El procedimiento de Residuales coloca inicialmente los picos al encontrar los máximos locales en un flujo de datos suavizado. A continuación, se añaden opcionalmente picos ocultos donde se producen picos en los residuos.
El procedimiento de la segunda derivada busca mínimos locales dentro de un flujo de datos de la segunda derivada suavizado. Estos mínimos locales a menudo revelan picos ocultos.
El procedimiento de desconvolución utiliza una función de respuesta gaussiana con un algoritmo de desconvolución / filtrado de Fourier. Un espectro deconvolucionado con éxito consistirá en picos “afilados” de área equivalente. El objetivo es potenciar los picos ocultos para que cada uno represente un máximo local.