作品包:QUANT2

PLS等多变量校准算法将指定波长区域的光谱强度(如吸光度值)与通过适当的参考方法获得的成分浓度值关联起来。标定工作需要使用一定的工具、图表和统计数据来获得可靠和稳健的标定模型。

在多评估框架中，两步评估提供了一个额外的维度:嵌套量化模型允许进一步优化方法的准确性，在确定的浓度范围内为每个成分。

QUANT2主要特点:

• PLS校准算法与完全交叉验证和测试集验证。
• 自动方法优化算法:通过光谱范围的自动排列和预处理方法确定优化的校准模型。
• 无限数量的成分/属性和高达64,000光谱。
• 各种光谱预处理方法或序列，显示预处理后的光谱。
• 采用Kennard-Stone算法在多个维度上根据成分/属性值或PCA得分选择样本测试集。

• 数据集约简:通过kNN算法检测和消除多维PCA评分空间中的冗余样本。
• 在光谱视图和所有图中跟踪光谱的颜色标记。
• 参考浓度相关矩阵，以识别各成分之间具有高度共线性的成分。
• 自动识别和分组的重复样本在校准数据集。
• 个别样品重复测量的光谱和预测重复性检查。
• 自动从光谱文件或数据库导入参考值。
• 对方法文件的保护，只允许对特定仪器使用，包括对规定的时间限制的保护(需要OPUS/VALIDATION软件)。
• 根据21CFR11要求对方法文件进行电子签名(需要OPUS/VALIDATION软件)。
• 校准设计:根据给定的成分数量和浓度范围，创建含有不相关成分的样品列表。