红外数据分析

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红外数据分析相关的厂商

  • 智农云芯(简称AgriBrain)是一家专注农业领域大数据分析与人工智能解决方案的高科技公司,基于自主研发的无代码AI平台GrowthBrain、自动化表型引擎PhenoBrain和高精度全基因组选择算法平台GSBrain,旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI解决方案。GrowthBrain无需编程简单拖拽即可实现海量算法训练和分析,傻瓜式设计无需用户具备算法背景,旨在降低AI应用门槛让用户更专注自身业务领域。PhenoBrain可以使得客户根据自身场景进行快速的本地分析、调用或集成,同时相比业内高昂的表型平台,具备低成本、高个性化等优势;GSBrain中的全基因组选择算法,经三组数据实验数据验证比当前国际开源算法稳定提升 9%~45%,可更高效的进行子代筛选和更精准的指导基因编辑。公司核心团队由美国上市公司的研发、清华等顶尖高校的机器学习、表观遗传、农学等专业背景成员组成,合作客户包括上海交大、中国农大、上海农科院等知名单位。
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  • 400-860-5168转3966
    厚积薄发的高新技术企业迅杰光远 (简称IAS:Intelligent Analysis Service)坐落于中国民族工业的摇篮 —— 江苏无锡,是一家专业提供近红外仪器研发及提供行业定制化解决方案的高新技术企业。自 2016 年成立以来, 我们凭借大量的研发投入和 50% 硕博占比的研发团队,已经成长为行业领先的集研发、生产、销售于一体的专业近红外产品服务提供商。分析技术及整体解决方案我们不止于产品,更注重客户工业流程的整体解决方案 。IAS致力于实现关键工艺参数的在线监测,并通过数据分析产生相应的工艺优化方案,帮助企业控制生产流程的变量,实现降本增效,生产利益最大化。铸就民族品牌,推动可持续发展在我们的努力下,基于近红外技术的过程分析与控制系统正将IAS与客户价值导向结合的更加紧密 。我们也将持续聚焦光谱传感领域,着力铸就值得信赖的民族品牌!
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  • 瑞谱分析仪器(天津)有限公司是一家专注于工业在线分析领域的分析数据服务商,目前的解决方案广泛应用于农产品深加工产业链(玉米、大豆、小麦、花生、油菜籽、大米等)、饲料、乳品、休闲食品、发酵、化工等行业,并逐步拓展到了制药,石化,烟草等新领域。目前,公司和团队已经形成了在线近红外分析仪的研发、设计、制造、销售、安装调试与售后服务、维修以及技术推广的完整解决方案能力。团队普遍具备十年以上的跨行业经验,并集成机械、光学、电子、自控,以及通讯应用领域的跨多学科综合解决方案能力。我们致力于解决用户普遍遇到的现有生产过程分析技术(PAT)和过程控制技术(PCT)的融合问题。
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红外数据分析相关的仪器

