverts par les nouveaux s'ils se chevauchent.

Usage

add_wavenumber_marker(
  ftir_spectra_plot,
  wavenumber,
  text = NULL,
  line_aesthetics = NULL,
  label_aesthetics = NULL
)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with a marker added at the specified wavenumber.

le tracé IRTF en tant qu'objet ggplot2, avec un marqueur ajouté au nombre d'ondes spécifié.

See Also

See vignette("ggplot2-specs") for more information on setting aesthetics.

Voir vignette("ggplot2-specs") pour plus d'informations sur la définition de l'esthétique.

add_band()

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  biodiesel_plot <- plot_ftir(biodiesel)

  # Add a marker at 1742 cm^-1 for the carbonyl C=O Stretch
  p <- add_wavenumber_marker(biodiesel_plot, 1742, text = "C=O Stretch")
  p

  # Add a second marker and use a dashed line for the C-H aliphatic stretch
  add_wavenumber_marker(p, 2920,
    text = "C-H Stretch",
    line_aesthetics = list("linetype" = "dashed")
  )

  # Nudge a label down to avoid overlap with another label
  add_wavenumber_marker(p, 2850,
    text = "C-H Stretch",
    label_aesthetics = list(vjust = 3)
  )
}

Description

Calculates an average of two or more spectra.

Calcule la moyenne de deux spectres ou plus.

Usage

average_spectra(ftir, sample_ids = NA, average_id = "averaged_spectra")

Arguments

Value

A data.frame containing the averaged FTIR spectra, with sample_id corresponding to the provided average_id.

Un data.frame contenant les spectres IRTF moyennés, avec sample_id correspondant à l'identifiant average_id fourni.

Examples

# Calculate the average of biodiesel B5 spectra and the unknown spectra

average_spectra(biodiesel, c("biodiesel_5_0", "biodiesel_B5", "diesel_unknown"))

Description

Fits and subtracts a baseline from spectra using Asymmetric Least Squares (AsLS), as described by Eilers (2004). Commonly used in Raman spectroscopy to remove fluorescence background that manifests as a broad, slowly varying signal.

Ajuste et soustrait une ligne de base des spectres à l'aide du Moindre Carré Asymétrique (AsLS), comme décrit par Eilers (2004). Couramment utilisé en spectroscopie Raman pour éliminer le fond de fluorescence qui se manifeste comme un signal large et lentement variable.

Usage

baseline_correct(raman, sample_ids = NA, lambda = 6, p = 0.001)

Arguments

Value

a data.frame containing the baseline-corrected Raman spectra.

un data.frame contenant les spectres Raman corrigés de la ligne de base.

Examples

if (requireNamespace("baseline", quietly = TRUE)) {
  # Generate synthetic Raman data with baseline
  wn <- seq(100, 2000, by = 2)
  peaks <- 100 * exp(-(wn - 500)^2 / 5000) + 50 * exp(-(wn - 1000)^2 / 8000)
  background <- 0.001 * (wn - 100)^2
  measured <- peaks + background + rnorm(length(wn), sd = 5)

  raman_data <- data.frame(
    wavenumber = wn,
    intensity = measured,
    sample_id = "sample_with_baseline"
  )
  attr(raman_data, "intensity") <- "raman"

  # Correct the baseline
  raman_corrected <- baseline_correct(raman_data, lambda = 6, p = 0.01)
}

Description

This dataset holds example data from an 5-Bounce ZnSe Attenuated Total Reflectance (ATR) FTIR instrument collected for biodiesel analysis. The biodiesel samples were purchased calibration standards or available on the Canadian commercial market in 2024.

The samples included in this data set are: * 'biodiesel_0' A calibration sample with 0.0 * 'biodiesel_0_25' A calibration sample with 0.25 * 'biodiesel_0_50' A calibration sample with 0.50 * 'biodiesel_1_0' A calibration sample with 1.0 * 'biodiesel_2_5' A calibration sample with 2.5 * 'biodiesel_5_0' A calibration sample with 5.0 * 'biodiesel_7_5' A calibration sample with 7.5 * 'biodiesel_10_0' A calibration sample with 10.0 * 'biodiesel_B0_5' A commercially available sample with approximately 0.5 * 'biodiesel_B5' A commercially available sample with approximately 5.0 * 'diesel_unknown' A commercially available sample with unknown biodiesel content.

Ce donnée contient des exemples de données provenant d'un instrument IRTF à réflectance totale atténuée (RTA) ZnSe à 5 rebonds collectées pour l'analyse du biodiesel. Les échantillons de biodiesel étaient des étalons d'étalonnage achetés ou disponibles sur le marché commercial canadien en 2024.

Les échantillons inclus dans cet ensemble de données sont : * ‘biodiesel_0' Un échantillon d’étalonnage avec 0,0 * ‘biodiesel_0_25' Un échantillon d’étalonnage avec 0,25 * ‘biodiesel_0_50' Un échantillon d’étalonnage avec 0,50 * ‘biodiesel_1_0' Un échantillon d’étalonnage avec 1,0 * ‘biodiesel_2_5' Un échantillon d’étalonnage avec 2,5 * ‘biodiesel_5_0' Un échantillon d’étalonnage avec 5,0 * ‘biodiesel_7_5' Un échantillon d’étalonnage avec 7,5 * ‘biodiesel_10_0' Un échantillon d’étalonnage avec 10,0 * 'biodiesel_B0_5' Un échantillon disponible dans le commerce contenant environ 0,5 * 'biodiesel_B5' Un échantillon disponible dans le commerce contenant environ 5,0 * 'diesel_unknown' Un échantillon disponible dans le commerce avec une teneur en biodiesel inconnue.

Usage

biodiesel

Format

The data is in a long format data.frame, ready for use, and with the following variables:

* 'wavenumber' wavenumber (x axis) value for each point. In units of wavenumbers (cm^-1). * 'absorbance' the absorbance of the sample at each specified wavenumber. * 'sample_id' the sample identity of the various included spectra.

Les données sont dans un format long data.frame, prêt à l'emploi, et avec les variables suivantes:

* ‘wavenmber' valeur du nombre d’onde (axe x) pour chaque point. En unités de nombres d'ondes (cm^-1). * ‘absorbance' l’absorbance de l'échantillon à chaque nombre d'onde spécifié. * ‘sample_id' identité d’échantillon des différents spectres inclus.

Description

Check the provided FTIR data.frame is appropriate for manipulation or plotting. Not typically called directly, but as a function in data integrity check process before further calculation or plotting happens. Sets data.frame attribute 'intensity' to 'transmittance' or 'absorbance' if not previously set.

