三维荧光数据平行因子分析(PARAFAC)

2、导出方案以及示例队列工具来评估数据。有关Solo软件包的理论和操作的详细说明,请访问/software/solo.htm网站。HULI$-1-fulvicacidTryptmph朋帕HUI-l$-3-t1CJnjicecldTyro&lne-liKe睥上的初d輩洒SIMCHO-IK曲5C550KfrMC-MMtK如IMOMK4X彳弹血*5SCExcitationwavelength(nm)VVavelengthi(nm)Fig.7Spectralpropertiesofthe4fluorophoresidentifiedbythtPARAFAC第一部分:使用PARAFAC注意:虽然理论上您可以

4、n)白奄FAVORITTESirttingStarted:LDartaSrtEditorkUg-u-PCA-卩ri松亡和川Componefiit詮Ll*TrendToolIt:黛TOOLS団盘DECOMPOSTJON应HEGRESS-IDIVJS吊CLUSTERING压胡dASEiFICATlON由JCESIQWOFEXPERIMENTS辻BATCHANALYSIS宙手TRANSFORJM京BOTHEftg-THELPwHEIGENGUIDEWLIMEVIK05RMadelGachc理Cache:preferGATEVie*(*=NotAveaable)HSCffltliBSettingsan

5、dMir*:NdCachedBataAvailableEi2lDwtoDe/raXTEtGEMVEmORREWEAHUHM师POINTED1.2在分析工具区域,单击DECOMPOSITION打开副标题双击PARAFAC-ParallelFactorAnalysis开始分析StartingANALYSIS窗口暂时出现:然后Analysis-PARAFAC(NoModel窗口出现:0UIhamPrepcocessinj1LoadcalibrationdataCalibrateApply/Validate3.ChooseConView:aTat4eNumberCmpanenitBPerctniVnn

6、ancepluredPARaFajCModelF的?wModslCdnmpareModelscakrMdelRebuildh1MMtdkmodelUs*Mwlel8.LoadTestData叭悯域HelppfnNfffhcrMt4珂44CViWTPy1(4阳04HfiniRBdMorirporlKInWBmodnPaneNiHherMunorarrtHelnDurrrerTltyludiM冏関曲肝ifflotfdQfrniOAKlH耳丹中IMFIcAdraMaCTMTFFileMTF)AITASFHI#(ASFAIF.BKHAJTPiONURA|(PDRAn$lytiiC4lSpedr#lO

7、pvicS.(ASD1IaJico(W#ndV7)EirukerQPUS-FileBrukerXRPDRawFileCRAW)CytoSpwrCYTFile(CYT1ENVIFormal(HDR)GramsThermoGalarbcFite(&PC.DHB)Gu-idedW-aveFileCSCAN.AUTQSCAN!-HrtachiEEMFikL-TXT)HORIBAR*fn*nFil#(LSS.LSM.NGS.NGC.TSf.TVf)MORIBAA-IEEM/Aqu#lQgPDATHORIBAA-IEEM/AqualogAtKorfaancrFiles(A1B5.DAT)JascoEEMI

8、File(CSV)JCAMP(&X.JDX.JCMLJCAMP)netCDFExjmfromMSS-oftwae(CDF)OmracrSPA轩怙(PA)2.2单击ImportData,子菜单出现。单击HORIBAAqualogFile(DAT文件类型SelectFiletoOpen窗口出现0707BLANK0718BLANKBLANK-12.4浏览并选择要分析的所有*.dat文件,然后单击Open按钮注意:您应该使用为示例Q方法输出文件夹分配的文件夹。注意:如果在这个文件夹中还Ft舷圉片J音乐宴面Windows(C;)Themes2019/9/411:312019/9/42:512019/9

9、/422;30201/9/422皿2019/9/421;552010/9/421:432019/9/421r492019/9/421502019/9/421:502019/9/421:512019/9421:521-HORlBAA-TEEM/Aqua1ogt7打幵CQ有其他.dat文件(例如*ABS.dat),那么单击右上角的搜索字段并输入*pam.dat。然后LoadingAqualogFiles窗口出现在LoadingAqualogFiles窗口完成后,EVRITip窗口出现。QEVRITipN,cvershewsgoin.(三三jCertaintypsofpreprocessingare

10、notcompalitilelAiithnwaydataandhavebeenremovedfromtheIbtofpossiblepreprocessingstepsforthecurrenldata昭Thistip网illbeshownonlyoncepersession)2.5点击OK.此时淡蓝色的X按钮变成深蓝色,您将在窗口左下角看到一条消息,数据已加载,但不存在模型”。pply/ValidateA葫buildMtodeBlAnalysisPARAFAC-NoModel)-MultipleAqualogFilesIA:甌80爆AnalysisFlowchartDllbr舐2Choose