  • GaiaChem近红外高光谱分析仪整合了近红外成像光谱仪和高分辨率近红外光谱相机,采用推扫成像技术,可同时对大量的样品进行光谱和影像的测 量,也可对不同形状的样品进行光谱和影像的测量,提供待测样品的详细的光谱及影像信息以供研究人员进行化学成分、成分品质等的分析。 GaiaChem近红外高光谱分析仪是一个完整的影像光谱工作站,使用者只需要将待检样品放置在标准的样品台上,通过ChemaDAQ软件进行扫描控制,即可实时的进行光谱和影像信息的获取和保存。 GaiaChem近红外高光谱分析仪提供测试的样品的大小从10mm到100mm,可获得30&mu m-300&mu m的空间分辨率;光谱测量范围为:970nm-2500nm(900nm-1700nm),光谱分辨率可达10nm(6nm)。主要应用领域:◆ 农业科学研究,食品品质分析◆ 生命科学研究,脂肪含量分析◆ 医药科学研究,药品品质分析◆ 物质成分鉴别 主要技术规格参数表 GaiaChem-SWIRGaiaChem-NIR操作模式高速推扫型高光谱仪光谱范围(nm)970-2500900-1700光谱分辨率(nm)106光谱通道数256空间像素数(pixels/line)320空间分辨率(&mu m)30-300扫描范围(mm)10-100最大样品尺寸(mm)100× 100× 40(W× L× T)样品扫描速度100 hyperspectral line images/ s (max), corresponding to -3 mm/s with 30 micron pixel -30 mm/s with 300 micron pixel 样品扫描时间(s, 典型)3-10(@320× 320空间像素,256个光谱通道)光源 SPECIM&rsquo s diffused line illumination unit 数据格式 BIL file format, Evince and ENVI compatible 仪器校正光谱校正在出厂时已完成;反射光谱强度校正在每次样品测量时自动完成(比照仪器内部的标准反射板)应用实例:◆ 药品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的不同原料配比的药片的高光谱影像及光谱信息如下图所示,光谱范围为:1000-2500nm,伪彩表示了不同成分的影像信息,可获得256个通道的光谱信息,空间影像信息覆盖了320*430像素,整个采样时间仅需要6秒。 ◆ 农产品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的种子的高光谱影像及光谱信息如下图所示,光谱范围为:1000-2500nm,整个采样时间仅需要11秒。 由于农产品通常都有一定水分含量,在1000-2500nm范围内光源的热效应会造成水分的丢失,所以在这个范围内进行光谱测量时,测量时间显得尤为重要,必须要在尽可能短的时间内进行。GaiaChem在设计上充分考虑到这个因素的影响,通常一个样品的测试时间为十几秒,甚至几秒钟内即可完成,大大降低了光源烘干效应对样品的影响。 GaiaChem近红外高光谱分析仪信号采集及分析软件 ChemaDAQ软件为GaiaChem近红外高光谱分析仪标准的信号采集软件,可进行高光谱影像及光谱数据的采集和简单处理,数据存储格式可被多种第三方专业的数据分析软件调用,如ENVI和Evince数据分析软件,可进行3D图像分析等。
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  • 为确保产品质量以及实现高效生产,在连续生产过程中进行实时样品监测是至关重要的。TruProcessTM 分析仪采用近红外光谱学技术,具有台式系统的功能,体积小,重量轻,是全局部署的理想之选。此分析仪不仅能快速提供可靠的实时过程分析结果,还可以增加产量,提高产品质量,降低生产成本。TruProcessTM 分析仪可与各种规模的加工设备相连接。它体积小,质量轻,具有完整的过程可扩展性,不仅可用于小规模实验室混合应用,也可用于中试生产,乃至大批量生产。 主要优点1. 无损测量:带有可编程采集触发的非接触式漫反射测量,可实现无损测量。 2. 快速准确的监控:此分析仪不仅具有无线通信、实时数据分析和存储功能,还能在五微秒内完成扫描,且混合转速高达25 rpms。 3. 先进的技术:微电子机械系统(MEMS)技术将传统的近红外光谱法转化为生产线近红外传感器。4. 可定制:该分析仪与&ldquo Thermo Scientific方法开发软件&rdquo 相兼容,可用于定性和定量分析,包括干燥,混合,湿度分析。
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  • SupNIR-3000系列近红外分析仪采用全息数字式光栅和高灵敏度铟镓砷检测器(TEC制冷恒温)相结合的光学设计,波长范围1000-1800nm(可扩展至1000-2500nm)。通过彩色触摸屏操作RIMP软件实现固体颗粒、条状、粉末状及液体样品中一些物理和化学成分的无损快速检测。整套系统操作简单,只需要将样品盘放在样品台上,点击测量,仪器自动完成测量分析。在饲料生产、粮油加工、谷物收购、育种研究等领域有着广泛的应用。RIMP分析软件  RIMP是一款全中文显示、用户界面友好、操作简单及将仪器操作、建模和数据处理整合一体的专业软件,该软件支持业内主流化学计量学技术包括用于定量分析的PLS偏最小二乘法回归分析,ANN神经网络法,及用于定性分析的SIMCA法,聚类分析等算法。通过数据库实现测量数据存储、查看、交换、统计和报表输出等功能。RIMP软件测量分析界面网络管理系统  近红外远程信息和仪器管理平台提供仪器的远程管理、监控及数据分析处理等模块,具备仪器定位、仪器参数及运行状态监控、测量数据统计分析及模型管理、网络配置等功能,实现对入网仪器、数据及模型统一管控。此外,通过准入授权、物理加密及设置不同登录权限方式充分保证网络系统数据及信息安全。登录界面网络管理系统界面仪器定位及地图监控 接入编码授权设置权限分配管理仪器参数及状态监控实时光谱采集及预测 数据趋势分析产品特点  操作简单,无需特殊培训,无需样品前处理,不破坏样品。  分析速度快,6秒钟内同时检测出多个指标,如水分、脂肪、蛋白、纤维、灰分、氨基酸等指标。  适合多种样品形式,如颗粒、条状、粉末及液体,并且装样简单、方便。  采用先进的光栅扫描光谱技术和铟镓砷检测器,保证仪器稳定性和更好的信噪比。  仪器内置标准物质,具有自动诊断和故障提示功能。  光源采用自准直模块设计,无需调节,轻松实现光源更换。  多台仪器间能够进行良好的模型传递。  全中文界面,操作简单及将仪器操作、建模和数据处理整合一体的专业软件。  支持网络连接功能,方便仪器日常维护和模型升级服务。应用领域  饲料行业  — 原料收购  — 加工过程  — 成品抽检  油脂加工  — 原料收购  — 加工过程  谷物交易  — 谷物收购  — 谷物仓储   育种研究  — 种子筛选  — 新品评价检测指标样品来源品种检测指标粮食小麦水分、粗蛋白、湿面筋、硬度指数、沉降值、容重面粉水分、粗蛋白、灰分、湿面筋玉米水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分、淀粉、磷、赖氨酸、蛋氨酸稻谷、糙米、水分、蛋白、直链淀粉大米、米粉水分、蛋白、直链淀粉油料大豆水分、粗蛋白、粗脂肪豆粕水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分、蛋白溶出度、氨基酸 油菜籽水分、粗蛋白、粗脂肪、芥酸、硫苷、棕榈酸、硬脂酸、亚油酸、油酸、亚麻酸油菜粕水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分、蛋白溶出度 棉籽水分、粗蛋白、粗脂肪棉籽粕水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分 花生仁饼水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分花生粕水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分芝麻饼水分、粗脂肪米糠水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分、纤维、酸值米糠粕水分、粗蛋白、灰分饲料原料鱼粉水分、粗蛋白、灰分、钙、磷、酸价、盐分、氨基酸DDGS水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分、钙、总磷玉米胚芽粕水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分麦麸水分、粗蛋白、灰分肉粉水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分、氨基酸木薯水分、粗蛋白、灰分啤酒糟水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维虾壳粉水分、粗蛋白、灰分饲料成品猪配合料水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分、钙、总磷蛋鸡鸭配合料水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分、钙、总磷肉鸡鸭配合料水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分、钙、总磷、盐分鱼配合料水分、粗蛋白、粗脂肪、灰分、钙、总磷
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红外数据分析相关的资讯