Vérifie que le data.frame IRTF fourni est approprié pour la manipulation ou le tracé. Cette fonction n'est généralement pas appelée directement, mais elle est utilisée dans le cadre du processus de vérification de l'intégrité des données avant tout autre calcul ou tracé. Définit l'attribut data.frame ‘intensity' à 'transmittance' ou 'absorbance' s’il n'a pas été défini auparavant.

Usage

check_ftir_data(ftir)

Arguments

Value

Invisibly returns FTIR data if ok, or raises an error.

Renvoie de manière invisible les données IRTF si elles sont correctes, ou soulève une erreur.

Examples

# This returns (invisibly) the biodiesel data. If instead there was an issue
# with the data structure it would raise an error.
check_ftir_data(biodiesel)

Description

Converts 'ChemoSpec' data to that ready to use by 'PlotFTIR'.

Convertit les données 'ChemoSpec' en données prêtes à être utilisées par 'PlotFTIR'.

Usage

chemospec_to_plotftir(csdata)

Arguments

Value

a data.frame compatible with 'PlotFTIR' functions

un data.frame compatible avec les fonctions 'PlotFTIR'.

See Also

[ChemoSpec::files2SpectraObject()] for import requirements, and [chemospec_to_plotftir()] for converting to 'PlotFTIR' format.

[ChemoSpec::files2SpectraObject()] pour les conditions d'importation, et [chemospec_to_plotftir()] pour la conversion au format 'PlotFTIR'.

Examples

if (requireNamespace("ChemoSpec", quietly = TRUE)) {
  # convert `chemospec` to PlotFTIR data
  data("SrE.IR", package = "ChemoSpec", envir = environment())
  chemospec_to_plotftir(SrE.IR)
}

Description

Compress the lower energy region of a FTIR plot (on the x axis) to leave more space for the higher-energy region. This is commonly done for wavenumbers higher than 2000 cm^-1 as the more complex spectra at higher energy (lower wavenumber) is harder to see clearly.

Compressez la région de basse énergie d'un tracé d'IRTF (sur l'axe des x) pour laisser plus d'espace à la région de haute énergie. Cette opération généralement réalisée pour les nombres d'onde supérieurs à 2000 cm^-1, car les spectres plus complexes à houte énergie (nombre d'onde plus faible) sont plus difficiles à voir clairement.

Usage

compress_low_energy(ftir_spectra_plot, cutoff = 2000, compression_ratio = 2)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with x axis compressed for some wavenumber range

le tracé IRTF en tant qu'objet ggplot2, avec l'axe des x comprimé pour une certaine gamme de nombres d'ondes

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  biodiesel_plot <- plot_ftir(biodiesel)

  # Compress below 2000 cm^-1 by a factor of 5
  compress_low_energy(biodiesel_plot, cutoff = 2000, compression_ratio = 5)
}

Description

These functions allow for the convenient conversion between %Transmittance and Absorbance units for the Y axis.

Converting between %Transmittance and absorbance units for the Y axis is not a simple flipping of axis or inversion. Instead, the two are related by the following formulas:

$A=-log_{10}(\tfrac{\%T}{100})$

and

$\%T=10^{-A}\cdot 100$

.

Ces fonctions permettent une conversion pratique entre les unités %Transmittance et Absorbance pour l'axe Y. La conversion entre les unités %Transmittance et Absorbance pour l'axe Y n'est pas un simple retournement d'axe ou une inversion. Au lieu de cela, les deux sont liés par les formules suivantes :

$A=-log_{10}(\tfrac{\%T}{100})$

and

$\%T=10^{-A}\cdot 100$

Usage

absorbance_to_transmittance(ftir)

transmittance_to_absorbance(ftir)

Arguments

Value

a data.frame of FTIR spectral data with conversion between absorbance or transmittance as requested. Note the original data column is removed since FTIR spectral data frames can't be fed into plotting functions with both transmittance and absorbance data included.

un data.frame de données spectrales IRTF avec conversion entre l'absorbance ou la transmittance comme demandé. Notez que la colonne de données d'origine est supprimée car les trames de données spectrales IRTF ne peuvent pas être introduites dans les fonctions de tracé avec les données de transmittance et d'absorbance incluses.

Examples

# Convert from absorbance to transmittance
sample_spectra_transmittance <- absorbance_to_transmittance(sample_spectra)

# Convert back to absorbance
sample_spectra_absorbance <- transmittance_to_absorbance(sample_spectra_transmittance)

Description

This function finds peaks in FTIR spectra by identifying minima of the double derivative, then re-scanning for maxima of peaks missed by the derivative method. It also uses first derivative zero-crossings to find broad asymmetric peaks that might be missed by the second derivative. Peaks detected by different methods within a specified wavenumber window are merged into a single representative peak location. The spectra is smoothed by a Savitzky-Golay filter prior to analysis and as such there are a number of optional tuning parameters that can be provided (the defaults work well for typical spectra).

This procedure is heuristic and is intended to generate starting peak locations for fitting, not to certify a unique physical deconvolution. In crowded regions or spectra with broad shoulders, users may need to adjust smoothing and window parameters or provide peak centers manually.

Cette fonction permet de trouver des pics dans les spectres IRTF en identifiant les minima de la double dérivée, puis en recherchant à nouveau les maxima des pics manqués par la méthode de la dérivée. Elle utilise également les zéro-crossings de la première dérivée pour trouver les pics larges et asymétriques qui pourraient être manqués par la dérivée seconde. Les pics détectés par différentes méthodes dans une fenêtre spécifique de nombres d'ondes sont fusionnés en un seul pic représentatif. Le spectre est lissé par un filtre de Savitzky-Golay avant l'analyse et, à ce titre, un certain nombre de paramètres de réglage facultatifs peuvent être fournis (les valeurs par défaut fonctionnent bien pour les spectres typiques).

Cette procédure est heuristique et vise à générer des positions initiales de pics pour l'ajustement, et non à certifier une déconvolution physique unique. Dans les régions encombrées ou pour les spectres présentant de larges épaules, il peut être nécessaire d'ajuster les paramètres de lissage et de fenêtre ou de fournir les centres des pics manuellement.

Usage

find_ftir_peaks(ftir, call = rlang::caller_env(), ...)

Arguments

Value

A vector of wavenumbers corresponding to peaks found in the provided FTIR spectra.

Un vecteur de nombres d'ondes correspondant aux pics trouvés dans les spectres IRTF fournis.