11、PreprocessingVrewi3Cboos-eComponnlE-4BuMPfretntVthfACtCBpur*dbyPARAFACModalModlCcHnpareModels6ChangeCompownl&ckmod-tlUseModelflLodTes(DataDemoD4ldFrtC%ModtlJFrtt%d利Unique-FitC%X)DfllAhulxni邮*M闻nwdtl罄隔皿5dIhcprcTDCfungondodhcrflplwfliiAmPrei5ioc#s4*聞Tocb曲冋町aMcap削色4iweeltctasmWwer2nHie5taluspare味血cbjib

12、eviewedardedtedbycbckr*g(mifraTCandM*Yj&pn*茂Ofhpz-毋斗wji+gCacheNaCachedLFil.EditPrpFc*G-Anjly-GicIFL-tfincTgl石HlpFigBrowctr5QT*即cNumberCamponenti:-clcmod雷Iolernod*lC4km&d*lcalcEod.l在模型分析之前有一些操作。第一个推荐操作是依次单击Edit、Options、MethodOptions(PARAFAC)此时,InitializingOptions窗口将立即出现然后是Options/Preferences窗口Options

13、/PreferenceiResetUs#-Level曰Displayblockdltailsstandard曰AlgorithmEiconstraintsconstraints_Modlc-l1x1structconstraints_lModlZ1m1structcontriint1j1KHLructcam说明】FactoryResetOkCancel3.1在激发一发射矩阵(EEM)数据的并行因子分析中,必须保证三种PARAFAC分析模式都受非负值的约束。选择constraints_Model1,它对应于PARAFAC组件的得分。3.2单击lxlstruct获取constraints_Mode

14、l1FJOptions./PrelerencesUserLevelUserLevel3.3单击选项卡,然后InitializingOptions窗口暂时再次出现,然后Options/Preferences窗口发生变化,显示一个下拉菜单Constraints,type=unrestricted:BOptions/PrefererKesIUiserLevel日CDnstraintstypg|urKCiri&raiirHKjurKCirstrainednannegativityunlnwdalihiyuirftodality_noftohorthogonalftyeo-lumnorthagon曲It

15、ypeunconstrained-dounconstrainedfitofA,nQnniegatrvrty,-Ais创Imonnegative:uFiimodality-AuninrodalcolumnsANDfr&nntgfftivity;-Ais.Orthogond(A曲豐I)-,tolurnrwQrtlhQgrQnal,-AhaQriJwDgonialt&lunh-l(AA=diagonal);unrrrtodaliiyiwriion1-A.hasunimodalcelumnsonly-nononneatkitykimposedFaeloryOkCancel3.4单击unrestric

16、ted以显示其他约束选项的下拉菜单。3.5选择nonnegativity。3.6单击Ok。3.7对constraints_Model2(对应于发射光谱)和constraints_Model3(对应于激发光谱)重复上述步骤3.1-3.5。3.8单击Ok关闭Options/Preferences窗口。4.数据前处理(RF1/RF2/Normalize)以下算法使用其他拉曼蒙版以及一阶和二阶瑞利线来编辑蒙版区域。此方法对于处理溶剂与折射率不匹配的实验数据也很有用。点击Preprocess一X-blockCustomblockLoadPrepwcesuniHumtierCarV-blockClutLc

17、rAna1yiil-PARArACJ4oModel)-MultipleAq呵ogFFiltEditRefineloo-liHdpFig&rov*serCmtaiTL.PlotData石口何込丄阳倉FepraewlData*Auta&caileZetCurrentAxDefauh1忡口fitMnCenterPreprocessingX-block窗口出现。Q怕pr&acG怦X-HecfeAnAlttbl4riansJirTunohs-AMniiiA也附JLIPiR申:卒CmiwTi-i5nw55iQn山F山呷一B50infrAuloic艸臣引料曲Lsnl別討9皓5”ElMftbntiAiiia

18、mMC丹hak*FttotEEMF蚪护耐MDifTUhzNiEMSC(mnnlM9C(nwiafi:HSf-UlJAaDlankSutjli日亡Lidr*!.(flO-ftB)仃Half-WidthVFirstOn&rRsyleihF毗即16(nmn)jSgiCndOrderRayfleighFitLr32(nmrRanterFifftgr(1st&2ndCnm)RamanShift.:3332(l/cm:1SiOrderShift)|1JUBIJBUUHBBBHBIIIIII11II|J1RepteceWith-IMiarigValues;LskwZsr4.zoratoub-Rdyleigt

19、iwaoilfl-ngllif:OK匚呂HelpFirstOrderR旳他ghFilter了SecondOrdfRayleighFiller我RanunFilerHaWdthW(nm)20(nm)ioo)dRamssiStirfl:332(1/crft)LovlZemAssignzerolasuti-Rayl&ighwaMdengths/IJz叫Halp选择激活:FirstOrderRayleighFilter,SecondOrderRayleighFilter首先FirstOrderRayleighFilter设置为16nm(5nm),这个值需要等于或超过Aqualog实验中选择的瑞利掩蔽值