  • 【我与近红外的故事】曾仲大:近红外数据分析之路
    p  span style="font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai "strong随感:/strong“我与近红外的故事”征文近一年了,看过许多老师情真意切的表达,真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中,也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事,几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口,惰性真是害人啊。好在拖到春节,总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知,既是机缘巧合,更是某种必然吧。/span/pp  初识近红外,都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了,主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究,解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题,从GC-MS,LC-MS到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我,询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作,陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长,现受聘中山大学教授、学委会主任),研究组的条件与学术水准自不必说,就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。/pp  对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻,尤其是弥墩道,应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧,一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里,另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时,很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参?说回到陈院士负责的这个研究课题,由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费,对包括上述中药,以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究,目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺,中间批发商,甚至普通消费者,以快速、经济、简便的方法识别药材真假,甚至质量等级。这些药材大多价格不菲,若能够有效识别真假,其商用价值可想而知!顺便一提,香港赛马会中药研究院很多年前已经解散,个中原因无法深究,但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天,这也算是一件憾事吧,包括设想中的香港国际中医药中心。/pp  说到这里,近红外分析可以派上用场了!无论是十年前,还是十年后的今天,应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命,综合考虑时间效率、分析成本,亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性!记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100 Series),以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model: 1600-2400)。由于项目定位于实际应用,需要适应不同场合下的快速分析,对数据分析本身的要求同样也是比较高的,比如涉及模型传递,尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求,亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统,一站式地完成近红外数据分析的完整流程,从各种各样的预处理方法到特征选择,再到定性定量模型的构建、评价与验证预测,以及模型传递等。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/137c0a6d-7548-46ef-beea-f984cce33ba7.jpg" title="2_副本.jpg"//pp style="text-align: center "中药质量分析与鉴别项目中用到的近红外分析仪 (图1和图2)。/pp  说实在的,那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉,我的整个硕士和博士研究,都是多元分辨方向,也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中,发展“数学分离”的方法,获取化学纯组分的定性定量信息,即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是,得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习,比如许青松教授对统计分析的讲解,杜一平教授的QSAR研究等等,使得我无论对复杂数据的理解,还是化学计量学方法的应用与发展,都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里,梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间,与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果,更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些,总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目,我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究,获得了非常不错的结果,陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻,是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术,如何快速识别真假中药,及其质量等级的采访报道。当然,这些研究很多也是和理工大学的同事,以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的,我主要负责数据分析,以及数据软件产品开发与实现方面的工作。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/ac0a45a1-23c7-43bf-8467-f0cb1a6ccb8d.jpg" title="3_副本.jpg"//pp style="text-align: center "中药质量分析与鉴别项目交流会 (图3),及与日本Yukihiro Ozaki教授交流(图4)。/pp  离开香港后,很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow,从事全二维色谱数据分析方面的工作,主要方向是全二维分离的模拟、预测,以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才,在中科院大连化物所许国旺教授研究组,从事代谢组学数据分析与高分辨LC-MSn数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边,但老实说,同其他研究一样,数据分析也是一通百通的事!数据来源与数据结构可能不一样,数据背景与数据分析结果,以及数据处理方法亦可能存在差别,但数据分析的本质却是高度一致的,无论是色谱分离的模拟,亦或是代谢小分子标志物的发现!从这个意义上来说,也算是一直在这个圈子吧。/pp  近红外技术的发展,面临非常多的机会,无论从国内快检还是工业智能化的需要来看,还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用,仍有一系列需要解决的难题,这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式,以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说,快速、准确的模型构建,模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此,离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司,第一个数据产品“魔力”,便专注近红外数据的分析,这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式,分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者,还是有了相当经验的人员,一旦采集到数据,便能快速得到好用的模型及结果,这也是目前非常欠缺的,主要原因就在于近红外数据分析的过程长,可变因素多,涉及的算法也很多,传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置,但其价值显而易见,甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰,弥补硬件的物理劣势!