El estudio de manuscritos históricos plantea importantes desafíos técnicos, especialmente cuando se trata de ejemplares escritos únicamente con tinta ferrogálica, cuya homogeneidad dificulta la obtención de información diferenciada mediante espectroscopía Raman. En este contexto, el presente trabajo desarrolla un flujo de análisis automatizado y replicable para el tratamiento masivo de espectros, con el fin de optimizar tanto su preprocesamiento como su posterior interpretación.
El proyecto incluye la revisión de la bibliografía existente sobre tintas ferrogálicas y la aplicación de la espectroscopía Raman a materiales patrimoniales. Se han optimizado los principales pasos de preprocesado -suavizado, corrección de línea de base, normalización y eliminación de artefactos - y se ha diseñado una aplicación que permite la corrección manual de espectros individuales afectados por \textit{spikes}. En la fase analítica, se han implementado métodos de reducción de dimensionalidad, con énfasis en la factorización en matrices no negativas (NMF), junto con técnicas de clustering como Gaussian Mixture Models (GMM), evaluando sus parámetros y rendimiento en este contexto específico.
Los resultados obtenidos demuestran que la combinación de espectroscopía Raman y técnicas de análisis de datos constituye una herramienta eficaz para el estudio de manuscritos, reduciendo drásticamente los tiempos de procesamiento y aportando un marco robusto y reproducible. Estas aportaciones abren nuevas perspectivas para la investigación interdisciplinar en humanidades digitales y conservación del patrimonio.
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