References

Savitzky, A.; Golay, M.J.E. (1964). "Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures". Analytical Chemistry 36. pp. 1627–1639. doi:10.1021/ac60214a047

See Also

signal::sgolayfilt()

Examples

if(requireNamespace('signal')){
  # Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
  ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
    PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
  ]

  # Find peaks using default settings
  peaks_default <- find_ftir_peaks(ftir_data)
  print("Peaks found with default settings:")
  print(peaks_default)

  # Find peaks with adjusted smoothing and window parameters
  # Example: Less smoothing on derivative, wider window for normal peaks
  peaks_adjusted <- find_ftir_peaks(
    ftir_data,
    sg_n_deriv = 11, # Fewer points for derivative smoothing
    window_norm = 15 # Wider window (wavenumbers) for normal peak check
  )
  print("Peaks found with adjusted settings:")
  print(peaks_adjusted)
}

Description

Identifies local maxima above a specified height threshold. For Raman spectra, this is commonly used to identify characteristic vibrational bands (e.g., D, G, 2D bands in carbon materials).

Identify les maximums locaux au-dessus d'un seuil de hauteur spécifié. Pour les spectres Raman, cela est couramment utilisé pour identifier les bandes vibrationnelles caractéristiques (p. ex., bandes D, G, 2D dans les matériaux carbonés).

Usage

find_peak_maxima(
  raman,
  sample_ids = NA,
  height = NULL,
  distance = NULL,
  compute_fwhm = FALSE
)

Arguments

Value

A data.frame with columns: * 'sample_id': the sample from which the peak was detected * 'wavenumber': wavenumber position of the peak in cm^-1^ * 'intensity': intensity value at the peak maximum * If 'compute_fwhm = TRUE', an additional column 'fwhm' with width in cm^-1^. Values are 'NA' when a flank crossing cannot be determined (e.g., degenerate flat signals).

Un data.frame avec les colonnes : * ‘sample_id' : l’échantillon à partir duquel le pic a été détecté * ‘wavenumber' : position en nombre d’ondes du pic en cm^-1^ * ‘intensity' : valeur d’intensité au maximum du pic * Si 'compute_fwhm = TRUE', une colonne supplémentaire 'fwhm' avec la largeur en cm^-1^. Les valeurs sont ‘NA' lorsqu’une intersection de flanc ne peut pas être déterminée (p. ex., signaux plats dégénérés).

Examples

# Generate synthetic Raman data with known peaks
wn <- seq(100, 2000, by = 5)
peak1 <- 100 * exp(-(wn - 500)^2 / 5000)
peak2 <- 50 * exp(-(wn - 1000)^2 / 8000)
baseline <- 5
noise <- rnorm(length(wn), 0, 2)
intensity <- peak1 + peak2 + baseline + noise
raman_data <- data.frame(
  wavenumber = wn,
  intensity = intensity,
  sample_id = "sample"
)
attr(raman_data, "intensity") <- "raman"

# Find peaks with default parameters
peaks <- find_peak_maxima(raman_data)

# Find peaks and compute FWHM
peaks_with_fwhm <- find_peak_maxima(raman_data, compute_fwhm = TRUE)

Description

Reformat the [fit_peaks()] object to a data.frame of peak specifications.

Reformater l'objet [fit_peaks()] en un data.frame de spécifications de pics.

Usage

fit_peak_df(fitted_peaks)

Arguments

Value

A data.frame of peak properties.

Un data.frame des propriétés des pics.

Examples

# Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
  PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
]

# Choose a subset of the data (reducing run time)
ftir_data <- ftir_data[
  ftir_data$wavenumber < 1500 & ftir_data$wavenumber > 1000,
]
if(requireNamespace('signal')){
  # First, fit the peaks (using the default 'voigt' method)
  fitted_voigt <- fit_peaks(ftir_data, method = "voigt")

  # Now, convert the fitted model object to a data frame
  peak_df_voigt <- fit_peak_df(fitted_voigt)

  print("Peak Data Frame from Voigt Fit:")
  print(peak_df_voigt)
}

Description

Once peaks are found by find_ftir_peaks(), they can be fitted by adjusting intensity (area), standard deviation (width), and shape parameters (gam, eta, and/or alpha). This can be done by Expectation-Maximization methods, implemented here by the EMpeaksR package's technique. Note that the spectra provided is shifted to baseline to reduce the work of the peak fitter in producing background noise.

Automatic peak discovery in find_ftir_peaks() is a heuristic initialization step based on smoothing, thresholding, and merging nearby candidate peaks. It is useful for proposing starting values, but it is not a validated deconvolution standard. In crowded regions, shoulder peaks, or broad overlapping bands, users should inspect residuals carefully and may need to supply peaklist directly or tune the peak-finding arguments.

Une fois les pics trouvés par find_ftir_peaks(), ils peuvent être ajustés en ajustant l'intensité (surface), l'écart-type (largeur) et les paramètres de forme (gam, eta, et/ou alpha). Ceci peut être fait par des méthodes d'espérance-maximisation, implémentées ici par la technique du paquet EMpeaksR. Notez que le spectre fourni est décalé par rapport à la ligne de base afin de réduire le travail de l'ajusteur de pics en produisant un bruit de fond.

La recherche automatique des pics dans find_ftir_peaks() est une étape d'initialisation heuristique basée sur le lissage, le seuillage et la fusion de pics candidats voisins. Elle est utile pour proposer des valeurs de départ, mais ne constitue pas une méthode de déconvolution validée. Dans les régions encombrées, pour les pics en épaule ou pour les bandes larges qui se chevauchent, il faut examiner les résidus avec soin et il peut être nécessaire de fournir peaklist directement ou d'ajuster les arguments de recherche de pics.

Usage

fit_peaks(
  ftir,
  peaklist = NA,
  method = "voigt",
  fixed_peaks = FALSE,
  sigma = NULL,
  gam = NULL,
  mix_ratio = NULL,
  eta = NULL,
  alpha = NULL,
  conv_cri = 0.01,
  maxit = 1000,
  call = rlang::caller_env(),
  ...
)

Arguments

Value

An EMpeaksR style fitted model. See the documentation for each peak shape.

Un modèle ajusté de type EMpeaksR. Voir la documentation pour chaque forme de pic.