/pp  另一方面,近红外分析以其简单方便的前处理,加上非常快速的数据采集方式,使得数据的获取,甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据,不同的研究者亦极有可能得到完全不同,甚至相反的分析结果或结论,即使在固定分析方法的情况下!这是一个容易被忽视,却又至关重要的问题,否则不管如何将近红外分析的硬件评价,以及实验测试全过程标准化,也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力,不应是由于数据分析方法或人员的不同导致,而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此,我们也正采用近红外数据分析的通用准则,使用粒子群等最优化的方法,开发全新的近红外数据分析软件产品,自动优选数据分析算法,以及方法的使用顺序,并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后,只需按照标准化的流程一步一步走,便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析,如同实验分析一样,结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样,往往是漫无目的的数据探索,耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型!这无论在研究中,还是在工业生产中,都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中,得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中,能读懂那份殷殷之情,也唯有努力做点事情,为国内近红外的发展做些有益的工作,方不负此情。/pp  近红外分析能做的事情很多,近红外数据分析如是,尤其站在移动互联时代,站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个绝佳传感器!从这个意义上来说,近红外分析代表着某种未来,只是通往未来的路上,还需要我辈站在前辈的肩膀上,不断付出智慧和汗水。/pp  “师者也,教之以事而喻诸德也。”,数据分析之路上,深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者,感恩、深切缅怀您。/pp style="text-align: right "span style="font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai "  2017年1月30日于浙江西湖/span/pp  strong个人简介/strong/pp/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/e1424397-960a-4e21-a206-9245429e6328.jpg" title="1_副本.jpg"//pp  曾仲大,男,博士,现任大连达硕信息技术有限公司总经理。/pp  曾博士师承梁逸曾教授,2006年获得工学博士学位,主要从事化学计量学基础算法研究,以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。/pp  曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学,以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇,在2013-2016近三年时间里,以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文,同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。/pp  曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划,大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划,以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务,数据挖掘软件产品开发,以及个性化数据应用的整体解决方案。/pp  strong人生格言:/strong有志者,事竟成。/p
  • 近红外数据分析中的关键问题网络讲座顺利召开
    近红外数据分析中的关键问题网络讲座顺利召开 2016年8月30日上午,由华东理工大学、南开大学、大连达硕信息技术有限公司共同主办的网络讲座,在仪器信息网,以在线的方式顺利召开。讲座分别由杜一平教授、邵学广教授、曾仲大总经理担任主讲人,围绕近红外数据分析中关键性、经常性问题进行全面、深入阐述。 杜老师从近红外光谱数据预处理、变量选择、模型构建与结果验证等诸多方面,非常细致地介绍了整个建模过程中涉及的算法及算法原理、注意事项,以及普遍遇到的问题及解决方法。杜老师也提到,近红外数据分析绝非看似的那样简单,涉及对数据的理解、对算法的理解。同时不能只关注数学方法,更要记住我们是化学家!邵老师从大数据分析角度出发,阐述近红外数据分析,并延伸到近红外光谱的模型转移。大数据是国家关注的重点方向,企业信息化的推进,数据体量不断增大,需要基于大数据与云计算的手段方法提升效率,挖掘数据价值。近红外的模型转移则是现在生产型企业发展中遇到的,非常棘手的问题。不同厂家、不用仪器的数据和模型不能共享,很难实现数据融合。邵老师经过多年的研究与实践从方法到应用给大家进行了详细介绍。同时邵老师介绍了近红外模型转移中需要考虑和注意的问题,以及目前比较成熟的算法,为大家解决实际问题提供广阔思路。 曾老师则从近红外数据分析应用与软件系统实现的角度,阐述如何能更智慧地构建近红外分析模型,并结合大连达硕信息技术有限公司最新发布的魔力近红外数据分析产品(v2.0版),全面介绍系统如何实现智慧型近红外数据分析,包括批量文件夹数据载入,智能数据建模算法流,“随时”、“随时”数据建模,全面的建模方法比较,以及优异的用户体验等等。同时鼓励近红外同行们使用产品,支持国产软件发展。讲座后,三位老师延长预定时间,回答大家感兴趣的诸多问题。此次讲座得到了近红外分析和化学计量学同行的普遍关注,人气指数超过5,500,300余人报名参加。讲座结束后,大家通过各种途径表达对讲座的支持厚爱,效果很好,评价非常高。与此同时,大连达硕信息技术有限公司在讲座后,建立化学数据联盟微信群,一方面使与会者可更深入讨论近红外相关问题,推进行业发展,另一方面也广纳同行对联盟发展的意见与建议,促进联盟发展。 大连达硕信息是国家高新技术企业,专注化学与生物行业数据的整合分析与深度挖掘,辅助决策支持,公司全方位提供数据分析服务、数据处理产品,以及个性化数据应用整体解决方案,是我国化学与生物数据应用领域的排头兵。公司技术力量非常雄厚,在化学与生物数据分析领域积累非常丰富的经验,深受客户好评。
  • 热分析/红外光谱联用的数据分析方法 第6部分 在Origin软件中GS曲线、FGP曲线以及实时红外光谱图(EGS图)的作图法
    p  本文转载自微信公众号热分析与吸附,作者为中国科学技术大学丁延伟老师,并已获转载授权。/ppstrong  /strong在《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第4部分 仪器分析软件中热重部分的数据处理与作图》和《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第5部分 仪器分析软件中红外光谱部分的数据处理与作图》中以实验室在用的美国PerkinElmer公司的热重/红外光谱/气相色谱质谱联用仪为例简要介绍了在仪器的数据分析软件中与热重部分和红外光谱部分相关的数据处理与作图相关的内容,在本部分内容中将简要介绍在Origin软件中GS曲线、FGP曲线以及实时红外光谱图的数据处理与作图相关的内容。由于在Origin软件中不同时刻/温度下的三维红外光谱作图十分繁琐,将在本系列内容第7部分中进行介绍。/pp  为了保持本系列内容的完整性,以下介绍的大部分内容主要来自本公众号2019年10月6日发布的《在Origin软件中热分析/红外光谱联用的数据作图方法》一文,其中做了相应的修改并增加了实时红外光谱图(EGS图)的内容。/pp  1. GS曲线的作图法/pp  一般来说,在由红外光谱分析软件Timebase得到的Excel格式的文件中主要有EGP曲线(即通常所说的GS曲线)文件和不同时刻温度下的逸出气体红外光谱图(即EGS)文件,一共两个文件。/pp  GS曲线可以直接由导出的Excel格式的GS曲线文件得到,通常说的官能团剖面图(即FGP曲线)可以由EGS文件中导出。