软件说明
软件简介
Aspen Unscrambler是业界领先的工具,可使用强大的分析和交互式可视化工具进行建模,预测和优化,从而加快产品开发速度,提高产品质量并优化流程。它是需要快速,轻松,准确地分析大型和复杂数据集的25000名科学家,研究人员和工程师的首选工具。
多合一分析
通过分析所有类型的数据来优化产品开发、质量和制造流程,更快、更好地解决实际问题。利用具有光谱学和化学计量学独特功能的多元统计分析方法。
轻松导入所有类型的数据
以您需要的所有格式导入材料、传感器、过程和光谱数据,并具有易于绘制、预处理和建模光谱数据的功能。提供更好的产品分类以提供一致的产品质量。
安全和合规的项目工作流程
使用基于项目的工作流程更智能地工作并简化分析过程的所有阶段。利用合规模式、数字签名、密码和审计跟踪来保持符合 21 CFR 第 11 部分、欧盟附件 11 和其他法规。
应用领域
Spectroscopy 光谱学
Chemometrics 化学计量学
Sensormetrics 传感学
Quality Control 质量控制
Process Analytical Technology 过程分析技术
Product Development 产品开发
常规应用:
Exploratory Statistics 检测数据统计
Regression Analysis 数据回归分析
Design of Experiments 实验设计
Data Pretreatments 数据预处理
Classification 数据分类
软件功能
资料汇入
通用导入格式,例如ASCII(文本),MS Excel,Matlab,JCAMP-DX,NetCDF,JEOL,以及通用数据库导入
供应商特定的格式,包括Thermo Fisher Scientific(GRAMS,OMNIC),Bruker(OPUS),Perten,rap-ID,Brimrose,ASD( Indico),Varian,Guided Wave(SpectrOn,Class-PA,Nirojson),FOSS(NSAS),PerkinElmer , DeltaNu , VisioTec和Viavi(MicroNIR Pro)
还可以导入Design-Expert和早期版本的Unscrambler中的数据和模型
上面未列出的某些格式和数据库连接可以作为插件使用。轻松添加新格式
合并或减少数据
转置
沿样本或变量减少(平均)
使用行/列主音,顺次或水平进行整形
扩展或追加两个或更多个尺寸匹配的矩阵
根据列标题名称追加两个或多个矩阵
通过轮询,事件,样品ID,样品ID中的事件进行灵活的样品比对
使用PCA,PCR,PLSR减少单个变量块的尺寸
散射校正和其他光谱变换
使用移动平均,高斯滤波器,中值滤波器,Savitzky-Golay进行平滑
解析
归一化为通用均值,大值,范围,曲线下面积,单位矢量归一化,峰归一化
使用偏移或直线进行基线校正
趋势
使用Gap,Gap-Segment,Savitzky-Golay到4阶的导数
标准正态变量(SNV)
乘法散射校正(MSC)
扩展乘法信号校正(EMSC)
正交信号校正(OSC)
相关优化翘曲(COW)
描述性统计
缺失值
级别(平均,中位数,四分位数)
范围(标准,方差,RMS)
分布(偏度、峰度)
散射效应
统计检验
均值均等(配对t检验,等方差t检验,不等方差t检验)
方差相等(F检验,Levene检验,Bartlett检验)
正态性(Kolmogorov-Smirnov检验,多变量正态性的Mardia检验)
权变分析
聚类分析
K均值,K中位数
层次聚类分析(HCA),包括单链接,完全链接,平均链接,中位链接和Ward方法
回归方法
多元线性回归(MLR)
主成分回归(PCR)
偏最小二乘回归(PLSR)
支持向量机回归(SVR)
L-PLS回归,包含三个数据表
分类方法
使用PCA,PCR或PLSR模型进行投影
类比的软独立建模(SIMCA)
带有线性,二次方,Mahalonobis选项的线性判别分析(LDA)
PCA-LDA,用于通过LDA分类关联数据
支持向量机分类(SVC)
校准转移
偏差和斜率校正
分段直接标准化(PDS)
光谱转换
反射率/透射率的吸收率
反射率/吸光率
对Kubelka-Munk的反射
衰减全反射(ATR)校正
一般和方差转换
各种中心和比例选项
相互作用和平方效应
常规计算,具有log(X),1/x等操作
分位数归一化
控制图
具有能力分析的统计过程控制(SPC)
移动块方法(均值,标准,相对标准,F检验)
Python脚本支持
资料汇入
Python资源
批量建模 (插件–单独出售)
在相对时间内建模批次进度
对数据的仍和处理(例如光谱)都存在模型中并应用于新批次
该方法与采样时间,采样周期,批次进度和不相等的批次长度无关
动态限制单个组件和整个模型的分数
到模型的剩余距离的动态(F剩余统计量)
下钻功能的贡献图
预测过程中没有缺失值问题