20、。SecondOrderRayleighFilter设置为32nm(10nm),这个值需要是一介瑞利蒙版值的两倍。对于“Replacewith”:选择“MissingValues”。可以尝试内插值替换,以确定哪个函数提供最可靠的拟合和验证。对于“RamanFilter”,请使用默认的3382cm-14.4当所有需要的过滤器都设置正确,点击OK,EEMFilterSettings窗口关闭。注意:激活这些屏蔽过滤器适用于您选择的整个数据集,而不仅仅是窗口中可见的图。4.5在可用方法列表中,双击Normalize以显示NormalizeSettings窗口:4.6点击OK您已激活的筛选器现在出现在列

21、在PreprocessingX-block窗口右侧的SelectedMethods列表中。单击OK,运行Fliters,PreprocessingX-block窗口关闭。定要检查确定按钮和不关闭窗口,因为预处理将不应用。5.编辑校准X-block数列5.1右击蓝色键CalibrateX-blockM血0;匚-PARAIFAC(NoModuli-MukiplaAqulocjFilrcFileEdtPveproc&5AnalysisRefineToolsHelpFiQBfOfcV&er軀囲鱼I曲l匚harXDeliaha;&besnioa-dedbulnomaetlaastaSetttieprtp

22、rDCEismqandalheroptioria(frc-mlneFrepracfi-siEindTc-Dtemsrua)dndlcaltralie-enuhUElickcknnI/nJieriEcnintheSilutmpan).Etoiacurheviewedurdedr-dtrycbckngcneTandktiricf-naLoadDataImportDataNewD-3133PlotD2aLitj*EditlataTransform匚re-ateFromX匚口lumnsVSplrlintoCalibrationALjgnuent諒曲VelidatoflSaw-coke口del-calc

23、model-calcmodel-call:model-calcmodelAnatys-is-IPlawchart1Loadcshbrsliondata2ChcosePreprocessing3ChooseCurnponents4BuildModelRgyiewModel5.FZ的庖卅Campana6-ChangeGamponents7.RetwildModelUseMchAbIBLoadTs-sl:&ApplModel困Cschepb3CacheSetting.工NoCachedE田曰DemoData5.2下拉菜单点击EditData,会打开MultipleAqualogFiles-DataS

24、etEditor窗口,显示Data标签。5.3点击Mode3Labels5.4在这个特定的数据集中,我们看到在240nm以下的激发模式下有很高的吸光度值。在这种情况下,我们通过取消选中“包含”中的复选框来标记此数据范围。(右边的一列柱方框)。5.5右击左边编号列中的深灰色区域,可以显示下拉菜单:5.6点击ExcludeSelected,所选数据现在将被排除在分析之外。注意,数据仍然保留在数据集中。5.7重复上述步骤5.3-5.6以排除模式2标签中的数据(发射轴)和模式1标签(已加载的数据集)分析。5.8点击File-close或者右上角关闭,来关闭MultipleAqualogFiles-Da

25、taSetEditor窗口。6.选择“组分”数量6.1我们在本次模型中选择4个组分,输入到NumberComponentsfield中:除了上述两步(6.2和6.3)之外,还可以双击与要建模的组分数量对应的行。耐心等待。iMlir-jXn:;hr”:Mrcs252.U-i=.Z!_i.Dr-ii.IiIjiL-2:iS-Frt-ZIi-I7.rp=.:ih“IApfl/VaidaftIWnuiRCtlkbaiTi丄uk.ErjandaljiApjlJfr/VJij-daEiaEffllihraf:!:旳RfiMtMiHMUktRflHi戲MmIeI*亡Mo阳8I口JdTHh!口“Aruiii

26、ijEHewLk-tiflrtS沁WFjiJACJ.wn|Cmhr:ftwiIIiNIAlJfrVni*vhHibend*;i#a*E2DemnDrta主hWlipNgdl旳Filb5OkawCoopHitJkLKjiuEiftFt1SDe1VIO8i:epBv-flJbyMHiFiClicce*runfcIlknit4diki,iis4d:ikrnMiiIlkmrfdiakmi*l:ikrnNrliah*e由时ilkm4dM4MWEZh、屈十血屯yM岁I:屮Kas险ijLIS6畔削油“MilMHr3.Lu&SACneMWinff*iE出firproctflfralyuchmJooia|ft

27、pligAiPVM!Youcanviewdetailsbyclickingdie5.ReviewResulltsbultunhorbyulicjkintheViewhlOdelDetailsbutlun6ii)tlietoolbiir.-icwruiiLAaL.-.er-畅|二.*.1BEt5呷记谄trAJQ.Dbi(|MutipliAqualFitaRLkiquc注00VKRi|,4lUarl*j,i21-9121JWL!JSll.PRtftUuiniJn-i9J3l.曲ITIL8.1可以通过单击5“査看结果”(ReviewResults)按钮查看详细信息,或单击工具栏中的“查看模型详细信