/pp  在Origin软件中对GS曲线的作图十分简单,在Origin软件中导入曲线所对应的Excel文件(图1至图3)。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/1db6881e-d64f-41b6-8671-0ae37784c440.jpg" title="图1.jpg" alt="图1.jpg"//pp style="text-align: center "图1/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 308px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/62609940-652e-42c0-967b-5e4165a0c4eb.jpg" title="图2.jpg" alt="图2.jpg" width="500" height="308" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图2/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 543px height: 750px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/54de575b-3929-471b-ad4f-c5b07c3b38ce.jpg" title="图3.jpg" alt="图3.jpg" width="543" height="750" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图3/pp  选中A、B列,点击图4中plot选项,即可得到图5,即为EGP曲线。可以在图5中根据需要改变曲线的粗细、形状和颜色,在此不作详述。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/947a9618-194f-4302-aff3-fd6c2fa954a0.jpg" title="图4.jpg" alt="图4.jpg"//pp style="text-align: center "图4/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 557px height: 464px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/e4ce67e8-3c64-471d-8782-d1ece89f1798.jpg" title="图5.png" alt="图5.png" width="557" height="464" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图5/pp  2. 官能团剖面图(即FGP曲线)的作图法/pp  下面介绍由逸出气体红外光谱图(即EGS)文件得到FGP曲线的方法。通常在Timebase软件中,可以按照图6的方法,选中Save Time Resolved Data选项导出在实验过程中得到实验范围内不同时刻/温度的Excel格式的所有的红外光谱图。按照图1至图3的方法打开文件,得到如图7所示的界面。图7中,第1行“Long Name”中所对应的数值为温度值(即该行为温度行),1.98e+001即为19.8℃,其他以此类推。A列对应的为波数值(单位为cm-1),其他B、C、D...列所对应的为不同温度下的吸光值。也就是说,在图7中,由除A列以外的其他列作为纵坐标轴对A列按照图4的方法作图,可以得到在不同温度下的红外光谱图。另外,在图7中,如果选中温度行和特定的官能团(即特定的波数值)所对应的行进行作图,则可以得到FGP曲线。下面介绍FGP曲线的作图方法。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/f42afe19-16bd-432f-980f-506780617eab.jpg" title="图6.jpg" alt="图6.jpg"//pp style="text-align: center "图6/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/16d2682f-cb11-4132-8b1b-3be6cd40f10c.jpg" title="图7.jpg" alt="图7.jpg"//pp style="text-align: center "图7/pp  按照图8的方法分别选中2358cm-1所对应的行和温度行,复制整行。br//pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/dcdf9257-47da-4d8b-ad2d-df3abf22d3cc.jpg" title="图8.jpg" alt="图8.jpg"//pp style="text-align: center "图8/pp  新建一个空白的Book文件,将温度行和对应波数(2358cm-1)的数值粘贴这两行,选中,点击Worksheet菜单下的Transpose选项(图9),将这两行转换为两列,转换后的表格如图10所示。删除图10中的第一行数据,按照图4的方法作图,即可得到CO2分子的特征官能团在2358cm-1处的FGP曲线(图11)。可以根据需要改变图中曲线的粗细、形状和颜色,在此不作详述。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/98c364bc-5af7-4f17-b010-d6c6e9ef31df.jpg" title="图9.jpg" alt="图9.jpg"//pp style="text-align: center "图9/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/3fe819c4-81c9-4309-8fa2-eebc7492a9da.jpg" title="图10.jpg" alt="图10.jpg"//pp style="text-align: center "图10/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/8c655662-483b-4efa-9b6e-86d7e8f314c3.jpg" title="图11.png" alt="图11.png"//pp style="text-align: center "图11/pp  3. 实时红外光谱图(EGS图)的作图法/pp  在本部分第2节中提到“在图7中,由除A列以外的其他列作为纵坐标轴对A列按照图4的方法作图,可以得到在不同温度下的红外光谱图。”也就是说,在导出的Excel格式的在实验温度/时间范围内的所有红外光谱文件中,选中A列和所对应的一列和/或多列时间/温度列即可得到不同温度/时刻下的实时红外光谱图。/pp  以下举例说明。图12是不同温度下的一水合草酸钙在加热过程中产生的气体产物的红外光谱图。图中第五行为不同的温度值,第A列为红外光谱的波数值。例如,需要比较第100℃、200℃、500℃和700℃下的红外光谱图的变化,则同时选中这些温度和波数(A列)所对应的列,复制并粘贴到新建的表格文件中,并定义相应列的名称(图13)。同时选中图13中A-E列,点击图4中plot选项,即可得到图14,即为不同温度下的红外光谱图。可以在图14中根据需要改变曲线的粗细、形状和颜色,在此不作详述。由图14可以看出,(1)样品在100℃时样品没有发生分解 (2)在200℃时产生了水,对应于结晶水的失去过程 (3)在400℃时产生了一氧化碳,少量一氧化碳被氧化为CO2 (4)700℃时的气体产物以CO2为主。/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 220px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/a6b0f4c1-4385-4184-8530-572cc84c0cce.jpg" title="图12.jpg" alt="图12.jpg" width="600" height="220" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图12/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 557px height: 285px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/b989ef36-1508-4bde-b282-9029ef1766ff.jpg" title="图13.jpg" alt="图13.jpg" width="557" height="285" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图13/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/128d4fc6-623a-479c-9cdb-4f3865f22608.jpg" title="图14.png" alt="图14.png"//pp style="text-align: center "图14/ppbr//p

