Performance du SVD pour débruiter les spectres RMN et Raman Guillaume Laurent 1 , William Woelffel 2 , Virgile Barret-Vivin 1 Emmanuelle Gouillart 2 , Christian Bonhomme 1 1 Sorbonne Universités, UPMC Univ Paris 06, CNRS, Collège de France, Laboratoire de Chimie de la Matière Condensée de Paris (LCMCP), 11, Place Marcelin Berthelot, 75231 Paris Cedex 05, France 2 Saint-Gobain, CNRS, Surface du Verre et Interfaces, UMR 125, 39 quai Lucien Lefranc – BP 135, 93303 Aubervilliers Cedex, France guillaume.laurent@upmc.fr Abstract (SVD performance to denoise NMR and Raman spectra) Singular Value Decomposition (SVD) is a mathematical tool that can be used to remove noise from spectra. In this article, we used it on Nuclear Magnetic Resonance and Raman spectra. The results proved that this technique can be very efficient, either on a single 1D spectrum or on an array of spectra and that it can be easily generalised. We compared execution time on a few processors and graphic cards with Java, Matlab and Python. Impressive differences were seen, probably due to the used optimisations. Execution time is now short enough to apply SVD on continuous experiments. 1. Introduction Différentes techniques spectroscopiques sont couramment utilisées dans les laboratoires pour caractériser les échantillons. Parmi celles-ci, certaines sont particulièrement sensibles tandis que d'autres sont précises mais peu sensibles. C'est le cas notamment de la Résonance Magnétique Nucléaire (RMN) et du Raman. En effet, ces deux techniques sont des sondes locales particulièrement puissantes (1,2) mais elles souffrent malheureusement d'une mauvaise sensibilité. Tandis qu'en RMN seul un noyau sur 10 5 est visible dans les conditions habituelles (3), en Raman seul un photon sur 10 6 est observable (4). Depuis leur découverte, ces techniques ont bénéficié de nombreux développements technologiques, ce qui a permis d'augmenter leur sensibilité. On peut citer par exemple l'augmentation du champ magnétique (5) et la rotation à l'angle magique (MAS) (6) en RMN, ou l'effet d'exaltation de surface (SERS) (7) et l'utilisation de sources non-linéaires (8) en Raman. Malgré ces améliorations, les spectres RMN et Raman obtenus sont souvent très bruités. Cela est particulièrement vrai lorsqu'on étudie des matériaux à l'état solide, qui sont plus souvent amorphes que cristallins, comme par exemple les verres. La distribution d'environnement chimique entraîne un élargissement des pics et une perte de sensibilité. Ainsi, il est souvent nécessaire d'acquérir un spectre pendant de longues heures, voire pendant une semaine dans le cas d'échantillons compliqués, afin d’avoir un signal exploitable et un bruit limité. De telles durées entraînent des contraintes importantes, que ce soit en