28、息”(ViewModelDetails)按钮。图1:PARAFAC窗口显示每个图的缩略图:1.参数(Parameters)1.1LoadingM1加载ScatterM1散射InfluenceM1影响Variationpercomponent每个组分的变化2.残差Residuals2.1ResSumSq.M1ResidualNormalProbability残差正态概率2.3Averageresiduals平均残差Residual残差3.Data4.辅助Auxiliary4.1CoreConsistency核心一致性可能要查看的最佳参数集是“参数”(Parameters)列中的“加载Ml”(Lo

29、adingsM1)。这些分数与每种成分的浓度成正比。在此数据集中,这些成分已被识别为绿色的酪氨酸样成分,红色的色氨酸样成分,蓝色的黄腐酸样成分以及蓝绿色的腐殖酸样成分。8.2左键单击左上方“加载Ml”(LoadingsMl)缩略图中的白色背景,以查看“加载”参数的连续缩略图(M2,然后是M3,然后再次是Ml)。Left-clickonlhewhitebadkgroutidintheLoadingsM1thumbnailintheupperlefltoviewsucccssiviEthumbrKiih(M2.,thenM3hthenM1again.)oftheLoadingsparameter.

30、同样,左键单击“参数”(Parameters)列中“散布和影响”(ScatterandInfluence)缩略图中的白色背景,然后在残差列(Residuals)单击Res.SumSq.Ml,将在相应的M1,M2和M3缩略图之间切换。8.3右键单击任何缩略图中的白色背景,例如“加载M1”(LoadingsMl),以在单独的窗口中查看图形的放大版本。右键单击时,将显示“此图在单独的窗口中”(Thisplotinseparatewindow)消息:Right-clickinthewhitebiickgrucndinanythumbnail,forexampleLoadingstoewanenlarg

31、edversionofthegniphin臥separatewindow.Whenyouright-click,tkeThisplotinseparatewindowmessage8.4单击该消息以打开可见的图和随附的“图控件”(PlotControls)窗口作为单独的窗口:加载M1的放大图显示了四个成分的得分与样本数量的关系。ISV羣丄|L2;I旳8.5在“绘图控件”(PlotControls)窗口菜单栏上,单击“View”。8.6单击“表格”(Table)以显示绘制数据的表格。OntliePlotControlswindowmenubarclickView.ClickTabl-frtosh

32、owa.tableofthe_-plotteddata.-_PkytCorrtrIVpcwPlolfigttnovw*,_TabicXSampINumbEn-LabelsCtrl*TCf-JCtri*LClassesEKdludedDftaCtdl*-ECcirnpraGp5DeclvtterL曲亡IfCtri*ICICui-APlotAiisLinesDiagonal111lineAuto-ScaleCtiri-FAdjuistAwesSubplotuplicntcFigureCtrf*CDockContrals百etting“161.2198412S03EG21.37505329B7E-0

33、Joisisogs-STiE-osm.dL62692553L-039.12S44412924E-031.017745006956E-029.S555129121E9E-039.74B0967O6E2E-C31.4020511165E-021.Q6483517S191E-02l.C9S396iC5E-021.3712G5L5jE-021.292:436531:-021.255Q652fi71BE-02111S2347479E-O21.355065.3a65E-0ZL.4O2D95557QO41-021.3636e2SS793E-021.391931153B6E-021,36509526270-

34、02l,27il0231112E-02lS31115O7543E-021,47521132893E02i.3609L4339B2E-02=954453.7756271.104267=5.673H-G075.531H20319269259rZ19Q3905,952306311.1959733.079994764.24278687raPlottedUaaFtltEdit出ewFigBrowExaminetheCoreConsistencythumbnailinliteAuxiliarycolumn.Threecomponentstogethermakeup100%ofdiemixture,wit

35、hnolinexplainedleftovers,soitisagoodfit.Qpm1事弘A1W:违idAquittjifctoaH9ldBiipdivdAuwiiarvP-aranielerwIhitaConrlDnsMencf!5科厲hiRaudMJiivEftIA和邮甘AJ-、”:包2D置信区间为绿线(95)和红线(99):9.3检查“辅助”(Auxiliary)列中的“核心一致性”(CoreConsistency)缩略图。三个成分加在一起构成混合物的100,没有无法解释的残留物,因此非常适合。9.4检查“残差”(Residuals)列中的“残差”(Residuals)缩略图。这些是数

36、据减去模F3twn、X,”一-,liudNjffdPiMjWf型的图,应该很好地拟合才能随机出现。Res.Sum.Sq.M1缩略图显示异常值。9.5通过单击右上角的=来关闭图1:PARAFAC(Figure1:PARAFAC)窗口。9.6要查看样本中的各个组件,请在“分析”(Analysis)窗口中单击“绘制2D加载曲面”(Plot2DLoadingSurfaces)按钮Toseeiheindtviduatcompartenuinthesample,intheAndyshwindowdiet血亡Plot2DLoadingbuttonFJAralyjis-PiSAtFiuC4trr-MuhipJ