References

Matsumura, T., Nagamura, N., Akaho, S., Nagata, K., & Ando, Y. (2019) "Spectrum adapted expectation-maximization algorithm for high-throughput peak shift analysis". Science and technology of advanced materials, 20(1), pp 733-745. doi:10.1080/14686996.2019.1620123 Matsumura, T., Nagamura, N., Akaho, S., Nagata, K., & Ando, Y. (2021) "Spectrum adapted expectation-conditional maximization algorithm for extending high–throughput peak separation method in XPS analysis". Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 1(1), pp 45-55. doi:10.1080/27660400.2021.1899449

See Also

spect_em_gmm(), spect_em_lmm(), spect_em_pvmm(), spect_em_dsgmm()

Examples

# Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
  PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
]

# Choose a subset of the data (reducing run time)
ftir_data <- ftir_data[
  ftir_data$wavenumber < 1500 & ftir_data$wavenumber > 1000,
]

# Example 1: Fit peaks using the default 'voigt' method
if(requireNamespace('signal')){
  # Peaks will be found automatically using find_ftir_peaks defaults
  fitted_voigt_default <- fit_peaks(ftir_data)
  print("Fitted Voigt Peaks (Default):")

  # Show key results like final parameters and convergence status
  print(fit_peak_df(fitted_voigt_default))
  print(paste("Convergence:", fitted_voigt_default$convergence))
}

## Not run: 
# Example 2: Fit peaks using the 'gauss' method
fitted_gauss <- fit_peaks(ftir_data, method = "gauss")
print("Fitted Gaussian Peaks:")
print(fit_peak_df(fitted_gauss))

# Example 3: Provide a pre-defined list of peaks
# First, find some peaks (maybe with custom settings)
initial_peaks <- find_ftir_peaks(ftir_data, window_norm = 20)
print("Initial peaks found:")
print(initial_peaks)
# Now fit using this specific list
fitted_voigt_custom_peaks <- fit_peaks(ftir_data, peaklist = initial_peaks)
print("Fitted Voigt Peaks (Custom Initial List):")
print(fit_peak_df(fitted_voigt_custom_peaks))

# Example 4: Fit peaks but keep their locations fixed
# Use a smaller subset of peaks for demonstration
fixed_peak_locations <- c(1130, 1375, 1460)
fitted_voigt_fixed <- fit_peaks(
  ftir_data,
  peaklist = fixed_peak_locations,
  fixed_peaks = TRUE
)
print("Fitted Voigt Peaks (Fixed Locations):")
print(fit_peak_df(fitted_voigt_fixed))

# Example 5: Pass explicit fitting control parameters
# Note: This might take longer or behave differently
selected_peaks <- c(1130, 1375, 1460)
fitted_voigt_tight_conv <- fit_peaks(
  ftir_data,
  peaklist = selected_peaks,
  conv_cri = 1e-4,
  maxit = 2000,
  sigma = rep(8, length(selected_peaks))
)
print("Fitted Voigt Peaks (Tighter Convergence):")
print(paste("Iterations:", fitted_voigt_tight_conv$it))
print(paste("Convergence:", fitted_voigt_tight_conv$convergence))

## End(Not run)

Description

Get the sample IDs from a prepared plot. Useful if renaming in the plot legend.

Obtenez les ID d’échantillon à partir d’un tracé préparé. Utile si vous renommez dans la légende de le tracé

Usage

get_plot_sample_ids(ftir_spectra_plot)

Arguments

Value

A vector of factors corresponding to the sample IDs in the plot.

unvecteur de facteurs correspondant aux ID d'échantillon dans le tracé

See Also

[rename_plot_sample_ids()]

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Prepare a plot
  p <- plot_ftir(biodiesel)

  # Get the Sample IDs
  get_plot_sample_ids <- (p)
}

Description

Highlight one or more sample spectra on a spectral image. Changes all un-selected sample_ids to grey lines. Requires gghighlight::gghighlight() to function.

Surligne un ou plusieurs spectres d'échantillons sur une image spectrale. Change tous les spectres sample_ids non sélectionnés en lignes grises. Nécessite gghighlight::gghighlight() pour fonctionner.

Usage

highlight_sample(ftir_spectra_plot, sample_ids, ...)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with selected sample spectra highlighted.

le tracé FTIR en tant qu'objet ggplot2, avec les spectres de l'échantillon sélectionné soulignier.

See Also

gghighlight::gghighlight()

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE) & requireNamespace("gghighlight", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  p <- plot_ftir(sample_spectra)

  # Highlight one sample:
  highlight_sample(p, "isopropanol")
}

Description

convert data from the 'ir' package to a structure that will work with 'PlotFTIR'.

convertir les données du paquet 'ir' en une structure qui fonctionnera avec 'PlotFTIR'.

Usage

ir_to_plotftir(ir_data, what = NA)

Arguments

Value

a data.frame compatible with 'PlotFTIR' functions

un data.frame compatible avec les fonctions 'PlotFTIR'.

See Also

[ir::ir_get_spectrum()] for information on how ir passes out data.

Examples

if (requireNamespace("ir", quietly = TRUE)) {
  # Convert samples 1 & 4 to PlotFTIR format
  ir_to_plotftir(ir::ir_sample_data, c(1, 4))
}

Description

A shortcut to basic plot legend modifications. The plot legend can be moved to different locations, justifieid in those locations, and/or changed from vertical to horizontal. By default, legends are positioned with 'position = "right"', 'justification = "center"', and 'direction = "vertical"'.

For more complex legend manipulation please perform using [ggplot::theme()] controls directly on the plot object. More information at [https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html#examples).

Un raccourci vers les modifications de base de la légende du tracé. La légende du tracé peut être déplacée à différents emplacements, justifiée à ces endroits et/ou modifiée de verticale à horizontale. Par défaut, les légendes sont positionnées avec 'position = "right"', 'justification = "center"' et 'direction = "vertical"'.

Pour une manipulation plus complexe de légende, veuillez utiliser les contrôles [ggplot::theme()] directement sur l'objet de tracé. Pour plus d'informations, voir [https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html#examples).

Usage

move_plot_legend(
  ftir_spectra_plot,
  position = NULL,
  justification = NULL,
  direction = NULL,
  legend_title_position = NULL
)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with legend relocated as required.

le tracé IRTF en tant qu'objet ggplot2, avec la légende déplacée si nécessaire

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  p <- plot_ftir(sample_spectra)

  # Move legend to bottom:
  move_plot_legend(p, position = "bottom", direction = "horizontal")
}

Description

Scales spectra to a common intensity reference. Supports two methods: (1) vector norm (L2 normalization — each spectrum has unit length), or (2) maximum peak scaling (each spectrum's highest point is set to 1). Both are standard practices in Raman spectroscopy for comparing relative band intensities across samples.

Met à l'échelle les spectres selon une référence d'intensité commune. Supporte deux méthodes : (1) norme vectorielle (normalisation L2), ou (2) mise à l'échelle par le pic maximum (le point le plus élevé de chaque spectre est fixé à 1). Les deux sont des pratiques standard en spectroscopie Raman pour comparer les intensités relatives des bandes entre échantillons.

