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Article summary:
1. 核磁共振（NMR）光谱学是分析生物工程中的化学物质和蛋白质的重要工具。
2. 为了减少数据采集时间，可以应用非均匀采样来获得欠采样数据，并使用重建方法（如最先进的低秩方法）来去除由欠采样引入的光谱伪影。
3. 提出了一种超复杂低秩模型，通过引入邻接矩阵运算并使用快速矩阵分解算法有效地利用所有超复杂信号成分之间的冗余信息。
Article analysis:
此文章介绍了一个新的、能够有效地处理NMR光谱学中的超复杂数据的低秩重建方法。作者使用仿真数据和实际蛋白数据证明了该方法能够快速、高保真地重建NMR光谱学中的超复杂信号。此外，作者还开发了一个便于使用、开放式的云端平台来实施此方法。
尽管文章对此方法进行了详尽而有力地介绍，但也存在一定的不客观性或片面性。例如，作者将此方法与传统低秩方法相对应时没有考虑到传统低秩方法也能处理部分多成分信号。此外，作者也未考察此方法是否能应用于其他光谱学中或其他相关领域中。因此，为了使文章内容看上去不显得片面或不客观，作者应当考察传统低