"(1) A low cost and simple structure (2) We established AuNPs through RTA followed by a thermal evaporator to avoid chemical contamination. (3) We develop principal component analysis (PCA) as a machine learning which can provide sufficient information of weak signal (4) After PCA we obtained a superior enhanced signal ~3 times higher compared to SERS data without PCA (5) These methods apply to other types of spectroscopies, as the extraction of sufficient information to specific disease.

中文翻译：

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使用主成分分析作为机器学习方法增强 Au/ZnO-NA 等离子体 SERS 信号


“（1）成本低、结构简单（2）我们通过 RTA 和热蒸发器建立了 AuNP，以避免化学污染。（3）我们开发主成分分析（PCA）作为一种机器学习，可以提供弱弱光的足够信息。 (4) 经过 PCA 后，我们获得了比没有 PCA 的 SERS 数据高约 3 倍的卓越增强信号 (5) 这些方法适用于其他类型的光谱学，因为可以提取特定疾病的足够信息。