Utilizzo di Functional Data Explorer per i dati spettraliDa quando Functional Data Explorer è stato introdotto in JMP Pro 14, è diventato uno strumento indispensabile per riassumere e ottenere informazioni dalle feature di forma nei dati dei sensori. Con il rilascio di JMP Pro 17, abbiamo aggiunto nuovi strumenti che semplificano il lavoro con i dati spettrali. In particolare, il nuovo modello Wavelets è un'alternativa rapida ai modelli esistenti in FDE per i dati spettrali.
Scopri come:
- Comprendere le differenze nella gestione dei dati funzionali e spettrali: le misurazioni richiedono tempo
- Dati dei sensori (ad esempio, fermentazione)
- Dati spettrali (ad esempio spettroscopia NIR)
- Dati di serie temporali (ad esempio, indice dei prezzi al consumo)
- Comprendere le sfide della pre-elaborazione dei dati spettrali
- I dati grezzi non sono sempre puliti per un uso diretto
- I problemi tipici sono la linea di base, la dispersione e il rumore
- Sono disponibili gli algoritmi di pre-elaborazione Standard Normal Variate, Multiplicative Scatter Correction, Savitky-Golay Filter e Baseline Correction
- I problemi tipici sono la linea di base, la dispersione e il rumore
- Comprendere i modelli di dati disponibili in JMP Pro
- B-Spline - Una curva polinomiale a tratti, e i nodi sono i punti in cui i pezzi si incontrano per i dati non periodici
- Base P-Splines – Un polinomio a tratti penalizzato B-Spline e i nodi sono i punti in cui i pezzi si incontrano
- Fourier - Per dati periodici (oscillatori)
- Wavelet (Haar, Biorthogonal, Coiflet, Daubechies e Symlet) – Per situazioni in cui il segnale contiene discontinuità e picchi acuti
- Analizzare uno studio di caso di spettrometria di massa sul cancro alla prostata per caratterizzare i cambiamenti nell'espressione proteica
- Analizzare un caso di studio sui biosurfattanti dei soforolipidi HPLC per ottimizzare le condizioni per la separazione dei picchi
Video 1:
Video 2:
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Risorse
Modellazione statistica avanzataOggetto: Utilizzo di Functional Data Explorer per i dati spettraliBravissima Valerie!
