こんにちは、みんな、
FTIR スペクトル実験からさまざまな列が多数あり、ベースラインを修正するには、各列 (1 列 = 1 つのスペクトル) に対してフィット スプラインを実行する必要があります。JSL を使用してこれを自動的に実行し、何百もの「予測値」を手動で保存しなくて済むようにしたいと思います。
コードを作成しようとしましたが、どういうわけか値が保存されず、各列に 0 が入力されません。
誰か助けてくれませんか？
以下が私のコードです:
dt = Current Data Table();
// Define the columns for the fit (assuming multiple Y columns and one X column)
x_col = Column("Wavenumber"); // Replace with the name of your X column
y_cols = {};
For(i = 1, i <= N Col(dt), i++,
col_name = Column(i) << Get Name;
// Check if the column name contains "Absorbance at t="
If(Contains(col_name, "Absorbance at t="),
Insert Into(y_cols, col_name); // Add to the list
);
);
// Create a list to store fit reports
fit_reports = {};
// Perform Fit Y by X for each Y column separately and display the fit
For(i = 1, i <= N Items(y_cols), i++,
y_col = y_cols[i];
fit_report = dt << Fit Y by X(
Y(Column(y_col)),
X(x_col),
Fit Spline(1000) // Adjust the lambda (smoothing parameter) as needed
);
Insert Into(fit_reports, fit_report);
);
Show(
"All fits have been displayed. Please review them and adjust the lambda value in the script if needed."
);
// Wait for user to review fits
Wait(0);
// Use a Yes/No dialog to prompt the user to continue or stop
result = New Window("Save Predicted Values?",
Text Box("Are you satisfied with the fits? Click Yes to save predicted values, No to stop."),
Button Box("Yes",
// Save predicted values as columns in the dataset
For(i = 1, i <= N Items(y_cols), i++,
y_col = y_cols[i];
fit_report = fit_reports[i];
predicted_col_name = "Spline Predictor for " || y_col;
dt << New Column(predicted_col_name, Numeric);
Column(predicted_col_name) << Set Values(fit_report["Prediction Formula"]);
);
Show("Predicted values saved successfully.");
),
Button Box("No",
Show("Predicted values were not saved.");
)
);
// Close all fit reports
For(i = 1, i <= N Items(fit_reports), i++,
Close(fit_reports[i], No Save);
);
Close(result); // Close the dialog window
編集 2024-09-24 jthi: jslフォーマットを追加しました
これはいくつかのアイデアを与えるかもしれない
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
xcol = "NPN1";
ycols = {"PNP1", "NPN2"};
fits = {};
For Each({ycol}, ycols,
Insert Into(fits,
dt << Fit Y by X(
Y(Eval(ycol)),
X(Eval(xcol)),
Fit Spline(1000)
);
);
);
close_expr = Expr(
For Each({fit}, fits,
fit << close window;
);
nw << Close Window;
);
nw = New Window("Save Predicted Values?",
Text Box("Are you satisfied with the fits? Click Yes to save predicted values, No to stop."),
Button Box("Yes",
For Each({fit}, fits,
fit << (Curve["Smoothing Spline Fit, lambda=1000"] << Save Predicteds);
);
wait(0);
close_expr;
Show("Predicted values saved successfully.");
),
Button Box("No",
Show("Predicted values were not saved.");
close_expr;
)
);
また、Fit Y by Xをすべて1つのウィンドウに集めて、複数の個別のウィンドウを開く代わりに簡単に確認できるようにします。
驚くほどうまくいきました。本当にありがとうございます。私はChatGPTで解決策を見つけるのに何時間も苦労していました。 