红外数据分析相关的方案

  • 红外光谱微塑料检测数据分析方案
    微塑料在环境中无处不见,近期受到大量的关注。 大量的研究工作者采用红外/拉曼光谱仪进行微塑料的鉴定,但在后期的数据分析上由于标准样品的获取而受到数据分析制约。本方案采用萨特勒标准数据库结合KnowItAll专利ODHM技术对微塑料进行结果鉴定及分类识别。可以获得满意的分析鉴定及归类结果。
  • 应用代谢组学批量数据分析工作流程表征细菌中的差异代谢物
    本文应用发现代谢组学的精确质量Q-TOF LC/MS 工作流程,研究了处于早稳定期和晚稳定期的细菌。所采用的软件可批量处理数据,使得数据分析更高效且实现了自动化。应用Agilent MassHunter Profinder(批量特征提取软件)总共从正离子数据中获得了488 个特征,从负离子数据中获得了623 个特征。采用Mass Profiler Professional (MPP) 进行的统计学分析揭示了细菌在早稳定期和晚稳定期丰度具有显著差异的特征。在正离子数据中,有57 个特征在早稳定期中的丰度要高于晚稳定期。而在负离子数据中,有52 个特征在早稳定期中的丰度要明显高于晚稳定期。为了理解这些代谢组学数据的生物学和生物化学背景,我们通过数据库搜索、精确质量MS/MS 谱库匹配,以及MS/MS 分子结构关联对超过100 个差异特征进行了标注和鉴定。
  • 利用Py-GCMS多元数据分析鉴定东亚传统手工纸
    本文提出了一种基于热裂解-气相色谱质谱联用仪(Py-GCMS)多元数据分析的分析方法,利用在纸张样品Py-GCMS分析过程中检测到的生物标志物,鉴别区分不同纤维材料来源的东亚传统手工纸。首先以总离子色谱(TIC)响应为输入变量,然后利用提取离子色谱(EICs)以提高主成分分析(PCA)的效果。研究还分析了不同数据预处理方法(原始响应与标准化值)对主成分分析的影响,包括变量的不同权重(权重为1 vs权重为1/std,其中std代表标准偏差)。结果表明,与常用的显微分析技术相比,Py-GCMS技术能够鉴别出具有相似微观形貌特征的手工造纸材料,如桑科下桑属和构属植物纤维。数据预处理影响了主成分分析模型的建立:结果显示,基于归一化值的分析更适合区分桑科造纸纤维的区分鉴别。各化合物组分权重为1的PCA分析中,得分图(score plot)上不同手工纸的位置分布受到载荷图(loading plot)中几个高浓度生物标记物的影响;而当将权为1/std时,PCA分析中,得分图上不同手工纸的位置分布受到载荷图中几组化合物(大部分浓度较低)的影响。此外,特征EICs可提供数据矩阵用于统计分析,与从TIC获得的数据矩阵相比,能够避免共洗脱化合物和背景的干扰。因此,本研究首次提出了一种基于PCA模型的快速Py-GCMS手工纸鉴别方法,用于东亚传统手工纸的鉴别。这一分析流程能够助益文化遗产材料的分析。

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  • 【原创大赛】【我与近红外的故事】曾仲大:近红外数据分析之路

