Verwenden des Functional Data Explorer für SpektraldatenSeit der Functional Data Explorer in JMP Pro 14 eingeführt wurde, ist er zu einem unverzichtbaren Tool geworden, um Formmerkmale in Sensordaten zusammenzufassen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Mit der Veröffentlichung von JMP Pro 17 haben wir neue Tools hinzugefügt, die die Arbeit mit Spektraldaten erleichtern. Insbesondere das neue Wavelets-Modell ist eine schnelle Alternative zu vorhandenen Modellen in FDE für Spektraldaten.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie, was beim Umgang mit funktionalen und spektralen Daten anders ist – Messungen dauern länger
- Sensordaten (z.B. Gärung)
- Spektrale Daten (zum Beispiel NIR-Spektroskopie)
- Zeitreihendaten (z. B. Verbraucherpreisindex)
- Verstehen Sie die Herausforderungen bei der Vorverarbeitung von Spektraldaten
- Rohdaten sind nicht immer für die direkte Verwendung bereinigt
- Typische Probleme sind Basislinie, Streuung und Rauschen
- Standardnormalvariate, Multiplikative Streukorrektur, Savitky-Golay-Filter und Basislinienkorrektur sind Vorverarbeitungsalgorithmen verfügbar
- Typische Probleme sind Basislinie, Streuung und Rauschen
- Verstehen Sie die in JMP Pro verfügbaren Datenmodelle
- B-Spline - Eine stückweise polynomische Kurve, und die Knoten sind die Punkte, an denen die Stücke für nichtperiodische Daten zusammentreffen
- P-Splines Basis – Ein stückweise polynomisch bestrafter B-Spline und die Knoten sind die Punkte, an denen die Stücke zusammentreffen
- Fourier- Für periodische (oszillierende) Daten
- Wavelets (Haar, Biorthogonal, Coiflet, Daubechies und Symlet) – Für Situationen, in denen das Signal Diskontinuitäten und scharfe Spitzen enthält
- Analysieren Sie eine Fallstudie zu Prostatakrebs im Rahmen der Massenspektrometrie, um Veränderungen in der Proteinexpression zu charakterisieren
- Analysieren Sie eine HPLC-Fallstudie zu Sophorolipid-Biotensiden, um die Bedingungen für die Peaktrennung zu optimieren
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Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Verwendung des Functional Data Explorer für SpektraldatenGut gemacht, Valerie!
