Singulärwertzerlegung liefert falsches Vorzeichen? |
| 18.01.2014, 11:57 | Peffi | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Singulärwertzerlegung liefert falsches Vorzeichen? Hallo zusammen, mein Name ist Stephan Vogt, ich bin Doktorand in der biophysikalischen Chemie der Uni Siegen. Unter anderem führe ich spektroelektrochemische Messungen an Enzymen durch und dabei verwende ich die Singulärwertzerlegung (SVD) zur Auswertung.Mein Problem ist folgendes: Ich führe die SVD mit Maple 16 aus und erhalte dann ja die Matrizen U (in meinem Fall vordifferenzierte "Reinspektren" der beteiligten Komponenten), S (Singulärwerte in Diagonalmatrix) und Vt (transponierte Verlaufsprofile meiner Redoxtitration). Da ich einen Satz Differenzspektren als Ausgangsmatrix einsetze, die sich von der Basislinie im interessierten Bereich nur in den negativen Bereich fortsetzen, bin ich stutzig geworden, als die erste Spalte in U sich in den positiven Bereich entwickelte. Ebenso zeigen die Verlaufsprofile der ersten Spalte ein falsches Vorzeichen... Da ich mich noch nicht lange mit der Materie beschäftige und dies bei den vielen Aufgaben nicht in Vollzeit machen kann, benutze ich statt der least-squares-based SVD Fitroutinen für die Vektoren von V. Bei den Anpassungen ergeben sich dann negative Vorzeichen, sodass die rekonstruierten Ausgangsspektren wieder stimmen. Das Problem ist, dass ein Reviewer eine Auswertung des Datensatzes gefordert hat, als wir den Artikel das erste mal eingereicht haben. Ich muss also Ergebnisse liefern und möchte mich natürlich nicht blamieren... Ich wäre Euch für Eure Hilfe sehr dankbar! Viele Grüße und ein schönes Wochenende! Meine Ideen: Ich könnte mir nur vorstellen, dass es bei der Berechnung der SVD zu einer Umkehr der Vorzeichen für eine gesamte Spalte kommen kann, dies aber im Laufe der Anpassung bzw. least-squares Optimierung wieder ausgeglichen wird. |
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