Usage

normalize_raman(raman, sample_ids = NA, method = "vector")

Arguments

Value

A data.frame containing the normalized Raman spectra with 'attr(raman, "intensity")' set to '"normalized raman"'.

Un data.frame contenant les spectres Raman normalisés avec 'attr(raman, "intensity")' défini sur '"normalized raman"'.

Examples

## Not run: 
# Normalize all samples using vector norm (L2)
normalize_raman(raman_data, method = "vector")

# Normalize all samples by maximum peak height
normalize_raman(raman_data, method = "max")

## End(Not run)

Description

Normalizing spectra restricts the range of absorbance values from 0 to 1 inclusive. This function shifts and scales spectra to achieve this absorbance range. It can be applied to a whole spectral set or just one sample, and across the entire spectra or by normalizing within a wavenumber region. This function does not operate on transmittance data, it will return an error.

La normalisation des spectres restreint la gamme des valeurs d'absorbance de 0 à 1 inclus. Cette fonction décale et met à l'échelle les spectres pour atteindre cette gamme d'absorbance. Elle peut être appliquée à un ensemble de spectres ou à un seul échantillon, et sur l'ensemble des spectres ou en normalisant dans une région de nombre d'ondes. Cette fonction ne fonctionne pas sur les données de transmittance, elle renverra une erreur.

Usage

normalize_spectra(ftir, sample_ids = NA, wavenumber_range = NA)

Arguments

Value

A data.frame containing the adjusted FTIR spectra.

Un data.frame contenant les spectres IRTF ajustee.

Examples

# Normalize all samples in `biodiesel`
normalize_spectra(biodiesel)

# Normalize just `paper` and `isopropanol` spectra from 4000 to 3100 cm^-1^
normalize_spectra(sample_spectra,
  sample_ids = c("paper", "isopropanol"),
  wavenumber_range = c(4000, 3100)
)

Description

Produces a plot of components of the peak fitting results.

Produit un graphique des composantes des résultats de l'ajustement des pics.

Usage

plot_components(
  ftir,
  fitted_peaks,
  plot_fit = FALSE,
  lang = NA,
  call = rlang::caller_env(),
  ...
)

Arguments

Value

A [PlotFTIR] graphic with residuals plotted against wavenumber

Un graphique [PlotFTIR] avec les résidus tracés en fonction du nombre d'ondes

Examples

# Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
  PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
]

#' # Choose a subset of the data (reducing run time)
ftir_data <- ftir_data[
  ftir_data$wavenumber < 1500 & ftir_data$wavenumber > 1000,
]

# First, fit the peaks using the default 'voigt' method
## Not run: 
#' fitted_voigt <- fit_peaks(ftir_data, method = "voigt")

## End(Not run)

# --- Example 1: Plot components only (default) ---
## Not run: 
plot_components(ftir_data, fitted_voigt)

## End(Not run)

# --- Example 2: Plot components AND the overall fitted sum ---
## Not run: 
plot_components(ftir_data, fitted_voigt, plot_fit = TRUE)

## End(Not run)

# --- Example 3: Plot components and fit with custom titles and name ---
## Not run: 
plot_components(
  ftir_data,
  fitted_voigt,
  plot_fit = TRUE,
  plot_title = c("Isopropanol Peak Fit", "Voigt Components"),
  legend_title = "Spectrum Type",
  fitted_sample_name = "Total Fit (Voigt)"
)

## End(Not run)

# --- Example 4: Plot components in French ---
## Not run: 
plot_components(ftir_data, fitted_voigt, plot_fit = TRUE, lang = "fr")

## End(Not run)

Description

Plot the spectra and sum of fitted peaks from [fit_peaks()] using [PlotFTIR::plot_ftir()].

Tracez les spectres et la somme des pics ajustés à partir de [fit_peaks()] en utilisant [PlotFTIR::plot_ftir()].

Usage

plot_fit_ftir_peaks(
  ftir,
  fitted_peaks,
  plot_components = FALSE,
  lang = NA,
  call = rlang::caller_env(),
  ...
)

Arguments

Value

A [PlotFTIR::plot_ftir()] graphic.

Un graphique [PlotFTIR::plot_ftir()].

See Also

[PlotFTIR::plot_ftir()]

Examples

# Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
  PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
]

# Choose a subset of the data (reducing run time)
ftir_data <- ftir_data[
  ftir_data$wavenumber < 1500 & ftir_data$wavenumber > 1000,
]

if (requireNamespace("signal", quietly = TRUE)) {
  # First, fit the peaks using the default 'voigt' method
  fitted_voigt <- fit_peaks(ftir_data, method = "voigt")
}

# --- Example 1: Plot original spectrum and the overall fitted sum ---
## Not run: 
plot_fit_ftir_peaks(ftir_data, fitted_voigt)

## End(Not run)

# --- Example 2: Plot original, overall fit, AND individual components ---
# This internally calls plot_components() with plot_fit = TRUE
## Not run: 
plot_fit_ftir_peaks(ftir_data, fitted_voigt, plot_components = TRUE)

## End(Not run)

# --- Example 3: Plot original and fit with custom titles and name ---
## Not run: 
plot_fit_ftir_peaks(
  ftir_data,
  fitted_voigt,
  plot_title = c("Isopropanol Fit Comparison", "Original vs. Voigt Sum"),
  legend_title = "Spectrum Source",
  fitted_sample_name = "Total Voigt Fit"
)

## End(Not run)

# --- Example 4: Plot original and fit in French ---
## Not run: 
plot_fit_ftir_peaks(ftir_data, fitted_voigt, lang = "fr")

## End(Not run)

Description

Produce a plot of the error between predicted and actual FTIR spectra.

Produisez un graphique de l'erreur entre les spectres IRTF prédits et réels.

Usage

plot_fit_residuals(
  ftir,
  fitted_peaks,
  lang = NA,
  call = rlang::caller_env(),
  ...
)

Arguments

Value

A [PlotFTIR::plot_ftir()] graphic with residuals plotted against wavenumber.

Un graphique [PlotFTIR::plot_ftir()] avec les résidus tracés en fonction du nombre d'ondes.

Examples

# Load the isopropanol sample spectrum from the PlotFTIR package
ftir_data <- PlotFTIR::sample_spectra[
  PlotFTIR::sample_spectra$sample_id == "isopropanol",
]

# Choose a subset of the data (reducing run time)
ftir_data <- ftir_data[
  ftir_data$wavenumber < 1500 & ftir_data$wavenumber > 1000,
]

# First, fit the peaks using the default 'voigt' method
## Not run: 
fitted_voigt <- fit_peaks(ftir_data, method = "voigt")

## End(Not run)

# --- Example 1: Plot residuals with default settings ---
## Not run: 
plot_fit_residuals(ftir_data, fitted_voigt)

## End(Not run)

# --- Example 2: Plot residuals with custom titles in French ---
## Not run: 
plot_fit_residuals(
  ftir_data,
  fitted_voigt,
  lang = "fr",
  plot_title = c(
    "R\u00e9sidus de l'ajustement",
    "Diff\u00e9rence entre le spectre et l'ajustement Voigt"
  )
)

## End(Not run)

Description

Produce a basic spectra overlay plot for all samples found in the FTIR dataset provided.

