Functional Data Explorer を使用したスペクトル データの取得Functional Data Explorer は JMP Pro 14 で導入されて以来、センサー データの形状特徴を要約して洞察を得るために必須のツールになりました。 JMP Pro 17 のリリースにより、スペクトル データの操作を容易にする新しいツールが追加されました。 特に、新しいウェーブレット モデルは、スペクトル データ用の FDE の既存のモデルに代わる高速な代替モデルです。
方法を参照してください:
- 機能データとスペクトル データの処理の違いを理解する - 測定には時間がかかる
- センサーデータ（発酵など）
- スペクトルデータ (NIR 分光法など)
- 時系列データ (消費者物価指数など)
- スペクトルデータの前処理に関する課題を理解する
- 生データは直接使用するには必ずしもクリーンであるとは限りません
- 一般的な問題はベースライン、散乱、ノイズです。
- 標準正規変量、乗法散乱補正、Savitky-Golay フィルター、ベースライン補正の前処理アルゴリズムが利用可能
- 一般的な問題はベースライン、散乱、ノイズです。
- JMP Proで利用可能なデータモデルを理解する
- B-スプライン - 区分的多項式曲線。ノットは非周期データの部分が交わる点です。
- P スプラインの基礎 – 区分的多項式のペナルティ付き B スプラインとノットは、ピースが接する点です
- フーリエ - 周期的 (振動的) データの場合
- ウェーブレット (Haar、双直交、コイフレット、ドーベシー、シムレット) – 信号に不連続性や鋭いスパイクが含まれる状況用
- 質量分析、前立腺がんのケーススタディを分析して、タンパク質発現の変化を特徴付ける
- HPLC ソホロリピッドバイオサーファクタントのケーススタディを分析して、ピーク分離の条件を最適化する
ビデオ 1:
ビデオ 2:
ビデオ 3:
リソース
高度な統計モデリング
