EMPeaks

EMPeaksは、XPSやラマン等の分光スペクトルを対象に、スペクトルを混合確率分布とみなしてSpectrum Adapted EM/ECMアルゴリズムでピーク分離・フィッティングを高速かつ自動で実行するオープンソース解析パッケージである。バックグラウンドの自動減算や複数のピーク関数(Gaussian/Lorentzian/Pseudo-Voigt/Doniach‑Šunjić等)にも対応し、大量データの一括解析を支援するものである。

基本情報

公式サイト https://pypi.org/project/EMPeaks/
公開度 ★★★
ライセンス
  • Python版(EMPeaks, PyPI):BSD License
  • R版(EMpeaksR, CRAN):MIT License + LICENSE file
開発者
  • 安藤 康伸(Pythonパッケージのメンテナ表記:Yasunobu Ando)
  • 永村 直佳(実験データでの動作検証・利用例の整理 等)
  • (関連)R版:松村 太郎次郎(EMpeaksRのAuthor/Maintainer)
対応OS・利用環境
  • Python版(PyPI):Python 3.8以上(配布情報上はOS Independent)
  • 利用例:Jupyter Notebook等から実行(VS Code、pip/pipenv、Anaconda、venv、WSL2等の仮想環境での運用が想定される)
  • (関連)R版(CRAN:EMpeaksR):R環境で利用可能
関連論文
  • 永村直佳・安藤康伸「機械学習高速自動スペクトル解析ソフト“EMPeaks”について」表面と真空(Vacuum and Surface Science), 67巻10号, pp.500-505 (2024).
    DOI: 10.1380/vss.67.500
  • T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, Y. Ando,
    “Spectrum adapted expectation-maximization algorithm for high-throughput peak shift analysis,”
    Science and Technology of Advanced Materials, 20(1), 733-745 (2019).
    DOI: 10.1080/14686996.2019.1620123
  • T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, Y. Ando,
    “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), 45-55 (2021).
    DOI: 10.1080/27660400.2021.1899449
  • T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, Y. Ando,
    “High-throughput XPS spectrum modeling with autonomous background subtraction for 3d5/2 peak mapping of SnS,”
    Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 3(1), 2159753 (2023).
    DOI: 10.1080/27660400.2022.2159753
  • T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, Y. Ando,
    “Maximum a posteriori estimation for high-throughput peak fitting in X-ray photoelectron spectroscopy,”
    Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 4(1), 2373046 (2024).
    DOI: 10.1080/27660400.2024.2373046
関連サイト