Produisez un tracé de base de superposition de spectres pour tous les échantillons trouvés dans l'ensemble de données IRTF fourni.

Usage

plot_ftir(
  ftir,
  plot_title = "FTIR Spectra",
  legend_title = "Sample ID",
  lang = NA
)

Arguments

Value

a ggplot object containing a FTIR spectral plot. The plot and legend titles are as provided, with each sample provided a different default color. Because this is a ggplot object, any other ggplot modifiers, layers, or changes can be applied to the returned object. Further manipulations can be performed by this package. Peut également fournir 'en', 'english' ou 'anglais'.

un objet ggplot contenant un tracé spectral IRTF. Les titres de le tracé et de la légende sont tels que fournis, avec une couleur par défaut différente pour chaque échantillon. Puisqu'il s'agit d'un objet ggplot, tous les autres modificateurs, calques ou changements ggplot peuvent être appliqués à l'objet retourné. D'autres manipulations peuvent être effectuées par ce package.

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Plot a basic FTIR Spectra overlay from the `sample_spectra` data set with default titles
  plot_ftir(sample_spectra)
}

Description

Plot the FTIR spectra in a journal prepared format. It may be desirable to plot spectra 'stacked and offset' by a certain amount. In this case the y axis becomes non-labelled and each charts baseline (0 for absorbance or 100 for transmittance) is offset by a certain amount.

Tracez les spectres IRTF dans un format préparé par un journal. Il peut être souhaitable de tracer les spectres 'empilés et décalés' d'une certaine quantité. Dans ce cas l'axe y devient non étiqueté et chaque ligne de base du graphique (0 pour absorbance ou 100 pour la transmittance) est décalée d'une certaine quantité.

Usage

plot_ftir_stacked(
  ftir,
  plot_title = "FTIR Spectra",
  legend_title = "Sample ID",
  stack_offset = 10,
  lang = NA
)

Arguments

Value

a ggplot object containing a FTIR spectral plot. The plot and legend titles are as provided, with each sample provided a different default color. Because this is a ggplot object, any other ggplot modifiers, layers, or changes can be applied to the returned object. Further manipulations can be performed by this package. Peut également fournir 'en', 'english' ou 'anglais'.

un objet ggplot contenant un tracé spectral IRTF. Les titres de le tracé et de la légende sont tels que fournis, avec une couleur par défaut différente pour chaque échantillon. Puisqu'il s'agit d'un objet ggplot, tous les autres modificateurs, calques ou changements ggplot peuvent être appliqués à l'objet retourné. D'autres manipulations peuvent être effectuées par ce package.

See Also

[zoom_in_on_range()] to 'zoom' into a specified range, [compress_low_energy()] to make the x axis non-linear (compressing lower energy regions), [add_wavenumber_marker()] to add markers to highlight important wavenumbers, and [move_plot_legend()] to modify the legend position.

[zoom_in_on_range()] pour 'zoomer' sur une gamme spécifiée, [compress_low_energy()] pour rendre l'axe x non linéaire (en compression les régions à basse énergie), [add_wavenumber_marker()] pour ajouter des marqueurs afin de mettre en évidence les nombres d'ondes importants, et [move_plot_legend()] pour modifier la position de la légende.

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Plot FTIR spectras stacked showing the differences in the `biodiesel` dataset
  plot_ftir_stacked(biodiesel)
}

Description

Produce a basic spectra overlay plot for all samples found in the Raman dataset provided.

Produisez un tracé de base de superposition de spectres pour tous les échantillons trouvés dans l'ensemble de données Raman fourni.

Usage

plot_raman(
  raman,
  plot_title = "Raman Spectra",
  legend_title = "Sample ID",
  lang = NA
)

Arguments

Value

a ggplot object containing a Raman spectral plot. The plot and legend titles are as provided, with each sample provided a different default color. Because this is a ggplot object, any other ggplot modifiers, layers, or changes can be applied to the returned object.

un objet ggplot contenant un tracé spectral Raman. Les titres de le tracé et de la légende sont tels que fournis, avec une couleur par défaut différente pour chaque échantillon. Puisqu'il s'agit d'un objet ggplot, tous les autres modificateurs, calques ou changements ggplot peuvent être appliqués à l'objet retourné.

Examples

## Not run: 
  plot_raman(raman_data)

## End(Not run)

Description

Plot the Raman spectra in a journal prepared format. It may be desirable to plot spectra 'stacked and offset' by a certain amount.

Tracez les spectres Raman dans un format préparé par un journal. Il peut être souhaitable de tracer les spectres 'empilés et décalés' d'une certaine quantité.

Usage

plot_raman_stacked(
  raman,
  plot_title = "Raman Spectra",
  legend_title = "Sample ID",
  stack_offset = 10,
  lang = NA
)

Arguments

Value

a ggplot object containing a Raman spectral plot. The plot and legend titles are as provided, with each sample provided a different default color. Because this is a ggplot object, any other ggplot modifiers, layers, or changes can be applied to the returned object.

un objet ggplot contenant un tracé spectral Raman. Les titres de le tracé et de la légende sont tels que fournis, avec une couleur par défaut différente pour chaque échantillon. Puisqu'il s'agit d'un objet ggplot, tous les autres modificateurs, calques ou changements ggplot peuvent être appliqués à l'objet retourné.

Examples

## Not run: 
  # Plot Raman spectras stacked showing the differences in a dataset
  plot_raman_stacked(raman_data)

## End(Not run)

Description

Converts 'PlotFTIR' data to that ready to use by the 'ChemoSpec' package.

Convertit les données 'PlotFTIR' en données prêtes à être utilisées par le paquet 'ChemoSpec'.

Usage

plotftir_to_chemospec(
  ftir,
  group_crit = NA_character_,
  group_colours = "auto",
  description = "FTIR Study"
)

Arguments

Value

A 'ChemoSpec' data object

Un objet de données 'ChemoSpec'

See Also

[ChemoSpec::files2SpectraObject()] for import requirements, and [chemospec_to_plotftir()] for converting to 'PlotFTIR' format.