    【原创大赛】【我与近红外的故事】曾仲大:近红外数据分析之路

    [align=center][b]个人简介[/b][/align] [img=,640,477]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091048_01_2984502_3.jpg[/img] 曾仲大,男,博士,现任大连达硕信息技术有限公司总经理。 曾博士师承梁逸曾教授,2006年获得工学博士学位,主要从事化学计量学基础算法研究,以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。 曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学,以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇,在2013-2016近三年时间里,以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文,同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。 曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划,大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划,以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务,数据挖掘软件产品开发,以及个性化数据应用的整体解决方案。[b]人生格言:[/b]有志者,事竟成。[align=center]~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~[/align][b][color=#7030A0] 随感:[/color][color=#7030A0]“[/color][color=#7030A0]我与近红外的故事[/color][color=#7030A0]”[/color][color=#7030A0]征文近一年了,看过许多老师情真意切的表达,真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中,也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事,几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口,惰性真是害人啊。好在拖到春节,总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知,既是机缘巧合,更是某种必然吧。[/color][/b] 初识近红外,都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了,主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究,解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题,从GC-MS,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我,询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作,陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长,现受聘中山大学教授、学委会主任),研究组的条件与学术水准自不必说,就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。 对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻,尤其是弥墩道,应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧,一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里,另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时,很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参?说回到陈院士负责的这个研究课题,由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费,对包括上述中药,以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究,目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺,中间批发商,甚至普通消费者,以快速、经济、简便的方法识别药材真假,甚至质量等级。这些药材大多价格不菲,若能够有效识别真假,其商用价值可想而知!顺便一提,香港赛马会中药研究院很多年前已经解散,个中原因无法深究,但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天,这也算是一件憾事吧,包括设想中的香港国际中医药中心。 说到这里,近红外分析可以派上用场了!无论是十年前,还是十年后的今天,应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命,综合考虑时间效率、分析成本,亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性!记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100Series),以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model:1600-2400)。由于项目定位于实际应用,需要适应不同场合下的快速分析,对数据分析本身的要求同样也是比较高的,比如涉及模型传递,尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求,亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统,一站式地完成近红外数据分析的完整流程,从各种各样的预处理方法到特征选择,再到定性定量模型的构建、评价与验证预测,以及模型传递等。[img=,587,242]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091049_01_2984502_3.jpg[/img] 说实在的,那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉,我的整个硕士和博士研究,都是多元分辨方向,也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中,发展“数学分离”的方法,获取化学纯组分的定性定量信息,即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是,得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习,比如许青松教授对统计分析的讲解,杜一平教授的QSAR研究等等,使得我无论对复杂数据的理解,还是化学计量学方法的应用与发展,都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里,梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间,与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果,更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些,总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目,我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究,获得了非常不错的结果,陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻,是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术,如何快速识别真假中药,及其质量等级的采访报道。当然,这些研究很多也是和理工大学的同事,以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的,我主要负责数据分析,以及数据软件产品开发与实现方面的工作。[img=,574,238]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091050_01_2984502_3.jpg[/img] 离开香港后,很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow,从事全二维色谱数据分析方面的工作,主要方向是全二维分离的模拟、预测,以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才,在中科院大连化物所许国旺教授研究组,从事代谢组学数据分析与高分辨[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url][i][sup]n[/sup][/i]数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边,但老实说,同其他研究一样,数据分析也是一通百通的事!数据来源与数据结构可能不一样,数据背景与数据分析结果,以及数据处理方法亦可能存在差别,但数据分析的本质却是高度一致的,无论是色谱分离的模拟,亦或是代谢小分子标志物的发现!从这个意义上来说,也算是一直在这个圈子吧。 近红外技术的发展,面临非常多的机会,无论从国内快检还是工业智能化的需要来看,还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用,仍有一系列需要解决的难题,这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式,以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说,快速、准确的模型构建,模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此,离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司,第一个数据产品“魔力”,便专注近红外数据的分析,这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式,分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者,还是有了相当经验的人员,一旦采集到数据,便能快速得到好用的模型及结果,这也是目前非常欠缺的,主要原因就在于近红外数据分析的过程长,可变因素多,涉及的算法也很多,传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置,但其价值显而易见,甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰,弥补硬件的物理劣势! 另一方面,近红外分析以其简单方便的前处理,加上非常快速的数据采集方式,使得数据的获取,甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据,不同的研究者亦极有可能得到完全不同,甚至相反的分析结果或结论,即使在固定分析方法的情况下!这是一个容易被忽视,却又至关重要的问题,否则不管如何将近红外分析的硬件评价,以及实验测试全过程标准化,也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力,不应是由于数据分析方法或人员的不同导致,而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此,我们也正采用近红外数据分析的通用准则,使用粒子群等最优化的方法,开发全新的近红外数据分析软件产品,自动优选数据分析算法,以及方法的使用顺序,并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后,只需按照标准化的流程一步一步走,便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析,如同实验分析一样,结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样,往往是漫无目的的数据探索,耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型!这无论在研究中,还是在工业生产中,都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中,得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中,能读懂那份殷殷之情,也唯有努力做点事情,为国内近红外的发展做些有益的工作,方不负此情。近红外分析能做的事情很多,近红外数据分析如是,尤其站在移动互联时代,站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个 绝佳传感器!从这个意义上来说,近红外分析代表着某种未来,只是通往未来的路上,还需要我辈站在前辈的肩膀上,不断付出智慧和汗水。 “师者也,教之以事而喻诸德也。”,数据分析之路上,深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者,感恩、深切缅怀您。

  • 【推荐讲座】:8月30日 近红外数据分析中的关键问题

    【网络讲座】:近红外数据分析中的关键问题【讲座时间】:2016年08月30日 10:00【主讲人】:杜一平,邵学广,曾仲大,杜一平,华东理工大学教授,博士生导师。现任上海市功能性材料化学重点实验室副主任,主要从事化学计量学算法研究,近红外、拉曼、荧光和紫外可见光谱分析新方法研究和相关仪器研制,发表研究论文160余篇,申请专利12项,授权7项。邵学广,南开大学化学学院教授,博士生导师,国务院政府特殊津贴专家,2003年获自然科学基金委杰出青年基金,主要从事化学计量学算法与应用研究,发表SCI论文250余篇,著作5部。曾仲大,大连达硕信息技术有限公司总经理,“魔力复杂多变量数据智慧分析处理软件系统”开发总负责人。【会议简介】近红外分析在研究及应用领域不断取得进展,尤其在解决工业实际问题方面,已经获得广泛认可,可能成为化学相关行业中必不可少的分析工具,如在饲料、制药、烟草以及农业领域等。数据分析是理解近红外数据,构建定性定量模型,进而解决工业领域中实际问题的关键。本次交流会重点探讨如何通过化学计量学数据分析的方法,构建稳健可靠的模型,并用于解决研究与工业领域中的实际问题。数据分析方法的主要内容包括数据质量、特征选择、奇异值处理、模型构建、评价、验证与应用,以及模型的更新与转移等等。-------------------------------------------------------------------------------1、报名条件:只要您是仪器网注册用户均可报名参加。2、报名截止时间:2016年08月30日 9:304、报名参会:http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/21075、报名及参会咨询:QQ群—290101720,扫码入群“大课堂”http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/01/201701191701_668970_2507958_3.gif

