The authors propose a two-stage deep learning method for spectroscopic data de-noising, achieving faster convergence and comparable performance to previous methods.
Ein neuer Ansatz für die Rauschunterdrückung in spektroskopischen Daten durch ein zweistufiges Deep-Learning-Verfahren.