[ChemoSpec::files2SpectraObject()] pour les conditions d'importation, et [chemospec_to_plotftir()] pour la conversion au format 'PlotFTIR'.

Examples

if (requireNamespace("ChemoSpec", quietly = TRUE) && interactive()) {
  # convert biodiesel to a `chemospec` object
  plotftir_to_chemospec(biodiesel)
}

Description

Converts 'PlotFTIR' data to that ready to use by the 'ir' package.

Convertit les données 'PlotFTIR' en données prêtes à être utilisées par le paquet 'ir'.

Usage

plotftir_to_ir(ftir, metadata = NULL)

Arguments

Value

an 'ir' classed data.frame structured for use in that package.

un data.frame de classe 'ir' structuré pour être utilisé dans ce paquet.

See Also

[ir::ir_new_ir()] for information on how ir takes in data.

Examples

if (requireNamespace("ir", quietly = TRUE)) {
  # convert biodiesel to a `ir` object
  plotftir_to_ir(biodiesel,
    metadata = data.frame("Biodiesel_Content" = c(0, 0.25, 0.5, 1, 2.5, 5, 7.5, 10, 0.5, 5, NA))
  )
}

Description

Pretty print method for PlotFTIR data structures, showing spectral range, inferred resolution, intensity type, number of samples, and sample IDs.

Méthode d'impression jolie pour les structures de données PlotFTIR, montrant la plage spectrale, la résolution inférée, le type d'intensité, le nombre d'échantillons et les ID d'échantillons.

Usage

## S3 method for class 'PlotFTIR_data'
print(x, ...)

Arguments

Value

Invisibly returns the object.

Renvoie l'objet de manière invisible.

Description

Reads a provided file and returns a data.frame in the proper format for PlotFTIR functions.

Lit un fichier fourni et renvoie un data.frame dans le format approprié pour les fonctions PlotFTIR.

Usage

read_ftir(path = ".", file = NA_character_, sample_name = NA_character_, ...)

Arguments

Value

a data.frame containing the spectral data from the file.

un data.frame contenant les données spectrales du fichier.

See Also

read_ftir_directory()

Examples

# Writing a temporary file to read later
tf <- tempfile(fileext = ".csv")
write.csv(sample_spectra[sample_spectra$sample_id == "paper", c("wavenumber", "absorbance")],
  file = tf, row.names = FALSE
)

# Read the .csv file and call the sample `sample1`
read_ftir(tf, sample_name = "sample1")

Description

Reads provided files and returns a data.frame in the proper format for PlotFTIR functions.

Lit les fichiers fournis et renvoie un data.frame au format approprié pour les fonctions PlotFTIR.

Usage

read_ftir_directory(path, files, sample_names = NA_character_, ...)

Arguments

Value

a data.frame containing the spectral data from the files.

un data.frame contenant les données spectrales des fichiers.

See Also

read_ftir()

Examples

# Putting some files in a temp dir to read back into PlotFTIR:
td <- tempdir()
write.csv(sample_spectra[sample_spectra$sample_id == "paper", c("wavenumber", "absorbance")],
  file = file.path(td, "ftir_sample_1.csv"), row.names = FALSE
)
write.csv(sample_spectra[sample_spectra$sample_id == "toluene", c("wavenumber", "absorbance")],
  file = file.path(td, "ftir_sample_2.csv"), row.names = FALSE
)

# Read .csv files from the temp directory and call them `sample-1` and `sample-2`
read_ftir_directory(td, c("ftir_sample_1.csv", "ftir_sample_2.csv"), c("sample-1", "sample-2"))

Description

Reads a Raman spectra file and returns a data.frame in the proper format for PlotFTIR functions.

Lit un fichier de spectres Raman et renvoie un data.frame dans le format approprié pour les fonctions PlotFTIR.

Usage

read_raman(path = ".", file = NA_character_, sample_name = NA_character_, ...)

Arguments

Value

a data.frame containing the Raman spectral data from the file, with attributes: intensity set to "raman", and raman_metadata containing the KEY=VALUE header lines (introduced by one or more ⁠#⁠) parsed as a named list.

un data.frame contenant les données spectrales Raman du fichier, avec les attributs : intensity défini sur "raman", et raman_metadata contenant les lignes d'en-tête KEY=VALUE (introduites par un ou plusieurs ⁠#⁠) analysées sous forme de liste nommée.

Examples

# Reading a Raman file:
# raman_data <- read_raman("./data/Graphite_Raman.txt")

Description

It may be desired to shift the baseline signal (0 for absorbance or 100 for transmittance) to aid in plotting the spectra. This can be done for all samples or a subset, using the same shift for all adjusted samples or calculated individually.

Recalculate or shift to baseline/max transmittance can be done following one of a few methods:

• To shift baseline based on the value at a given wavenumber: ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = [numeric], method = 'point')⁠

• To shift baseline based on the average value across a provided wavenumber range: ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = c([numeric], [numeric]), method = 'average')⁠

• To shift baseline based on the value at the single lowest point of absorbance (or highest point of transmittance) across the whole spectra recalculate_baseline(ftir, method = 'minimum')

• To shift baseline based on the value at the single lowest point of absorbance (or highest point of transmittance) in a given range ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = c([numeric], [numeric]), method = 'minimum')⁠

To perform the exact same baseline adjustment on all samples, specify individually = FALSE. To adjust with a unique determination for each sample, specify individualy = TRUE.

Il peut être souhaitable de décaler le signal de la ligne de base (0 pour l'absorbance ou 100 pour la transmittance) pour faciliter le tracé des spectres. Cela peut être fait pour tous les échantillons ou un sous-ensemble, en utilisant le même décalage pour tous les échantillons ajustés ou calculés individuellement.

Le recalcul ou le décalage de la ligne de base/transmittance maximale peut être effectué en suivant l'une des méthodes suivantes :

• Pour décaler la ligne de base en fonction de la valeur à un nombre d'ondes donné : ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = [numeric], method = 'point')⁠

• Pour décaler la ligne de base en fonction de la valeur moyenne sur un nombre d'ondes donné : #' ⁠recalculate_baseline(ftir) = [numerique], method = 'point') ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = c(numeric, numeric), method = 'average')'

• Pour décaler la ligne de base en fonction de la valeur du point d'absorbance le plus bas (ou du point de transmittance le plus élevé) sur l'ensemble des spectres. recalculate_baseline(ftir, method = 'minimum')

• Décaler la ligne de base en fonction de la valeur du point d'absorbance le plus bas (ou du point de transmittance le plus élevé) dans une gamme donnée. ⁠recalculate_baseline(ftir, wavenumber_range = c([numeric], [numeric]), method = 'minimum')⁠

  Pour effectuer exactement le même ajustement de la ligne de base sur tous les échantillons, spécifiez individually = FALSE. Pour ajuster avec une détermination unique pour chaque échantillon, spécifiez individualy = TRUE.