37、eml旳HJk一凰融Jp细筐世i-亜IDIutEIjLcjidirigSuLBi&IiVtodeJCalibrate同时出现两个窗口:绘图控制(PlotControls)窗口加载表面(LoadingSurfaces)窗口grajrcwM-aid斜聲njlaLiunnitMJt;-Thcplotcanberotatedfo吕hewtheam,caxesviewsasseenintheAqualugyjiiphwnidcw.ByclickingonadiilerenicoiuponeiitinthePlotControlswiridow+youcun!*ccthtitcomponentviewin

38、thesximcurieiitatioai.在3D旋转(3DRotate)模式下,将出现3D旋转指示器。可以旋转绘图以显示与光谱仪图形窗口中相同的轴视图。通过在“绘图控制”(PlotControls)窗口中单击其他组件,您可以以相同方向查看该组件视图。xpcrtl-igijreSpawnSleitcViewMSPorntMSWordtpbc-ardOpisnfteportFolderDockThisWindowAJIFtgumQnAuto-dockLktfFiKiureCopyFigurePkflfSatMtfiijure-Them4用“廟讯世&wM!rFiauneThjmbndkHndFig

39、ureMLoadingSurfacesfile|Fig&rser|PldiGLO匸2加空U.UJThesefigurescunbeexportedinelvarietyofwaysbyclickingonFigBrowser,ExportFigureintheLoadingSurfaceswindow,and通过单击“图片浏览器”(FigBrowser),在“加载曲面”(LoadingSurfaces)窗口中的“导出图形”(ExportFigure),然后选择一个选项,可以通过多种方式导出这些图形。自动导出到MSPowerPoint或MSWord。通过单击文件,另存为(File,SaveAs)

40、,可以将图形保存为多种图形格式:ByclickingonFile,SaveAs.theplotcobesavedin討numberof事aptiic若Ifomuits:/ap*TL_OweJPnnrtFTcr.Ctd-P9.9通过单击右上角的互卫来关闭“绘图控件”(PlotControIs)和“加载曲面”(LoadingSurfaces)窗口。10.检验残差10.1在分析窗口中,单击PlotDataEstimateandResiduals按钮,Zmtyi5-PARAFAjE岔耳-Muhipk:AqualogFilesfileEdrtPiepmoewIWieTdAHb(pFgDrowvModel

41、p_I|/Auply/Yailidmag|TheDisplayDatawindow:DisplaaDispldf口耐JR&cimtnMledDLa(Z_has)Refill(Eord_uQn”Re匚DnstruclEdDdla(X_haAJRisiduti(EorQ_conjJT嘉iD耐凶CaneelCancel10.2选择要显示的数据,然后单击OK按钮。FittingPRARFAC的窗口会立即出现PlotControls窗口和Figure1:Data+DataEstimate+Residuals-PARAFACNcompMultipleAqualogFiles窗口会出现(N=组分数量)。默认

42、数据集显示在:Figurel,窗口显示的是PlotControls窗口的列表中的第一个。注意:单击(Figure1:)图1右下角的图标:工具栏以扩展工具栏用以显示更多的图标。XEntfsift(rfn|应iE!迹訓九佃咖*rg18*1佃RQ01UrtyH_ft-li-innhiiir事口厂&dFileFqBiTT*rM-PiKXJ!昌也址述|紬匕竺玉印堅型莅壁鲨邂缠區0川BflRum丄;DadiC!iEatrnraRah-duu-P4RAF/E4ccnpMjLphAqjiiagG11dFTflTAAmTTIIPFM曲iWW450360300EKMafliwm250醫EdnAI沁邓S亡Iww

43、eTHMbwfiuticns10.3在Plot控件X和Y列表中选择set(s),然后单击Select按钮,图即可更改为所需的数据集。*10.4为方便查看,单击Figure1:图1右下角的图标,toolbar然后单击EditAllSettings按钮。初始化InitializingOptions窗口会即刻出现。随后出现Options/Preferences选项/首选项窗口。10.5将plottype更改为contour,然后单击Ok按钮。fittediocm:okirHrdunnuitirr凭*1啊2仃!nniik5vn*saliJDeFd-u:DfyOkJiul图即可切换到俯视图“topvie

44、w。Fiune1;Dabfl+Dab*Enaieu-dLMCPNb上MaT瓦L310.6通过单击右上角的红色X按钮来关闭PlotControls和Figure1:Data+DataEstimate+Residuals-PARAFACNcompMultipleAqualogFiles窗口。第二部分:执行对半分析(Split-HalfAnalysis)如果一个数据集中有四个以上的样本,可以使用此函数oPerformSplit-HalfAnalysis执行对半分析)即将数据集分为两个部分,并且将每个半集与另一个半集进行比较,也将每个半集与整个数据集进行比较。这是对数据一致性的检查。1将数据集加载到