  • 基于红外光谱检测技术的污水COD数据分析

    【序号】:【作者】:张涵 【题名】:基于红外光谱检测技术的污水COD数据分析【期刊】:【年、卷、期、起止页码】:【全文链接】:https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10589-1019041059.htm

红外数据分析相关的耗材

  • 红外显微镜配件
    红外显微镜配件专门为微电子研发和制造而设计的显微镜,它是一款科研级显微热成像仪,在微米尺度给出电子器件和芯片的温度分布,能够非接触式地测量电子器件的温度分布,查找热点hotspots。红外显微镜配件对于分析和诊断半导体器件热表现非常有用,可用于探测热点和缺陷 电子元件和电路板故障诊断 测量结温 甄别芯片键合缺陷 测量热阻封装 确立热设计规则等领域,可以有效地检测微尺度半导体电路的热问题和MEMS器件的热问题。就MEMS的研发而言:空间温度分布和热响应时间这两个参数对于微反应器,微型热交换器,微驱动器,微传感器之类的MEMS器件非常重要。到目前为止,还有非接触式的办法测量MEMS器件的温度,红外成像显微镜能够给出20微米空间分辨率的热分布图像,是迄今为止测量MEMS器件热分布的有力工具。红外显微镜配件光学载物台:坚固而耐用,具有隔离振动的功能;聚焦位移台:用于相机的精密聚焦和定位;X-Y位移台:用于快速而精密地把测量区域定位到相机的视场中; 热控制台: 具有加热和制冷功能,用于精密器件的温度控制;红外显微镜配件应用*半导体IC裸芯片热检测 *探测集成电路的热点(hotspots)和短路故障*探测并找到元件和电路板上缺陷 *测量半导体结点温度(结温)*辨别固晶/焊线/点胶缺陷*测量封装热阻 *确立热设计规则 *激光二极管性能和失效分析*MEMS热成像分析*光纤光学热成像检测*半导体气体传感器的热分析*测量微交换器的热传输效率 *微反应器的热成像测量*微激励器的温度测量*生物标本温度分析 *材料的热性能检测*红外显微镜热流体分析 热分析软件红外显微镜配件分析软件。 这种软件能够帮助您非常容易而快速地获得温度信息,同时,它可以产生实时的(real time)带状图、拍摄并回放图像序列以及在图像上选择任何大小形状的区域,从而为您提供不同视角和建设性的数据分析手段。
  • H3860A型便携式红外气体分析仪
    H3860A型便携式红外气体分析仪张祥峰 15300030867测量范围:单组份气体测量,购买时提出气体要求 一氧化碳:0~50.0、0~100.0、0~500、0~1000PPM 单选 原理:不分光红外线分析法 (符合国家公共卫生环境测量标准) 显示:液晶显示屏(带背光 )、(蓝底白字屏和绿底黑字屏,中英文面板可选) 分辩率:0.1ppm 采样:内置高性能隔膜泵,流量1~1.5L/分 线性误差: &le ± 2%F.S 重复性误差: &le ± 1%F.S 满度响应时间:微量<60秒 常量<15秒 跨度漂移: &le ± 2%F.S/4小时。 使用环境: 温度-10℃~+50℃,湿度&le 85%RH。 尺寸:长180× 宽90× 高245(mm) 电源:12VDC,3200mA 内置高性能无记忆可充电电池 重量:约3kg 附件:仪器箱、携带包、说明书、充电器、(内置校零管和电池组) 选购件:微型打印机、RS232软件及电脑连线。(根据需要可提供4-20mA或0-5V输出) 打印机内容:日月时分,数据,定时打印 软件内容:实时数据显示,曲线图,柱状图,历史记录曲线图,历史数据等.
  • 科诺美 EyouLab 易优智能色谱数据系统
    EyouLab 易优智能色谱数据系统 全面的数据安全与法规依从全面提高您的实验效率 新一代 EyouLab 易优智能色谱数据系统,基于数据库技术的高效全面管理,全面符合FDA 21 CFR Part 11、GMP、GLP等法规适从性要求,拥有丰富且强大的仪器控制功能,并已延伸至样品前处理和精准医疗领域,通过数十项专有技术,使所控仪器交互智能、流程精炼,且拥有强大的数据分析能力,能有效引导客户通过简单操作就能确保所需数据能有效、准确地完成。 EyouLab提供包括单机版、企业网络版、云服务版等的多版本部署,能极大提升客户应用实验室整体能力,通过可视化看板,实现数据监控与管理、在线诊断与维护、方法库交互调用等。智能易用、降低误差、提升实验室整体效率。 满足电子数据物理安全性 全面符合法规适用性要求 每个采集端可以控制4套仪器 安装启动运维简单 简便的远程访问控制 数据的统一管理和检索 自由访问的网络分析系统 智能易用、无限扩展集成归一化窗口,简约的交互界面,化繁为简,易用便捷图形化的监控界面,可随时掌握设备运行状态便捷易用的报告编辑,模板随时调用强大的数据处理功能,提供多达25种积分功能和计算方法,支持噪声和漂移计算先进的自动峰宽、自动阈值算法,自适应采集数据,自动调节算法达到最佳积分效果
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