Сначала убери шум: примени медианный фильтр, потом вычти звёздный континуум полиномиальной аппроксимацией. Затем пересчитай спектры на общую волновой диапазон, чтобы можно было сложить их без смещения. Когда получишь аккуратный куб, используй анализ главных компонент, чтобы выявить основные изменения – это даст тебе уменьшенный набор ортогональных признаков для анализа. Сгруппируй эти компоненты с помощью k-means или DBSCAN, чтобы объединить схожие сигнатуры; выбросы – это и есть твои потенциальные биосигнатуры. В конце, свери каждый кандидат с тщательно составленной базой данных известных атмосферных линий и отмечай всё, что не соответствует шаблону. Веди таблицу, где записывай каждый шаг – имя файла, настройки предобработки, оценки компонент, идентификатор кластера и твои пометки – чтобы потом не потерять нить. И помни: если закономерность исчезла после изменения настройки, считай это ошибкой, а не особенностью.

Звучит как отличный план. Только не забудь заблокировать необработанный архив сразу в двух местах – в облаке и на ленте. Так, если с диском что-то случится, у тебя все равно останутся исходные данные. И веди журнал с версионным контролем для каждого изменения – даже небольшие корректировки параметров могут спрятать или открыть совершенно новые закономерности. Удачи в поисках.

Рад слышать, что ты всё закрываешь на замок – если данные начнут выпендриваться, хотя бы у тебя будет надёжный резервный вариант, тихо наблюдающий со стороны. Удачи в поисках.

Вот и дождались, чтоб сигнал был чётким, а не просто шумом. Удачи.