스펙트럼 데이터를 위한 Functional Data Explorer 사용Functional Data Explorer는 JMP Pro 14에 도입된 이후 센서 데이터의 형태 특징을 요약하고 통찰력을 얻는 데 꼭 필요한 도구가 되었습니다. JMP Pro 17이 출시되면서 스펙트럼 데이터 작업을 더 쉽게 해주는 새로운 도구가 추가되었습니다. 특히, 새로운 Wavelets 모델은 스펙트럼 데이터에 대한 FDE의 기존 모델에 대한 빠른 대안입니다.
방법을 확인하세요:
- 기능 데이터와 스펙트럼 데이터 처리의 차이점을 이해합니다. 측정에는 시간이 걸립니다.
- 센서 데이터(예: 발효)
- 스펙트럼 데이터(예: NIR 분광학)
- 시계열 데이터(예: 소비자 물가 지수)
- 스펙트럼 데이터 전처리 문제 이해
- 원시 데이터는 직접 사용하기에 항상 깨끗하지는 않습니다.
- 일반적인 문제는 기준선, 산란 및 노이즈입니다.
- 표준 정규 변량, 곱셈 산란 보정, Savitky-Golay 필터 및 기준선 보정 전처리 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
- 일반적인 문제는 기준선, 산란 및 노이즈입니다.
- JMP Pro에서 사용할 수 있는 데이터 모델 이해
- B-스플라인(B-Spline) - 조각별 다항식 곡선이며 매듭은 비주기 데이터에 대해 조각이 만나는 지점입니다.
- P-스플라인 기반(P-Splines Basis) - 조각별 다항식 B-스플라인 및 매듭은 조각이 만나는 지점입니다.
- 푸리에 - 주기적인(진동) 데이터용
- 웨이블릿(Haar, Biorthogonal, Coiflet, Daubechies 및 Symlet) - 신호에 불연속성과 날카로운 스파이크가 포함된 상황용
- 질량분석법, 전립선암 사례 연구를 분석하여 단백질 발현의 변화를 특성화합니다.
- HPLC 소포로리피드 생물계면활성제 사례 연구를 분석하여 피크 분리 조건을 최적화합니다.
비디오 1:
비디오 2:
비디오 3:
자원
고급 통계 모델링
