스펙트럼 데이터에 대한 기능 데이터 탐색기 사용Functional Data Explorer가 JMP Pro 14에 도입된 이래로 센서 데이터의 모양 특징을 요약하고 통찰력을 얻는 데 필수적인 도구가 되었습니다. JMP Pro 17이 출시되면서 스펙트럼 데이터 작업을 더 쉽게 만드는 새로운 도구가 추가되었습니다. 특히, 새로운 Wavelets 모델은 스펙트럼 데이터를 위한 FDE의 기존 모델에 대한 빠른 대안입니다.
방법을 확인하세요:
- 기능적 데이터와 스펙트럼 데이터 처리의 차이점을 이해하세요. 측정은 시간이 지남에 따라 진행됩니다.
- 센서 데이터(예: 발효)
- 스펙트럼 데이터(예: NIR 분광법)
- 시계열 데이터(예: 소비자물가지수)
- 스펙트럼 데이터 사전 처리의 과제 이해
- 원시 데이터는 항상 직접 사용하기에 깨끗하지 않습니다.
- 일반적인 문제는 기준선, 산란 및 노이즈입니다.
- 표준 정규 변량, 곱셈 산포 보정, Savitky-Golay 필터 및 기준선 보정 사전 처리 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
- 일반적인 문제는 기준선, 산란 및 노이즈입니다.
- JMP Pro에서 사용 가능한 데이터 모델 이해
- B-Spline - 조각별 다항식 곡선이며 매듭은 비주기적 데이터의 조각이 만나는 지점입니다.
- P-Splines Basis – 조각별 다항식 페널티 B-Spline 및 매듭은 조각이 만나는 지점입니다.
- 푸리에- 주기적(진동적) 데이터의 경우
- 웨이블릿(Haar, Biorthogonal, Coiflet, Daubechies 및 Symlet) – 신호에 불연속성과 급격한 스파이크가 포함된 상황의 경우
- 단백질 발현의 변화를 특성화하기 위해 질량 분석법, 전립선암 사례 연구를 분석합니다.
- 피크 분리를 위한 조건을 최적화하기 위해 HPLC Sophorolipids 생물계면활성제 사례 연구를 분석합니다.
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비디오 2 :
비디오 3 :
자원
고급 통계 모델링제목: 스펙트럼 데이터에 Functional Data Explorer 사용하기발레리, 정말 잘했어요!
