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Analyse de éléments scientifiques avec LabPlot sous Python : traitement du signal, ajustement des pics spectraux, visualisation et automatisation par lots
Dans ce tutoriel, nous explorons un workflow d’analyse de informations scientifiques inspiré d’aLabPlot en Python, tout en conservant la structure et la terminologie de l’arbre d’aspects, des noyaux d’analyse, du dispositif de traçage et du modèle de projet de LabPlot. Nous développons des composants réutilisables permettant d’importer des données tabulaires, de calculer des statistiques descriptives, de lisser et de dériver des signaux, d’effectuer des analyses de Fourier et des opérations de filtrage, de détecter des pics, d’intégrer des courbes, de réduire des données et d’ajuster des modèles non linéaires avec des diagnostics statistiques détaillés. Nous appliquons ensuite ces outils à un exemple concret de spectroscopie : suppression des interférences périodiques, identification des pics qui se chevauchent, ajustement d’un modèle multi-gaussien, analyse des résidus, visualisation des performances à l’aide de feuilles de calcul thématiques, exportation de graphiques et enregistrement des données du projet dans des fichiers de type .lml compatibles avec LabPlot. Enfin, nous étendons ce même processus au traitement par lots afin de pouvoir analyser plusieurs spectres dépendants de la température et d’ajuster des tendances secondaires à partir des mesures obtenues.
En complément, nous mettons en place l’environnement Python, configurons la reproductibilité et définissons le répertoire de sortie pour ce tutoriel. Nous recréons la structure arborescente fondamentale de LabPlot à l’aide de projets, de feuilles de calcul, de colonnes, de désignations de graphiques et de modes de colonnes. Nous mettons également en œuvre le workflow AsciiFilter pour importer des données textuelles structurées dans notre modèle de informations de type LabPlot.
Nous mettons en œuvre les principaux noyaux d’analyse numérique qui nous permettent de lisser, de dériver, d’intégrer, de transformer, de filtrer, de réduire et d’examiner des signaux scientifiques. Nous ajoutons la détection de pics ainsi que des modèles gaussiens et lorentzien pour une analyse avancée des courbes. Nous développons également des utilitaires d’ajustement non linéaire qui calculent les incertitudes sur les paramètres, les intervalles de confiance, les statistiques d’adéquation et les ajustements de distribution par maximum de vraisemblance.
Nous construisons la couche de visualisation à l’aide de courbes, d’histogrammes, de graphiques cartésiens, de feuilles de calcul, de thèmes et d’objets de courbes d’analyse réutilisables. Nous relions ces objets de tracé directement à nos opérations numériques afin de pouvoir recalculer par programmation les courbes traitées et les modèles ajustés. Nous implémentons par ailleurs le chargement et l’enregistrement de fichiers de projet au format LabPlot, y compris les formats .lml compressés et la reconstruction de feuilles de calcul.
Parallèlement, nous générons un ensemble de données spectroscopiques réalistes et bruitées, comportant une ligne de base inclinée, des pics gaussiens qui se chevauchent, des interférences périodiques et du bruit aléatoire. Nous recourons à l’analyse de Fourier, au filtrage coupe-bande, au lissage, à la dérivation et à la détection des pics pour isoler les caractéristiques spectrales clés avant l’ajustement. Nous procédons ensuite à un ajustement multi-gaussien contraint, intégrons le signal récupéré, traitons les données, calculons une enveloppe de Hilbert et évaluons statistiquement les résidus d’ajustement.
Sur ce point, nous organisons les résultats de spectroscopie dans une feuille de calcul thématique contenant le spectre brut, les composantes ajustées, le spectre de Fourier, les pics détectés et la distribution des résidus. Nous exportons la visualisation complète aux formats PNG, PDF et SVG afin de disposer de retombées graphiques réutilisables. Nous stockons également nos mesures traitées et nos paramètres ajustés au sein du projet, nous les enregistrons dans plusieurs formats .lml et nous vérifions que les données du projet restent intactes tout au long d’un cycle complet.
Nous étendons le flux de travail d’un spectre unique à un lot de mesures de synthèse en fonction de la température et analysons automatiquement chaque fichier. Nous extrayons les aires et les centres des pics ajustés, effectuons un ajustement exponentiel secondaire, visualisons la dépendance à la température et mesurons la dérive spectrale récupérée. Nous relions enfin notre flux de travail émulé aux concepts équivalents du SDK pylabplot et présentons les performances générés par le tutoriel.
En conclusion, nous avons mis au point un pipeline d’analyse scientifique complet qui reprend bon nombre des concepts fondamentaux de LabPlot tout en nous permettant d’exécuter le workflow directement en Python. Nous sommes passés de l’importation de éléments structurées et de l’analyse statistique au traitement du signal, au filtrage dans le domaine de Fourier, à la détection des pics, à l’ajustement non linéaire de pics multiples, à l’intégration, à l’analyse des résidus, à la visualisation, à la sérialisation des projets et au traitement automatisé par lots. En combinant ces étapes, nous pouvons transformer des mesures expérimentales bruitées en paramètres interprétables, en graphiques prêts à être publiés, en résultats de projet réutilisables et en tendances de plus haut niveau, telles que le comportement des pics en fonction de la température. Nous avons également mis en place une passerelle concrète entre l’implémentation Python et le véritable SDK pylabplot, ce qui nous a fourni une base pour transposer ce même flux de travail dans un environnement LabPlot natif.
Les implications concrètes de cette annonce se dessineront progressivement.
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