Q1とQ2の間の曲線の最小値yである曲線の局所最小値(yLocalMin)が見つかります。差を以下のように計算します。Diff"を矩形の高さと比較します。場合、局所最小値のポイントが負のピークだと見なされ、それ以外の場合、この矩形の中に負のピークは検出されません。考え方は以下の通りです。一階微分は負になります。一階微分は正になります。二階微分法データの滑らかな2階微分は、元データの極値を検出でき、これは通常のピークと隠れピークの両方のピーク位置に対応します。図ではスペクトルデータは2つの局所最大ピークと1つの隠れたピークで構成されています。その2階微分曲線が下側に表示され、極小値により、この中に隠れたピークがあることがわかります。基本的な考え方は以下の通りです。1.一階微分法を使ってピークを検出し、個々にピークをフィットします。各ピークのフィット曲線を累積します。2.スペクトルデータと累積フィットデータ間の残差を計算します。3.それぞれ対応するデータポイントの残差は隠れたピークとして考えられるしきい値より大きくなります。以下は、隠れたピークを見つける一階微分法の例です。このスペクトルデータには2つの正のピークと1つの隠れたピークがあります。2つの正のピークのフィット曲線の累積データがスペクトルデータから減算されると、隠れたピークが残差プロット内にはっきりと現れます。