Usage

recalculate_baseline(
  ftir,
  sample_ids = NA,
  wavenumber_range = NA,
  method = "average",
  individually = TRUE
)

Arguments

Value

A data.frame containing the adjusted FTIR spectra.

Un data.frame contenant les spectres IRTF ajustee.

Examples

# Adjust the biodiesel spectra to minimum for each sample
recalculate_baseline(biodiesel, method = "minimum", individually = TRUE)

Description

This function permits renaming Sample IDs as shown in the legend of a plot. While typically having proper names assigned in the data is preferred, this function allows for names to be modified after plot creation.

Cette fonction permet de renommer les identifiants des échantillons dans la légende d'un tracé. Bien qu'il soit préférable d'attribuer les noms appropriés dans les données, cette fonction permet de modifier les noms après la création du tracé.

Usage

rename_plot_sample_ids(ftir_spectra_plot, sample_ids)

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with samples renamed in the legend.

le tracé IRTF en tant qu'objet ggplot2, avec les échantillons renommés dans la légende.

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  p <- plot_ftir(sample_spectra)

  # Rename Samples in Legend:
  new_ids <- c(
    "Toluene" = "toluene", "C7 Alkanes" = "heptanes", "IPA" = "isopropanol",
    "White Paper" = "paper", "PS Film" = "polystyrene"
  )
  rename_plot_sample_ids(p, new_ids)
}

Description

This dataset holds example data from Attenuated Total Reflectance (ATR) type FTIR instruments. Solvents were collected on 5-Bounce ZnSe ATR-FTIR and solids were collected on a 1-Bounce Diamond ATR-FTIR.

The samples included in this data set are: * 'toluene' a FTIR spectra of toluene. * 'isopropanol' a FTIR spectra of isopropanol. * 'heptanes' a FTIR spectra of heptanes. * 'paper' a FTIR spectra of a commercially available white paper. * 'polystyrene' a FTIR spectra of polystyrene film.

Ce donnée contient des exemples de données provenant d'instruments IRTF de type réflectance totale atténuée (RTA). Les solvants ont été collectés sur un RTA-IRTF ZnSe à 5 rebonds et les solides ont été collectés sur un RTA-IRTF diamant à 1 rebond.

Les échantillons inclus dans cet ensemble de données sont : * 'toluene' un spectre IRTF du toluène. * ‘isopropanol' un spectre IRTF de l’isopropanol. * ‘heptanes' un spectre IRTF d’heptanes. * ‘paper' un spectre IRTF d’un livre blanc disponible dans le commerce. * ‘polystyrene' un spectre IRTF d’un film de polystyrène

Usage

sample_spectra

Format

The data is in a long format data.frame, ready for use, and with the following variables:

* 'wavenumber' wavenumber (x axis) value for each point. In units of wavenumbers (cm^-1). * 'absorbance' the absorbance of the sample at each specified wavenumber. * 'sample_id' the sample identity of the various included spectra.

Les données sont dans un format long data.frame, prêt à l'emploi, et avec les variables suivantes:

* ‘wavenmber' valeur du nombre d’onde (axe x) pour chaque point. En unités de nombres d'ondes (cm^-1). * ‘absorbance' l’absorbance de l'échantillon à chaque nombre d'onde spécifié. * ‘sample_id' identité d’échantillon des différents spectres inclus.

Description

Save FTIR plot object to file. Uses [ggplot2::ggsave()] to save to disk. Specify a filename ending with '.svg' for vector graphics, if requeste by a journal.

Enregistrer l'objet de tracé IRTF dans un fichier. Utilise [ggplot2::ggsave()] pour enregistrer sur le disque. Spécifier un nom de fichier se terminant par '.svg' pour les graphiques vectoriels, si un journal le demande.

Usage

save_plot(ftir_spectra_plot, filename, ...)

Arguments

Value

invisible 'TRUE'

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  td <- tempdir()
  save_plot(plot_ftir(biodiesel), filename = file.path(td, "biodiesel_plot.png"))
}

Description

Applies a moving-window polynomial filter to denoise spectra. Based on the Savitzky-Golay algorithm, which fits an order m polynomial within a sliding window of length 2*n+1 to preserve peak shapes better than simple boxcar averaging.

Applique un filtre polynomial à fenêtre mobile pour atténuer le bruit des spectres. Basé sur l'algorithme de Savitzky-Golay, qui ajuste un polynôme d'ordre m dans une fenêtre glissante de longueur 2*n+1 afin de préserver les formes d'ondes mieux qu'une moyenne simple.

Usage

smooth_spectra(raman, sample_ids = NA, window_length = 7, polyorder = 2)

Arguments

Value

a data.frame containing the smoothed Raman spectra with the same structure as the input ('wavenumber', 'intensity', 'sample_id').

un data.frame contenant les spectres Raman lissés avec la même structure que l'entrée ('wavenumber', 'intensity', 'sample_id').

Examples

if (requireNamespace("signal", quietly = TRUE)) {
  # Generate synthetic Raman data with noise
  wn <- seq(100, 2000, by = 2)
  peaks <- 100 * exp(-(wn - 500)^2 / 5000) + 50 * exp(-(wn - 1000)^2 / 8000)
  noisy <- peaks + rnorm(length(wn), sd = 10)

  raman_noisy <- data.frame(
    wavenumber = wn,
    intensity = noisy,
    sample_id = "noisy_sample"
  )
  attr(raman_noisy, "intensity") <- "raman"

  # Smooth the spectra
  raman_smooth <- smooth_spectra(raman_noisy, window_length = 11, polyorder = 2)
}

Description

It's common to be interested in only a small portion of the FTIR range. In these cases, this function will zoom the spectral plot to the range provided.

Il est courant de s'intéresser uniquement à une petite partie de la gamme IRTF. Dans ces cas, cette fonction permet de zoomer sur le tracé spectral sur la gamme fournie.

Usage

zoom_in_on_range(ftir_spectra_plot, zoom_range = c(1000, 1900))

Arguments

Value

the FTIR plot as a ggplot2 object, with x axis limits as those supplied by zoom_range.

le tracé IRTF en tant qu'objet ggplot2, avec des limites d'axe x comme celles fournies par zoom_range.

Examples

if (requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  # Generate a plot
  biodiesel_plot <- plot_ftir(biodiesel)

  # Zoom to a specified range of 1850 to 1650 cm^-1
  zoom_in_on_range(biodiesel_plot, c(1650, 1850))
}