45、PARAFAC窗口进行分析。数据集必须包含四个以上的数据点。2在PARAFAC窗口中,单击执行对半分析(PerformSplit-HalfAnalysis)按钮软件即会执行对半分析,PerformingSplitHalfAnalysis进程的进度条会出现Ii=E31PsrfarmngSplrlHaHICIdmIsCaiKcfl1当分析完成时,一系列的图表将出现在SplitHalfAnalysisResults分析结果窗口中相似性度量是检查每个数据集与另一个数据集的匹配程度的参数。在这里,相似度是97.6%。第三部分:总荧光TotalFluorescence在PARAFAC中,我们已经标准化了/

46、归一化数据集。现在我们回到(TotalFluorescence.)总荧光。1编辑数据VmwtLthodPrepnaceLnUlOCilfM/Lnal/iisPAilAFAC啊口ModelMultiple山quaiogFitetftrfineToolsHelpFijBrpwrrtpr-occss|ArwlysisIPKatPreprocKsedDatzsI*feBr&advlSavePrcfiHScesiedDataCIUlTtfCuDn.CunrwrtAsD卅ult1.1单击菜单栏中的Preprocess,将出现下拉菜单1.2单击X-block,子菜单出现选择Custom.Preprocess

47、ingX-block窗口即可出现在SelectedMethods列表中,选择Normalize.1.5单击Remove按钮,则Normalize已从SelectedMethods所选方法列表中删除1.6双击EEMFiltering行,显示了EEMFilterSettings(EEM过滤器设置)窗口:8600400SODCancelMissingValuesBlankSuWraction3332(1/cirn.1stOrderShift)300ReplaceWithMissingValuesFirstOrderRayleighFilter|SecondOrderRayleighFilter.IR

48、amanFiller(1st&2mdlOrderRamanShiftLdwZeifl-阳豊IE(nm)20J32伽)ID.J10nm)Half-Width1.7单击缺省值MissingValues以显示下拉菜单.1.8在菜单中选择InterpolatedValues(插入的值EEMFilterSettnnqaOKJCancelHekp1.9单击OKPreprocessingX-block窗口即会出现Lfcaw-,-Li*Piferi6EMFmnfltlZlKMLRBOfl*aQl.bp叫nirLogiS-x:M心琢ffhMCTKWF卞屮也話更出盼亦黑JraiHU-=R*wPWt-m-H4).聞

49、WMEutouFFMl.io单击ok保存预处理数据2.1在菜单栏点击Preprocessed,出现一个下拉菜单。HAnalis-PARAFA匚(No-IModll-Multiple-AqualogFilesAleEditPreprocessAnalysRefineTools-HelpSgBrcwrs*X-clockY-HockCluttrrPlotPneprarestedData11Apply/VslidaiteCdbZi口nAnelya-ia.Flowchart1.Lkm)calibratondata2ChoosePreprocessing:gentryxDAIti-8CacheSettin

50、gsan由ODemoDzrta6HumbcranPreprocffSiedC)ata,X-blarkPcnccnlVangnceCophiV-block3ChooseComponents4BuildModelReviewModelKtUrC96Model)簟balid吕:ionX-block乩RevimResulte-Y-blockralemodlc-alc-modelcacmodelCompareMedelsBChange匚口mponentscjIcmodel7RebuildModelcakmodelUaeModelitem:PARAFACitem;Multipleitem:PARAFAC

51、itemsMuldple.8LoadTestData9.AppJyModelToFileRefreshHelpSaveIDabsnas-brenlDae-dbutnomD-delFJtntx.SetthHproprccesungan-dotheropbons(fromihePreprcces&srniTa&ls-iTieiiusiandlcBibraiearrcdel(dickanHodlericuninBig伯I咱pane)D1bcan网弼用駅Jerndedl耐叩det.insDntnbXarKjjcrrmn寻选择SavePreprocessedData,出现一个子菜单。选择X-block。

52、Save窗口出现:重整数据。3.1在Solo_MIA工作区浏览器的右上方面板中,双击MultipleAqualogFiles。DSolaWorkspwBr3wwrXReEditVivwArLfllte斤gBi曲NewVerMn1qlanifqCunwr*Fdar靖土取或1.55戸致妊“矽浜EXfSitSaPgJMlDdfil”ifi*旳siwT口口1$Topks-idmibleclicktoopen_lXFAVORITES0MaSetEdilor*Gttt两SiMedPCA-PrincipjilCcmprarberftArlyss-tfrTre-ndTm4eiXtocxs-I&DECOMPQSTlO漏沾M-aurHy-MCR.-MuHivariate-CurveRewlutioriPaRAKAjCPrJIdFadoArilysisiSPCfl-站rcipilAalyGEUSIMPLISMA-Purrty-REGRESSIOMCLU&TEAiMClASSlflCATiOlMDESIGNOFEXPERIMENTSSATCHANALYSISTRANIFORMWorkspace(CuirFtfll;Works.pactVuriffehfllaBjtIi-e!(1时4丄.1啊卩订書CllEKhlfliJata

