メソッド#
さまざまな実世界のシナリオをシミュレートするために、データにランダムな変動を追加します。
ノイズを除去し、化学情報を強調するためにデータを前処理します。
モデルの性能を向上させるために、化学的に最も関連性の高い特徴を選択します。
結果の診断と信頼性を向上させるために、データから外れ値を検出します。
スペクトルデータとモデル診断のために、出版物品質の可視化を作成します。
包括的な可視化により、PCAおよびPLSモデルを対話的に探索・診断します。
吸光度、透過率、反射率、クベルカ-ムンク表現間でスペクトル強度を変換します。
機器間でキャリブレーションモデルを転送し、測定条件や機器応答の違いを補正します。