THE END
1.paraMicrosoftLearnArtículo de referencia para el comando for, que ejecuta un comando especificado para cada archivo, dentro de un conjunto de archivos.https://learn.microsoft.com/es-es/windows-server/administration/windows-commands/for
2.基于PARAFAC和ART算法的油类污染物荧光检测测量样本的组分数估计值预设为3时,采用PARAFAC算法得到的柴油、汽油和煤油样品的回收率分别为(95.60±3.60)%、(94.67±3.66)%和(95.49±4.49)%;ART算法无需预设组分数,其测量得到的柴油、汽油和煤油样本的回收率分别为(96.58±2.17)%、(95.17±9.17)%和(95.90±8.90)%。结果表明:两种算法都可用于三组分石油类https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JGDJ201801056.htm
3.Parafac有关matlab代码matlabparafac资源Parafac,全称为平行因子分析(Parallel Factor Analysis),是一种多模态数据分析方法,常用于处理高阶张量数据。在Matlab环境中,Parafac模型可以用来对复杂的数据集进行分解,揭示隐藏的结构和模式。这个压缩包中的`parafac2.m`文件很可能是一个实现Parafac算法的Matlab函数。 Parafac模型的核心思想是将高阶张量(例如,三阶或https://download.csdn.net/download/u010055858/6424023
4.PARAFAC算法,PARAFAC,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典A method of nonlinear concentration calibration for multi-component analyzing based on the technique of three-dimensional fluo- rescence spectrum and PARAFAC model was investigated. 结合三维荧光光谱技术和PARAFAC算法,提出了一种用于多组分分析的非线性浓度校准模型,通过标样数据估计物质之间对荧光的吸收校准参数http://dictall.com/indu/010/00977349BBD.htm
5.阵列信号处理中低复杂度DOA估计方法及DOA跟踪算法研究(4)针对传统的平行因子(Parallel Factor,PARAFAC)方法计算复杂度较高的问题,提出了基于快速收敛平行因子(Fast Convergence PARAFAC,FC-PARAFAC)分解的DOA估计算法。其中,所提出的FC-PARAFAC任意声矢量阵列二维DOA估计算法,其角度估计性能优于传统的PARAFAC算法,同时计算复杂度也远低于后者;针对广义互质阵列所提出的FC-https://read.cnki.net/web/Dissertation/Article/10287-1021643928.nh.html
6.饮用水有机污染物的三维荧光光谱检测与分析方法其中我国《生活饮用水卫生标准》(GB5749—2006)中苯酚的国家标准是2 μg/L,实验检出的下限为2 μg/L,高于代雷雷[2]使用紫外光谱结合算法获得的苯酚污染事件的检测下限50 μg/L。实验表明在接近国家标准质量浓度的情况下,使用三维荧光光谱检测溶液,结合PARAFAC特征提取和SVM分类模型可以定性辨别微克(μg)级别的有https://html.rhhz.net/ZJDXXBNYYSMKXB/html/23818.htm
7.平行因子分析理论及其在通信和信号处理中的应用畅想中心数据平台3.1 PARAFAC模型 3.1.1 三线性模型 3.1.2 四线性模型或多线性模型 3.2 k-秩 3.3 可辨识性 3.4 PARAFAC分解 3.4.1 三线性交替最小二乘 3.4.2 平行因子的快速算法 3.4.3 四线性分解和四线性交替最小二乘 3.4.4 基于正交约束PARAFAC分解 3.4.5 结构约束PARAFAC分解 3.5 PARAFAC分解的CRB分析 3.5.1 三线性分https://cxstar.com/Book/Detail?ruid=210884d4000771XXXX
8.化学计量学方法在食品分析中的应用第三类是基于切片形式的矩阵双广义逆运算方式类算法,其经典代表有交替三线性分解(alternating trilinear decomposition, ATLD)算法[43],该方法基于对切片矩阵对角元素和广义逆求解结合的方式,充分结合了 PARAFAC 和 DTLD 的优点,兼具对组分数不敏感和收敛速度快的双重优点。在该算法基础上,研究者们针对不同三维数阵http://www.btbuspxb.com/html/spkxjsxb/2017/3/20170301.html
9.工业和信息化部“十二五”规划教材:阵列信号处理及MATLAB实现8.2.2 PARAFAC接收算法 8.3 极化敏感阵中基于PARAFAC的DOA和极化估计算法 8.3.1 DOA估计 8.3.2 极化估计 8.4 极化敏感阵列中基于降维MUSIC的盲DOA和极化估计 8.4.1 数据模型 8.4.2 DOA和极化估计算法 8.4.3 仿真结果 8.5 四元数在色噪声矢量阵列信号处理中的应用 https://www.cnblogs.com/jingle1267/p/13048868.html
10.多线性主成分分析2 多线性主成分分析的算法 3 多线性主成分分析的扩展 多线性主成分分析 编辑 在统计学中,多线性主成分分析(MPCA)是主成分分析(PCA)的多线性扩展。MPCA用于分析n路阵列,即数字的立方体或超立方体,也被非正式地称为数据张量。N路数组可以被分解、分析,或通过以下方式建模线性张量模型,如CANDECOMP/Parafac,或多线性https://vibaike.com/175822/
11.平行因子演算法的英文平行因子演算法翻譯平行因子演算法的英文翻譯 基本釋義 PARAFAC algorithm 平行因子演算法的相關資料: 臨近單詞 平 平分星象 分享单词到: 以上內容獨家創作,受著作權保護,侵權必究 今日熱詞 相關詞典網站: 牛津高階第八版 美國韋氏詞典 Dictionary.com Free Dictionary 維基百科 (自由的百科全書)http://dict.cn/big5/%E5%B9%B3%E8%A1%8C%E5%9B%A0%E5%AD%90%E7%AE%97%E6%B3%95
12.三维荧光偏导数光谱结合因子算法:石油混合油液的微观鉴定与应用平行因子算法(PARAFAC,Parallel Factor Analysis)是一种针对多维数据的分解方法。特别在处理三维或更高维度的数据时,该算法能够提供一种直观的方式将数据分解为各个主要组成成分。在此,我们深入探讨其原理、应用于三维荧光光谱矩阵的具体操作以及其在混合油液分析中的重要性。 https://www.jianshu.com/p/9ac66ec9f6e3
13.蛋白质组学中色谱保留时间对齐算法的研究进展保留时间预测本身也是一个重要的热门领域,有很多最新进展,本文不涉及保留时间预测相关的算法与研究。 另外,在蛋白质组分析中,有谱峰对齐、特征对齐等表述,指的是将不同样本中相同成分形成的谱峰或特征一一对应起来。保留时间对齐与谱峰对齐、特征对齐实际上是有细微区别的,保留时间对齐并不要求每个谱峰一一对齐,而https://cjb.ijournals.cn/html/cjbcn/2022/3/gc22030961.htm
14.通过Netflix案例研究和NVIDIA深度学习技术深入了解推荐算法你知道什么是推荐引擎吗?它是每一笔互联网交易背后的算法,无论是亚马逊、Netflix、YouTube、TikTok,甚至是LinkedIn、Facebook、X(Twitter)、以及Snapchat,所有这些网站、以及互联网上几乎所有的内容策划、或产品市场应用,都从推荐算法中获利颇丰。 简单来说,推荐算法会建立一套模型,包括你的喜好、憎恶、收藏的物品、https://www.51cto.com/article/795371.html
15.网络性能数据恢复算法中科院计算机网络信息中心我们在三个公开的真实网络性能数据集上的实验结果,证明了DCAE的有效性。除了DCAE,我们还实现了其他4种张量填充算法作为性能评估的基准,并讨论了DCAE的收敛行为。 本文的其余部分组织如下:第1节和第2节分别介绍了相关工作和系统模型;第3节介绍了DCAE的详细设计;第4节中通过实验评估了算法性能;第5节总结了本文的http://school.freekaoyan.com/bj/nao1/2022/01-02/16411184421536126.shtml
16.三维荧光组合PARAFAC分析评估城市水体DOM特征分布与来源PARAFAC 是基于交替最小二乘原理的迭代性三维数据分解算法,可以将三维 数据阵分解为 3 个荷载 矩阵 A,B,C,而且每个矩阵都具有实际的物理意义 .[10] 原理及公式见式(1) N ∑xijk = ainbjnckn +eijk i=1,2,…,I;j=1,2,…,J;k=1,2,…,k (1) n=1 式中:xijk 为成分数;ain ,bjn ,ckn https://xuebaozkb.cczu.edu.cn/oa/pdfdow.aspx?Sid=201706008
17.svd算法matlab代码码农集市专业分享IT编程学习资源具有贪婪和灵活的算法。 c)ProxOp:l_1和l_∞引起的矩阵范数,python和Matlab代码的近邻运算符均可用。 Python代码以更优化的方式实现。 2 /耦合分解 a)CCP:弹性耦合张量分解。 b)NNP2:在耦合模式下具有非负约束的灵活耦合的PARAFAC2。 c)注册CP:即将推出 3 /约束张量数据的压缩和加速约束 a)PROCO-ALS:快速https://www.coder100.com/index/index/content/id/1364465
18.《光谱学与光谱分析》2022年,第42卷,第07期研究的水样采集于江苏省常熟市周边的农村区域,样品均来自不同的分散式农村生活污水处理装置出水,共100个实验水样;将测得的水样三维荧光光谱数据经过去散射预处理后利用PARAFAC算法和FRI算法分别提取荧光特征数据;之后,利用FCM聚类算法进行相似性聚类;最后,利用偏最小二乘(PLS)算法建立水样的紫外-可见全波段吸收光谱和CODhttp://www.sinospectroscopy.org.cn/readnews.php?nid=97228
19.阵列信号处理的理论和应用(豆瓣)《阵列信号处理的理论和应用》分为12章,主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等。《阵列信号处理的理论和应用》在全面介绍阵列信号处理的经典理论的同时,对近来一些新算法(如PARAFAc和四元数理论)进行了讲解,同时介绍了MIhttps://book.douban.com/subject/5407151/