The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC

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简介:

乘法散射校正(MSC)是一种用于补偿数据中乘法和/或相加散射效应的变换方法。
扩展乘性散射校正(EMSC)是常规MSC校正的一个扩展,它使用先验知识,包括可以解释影响光谱的物理或化学现象的额外参数。
这两种方法都是面向行的转换;
也就是说,单元格的内容可能受到其水平邻居的影响。

MSC/EMSC不能对非数值数据或缺少数据的地方执行。

1.任务-转换- MSC/EMSC

The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC_第1张图片
Multiplicative Scatter Correction对话框中,在范围字段中选择定义要校正的矩阵的样本(行)和变量(Cols)集。
这种转换也可以在结果矩阵上执行,可以通过单击在这里插入图片描述 按钮来选择结果矩阵。
如果需要定义新的数据范围,请选择Define以打开Define Range dialog,在其中可以定义新的范围。
执行此转换所需的最小变量数是2。
如果存在有效的MSC或EMSC模型,请选中Use existing MSC or EMSC Model,对当前数据进行转换,其方式与对早期数据矩阵进行转换的方式完全相同。
对于不同的数据矩阵以相同的方式处理也是适用的,例如新的预测样本。

用户还可以使用下拉列表选择使用现有的MSC或EMSC模型。

如果要使用测试样本,请选中Enable test samples框,并输入包含这些样本的行号。至少要留下两个样本进行转换。

在MSC/EMSC转换中,可以通过选中Enable omit variables框,并在提供的空间中输入列号,从而省略变量。至少要留下两个变量来执行转换。

默认的选择是计算并使用一个新的MSC或EMSC模型,然后必须在Options选项卡上定义该模型。
然后必须决定是否要在功能字段中创建完整的MSC模型、公共偏移(附加效果)模型或公共放大(倍增效果)模型。
除了常规的MSC,还可以通过单击复选框Extended options激活EMSC。
现在有三个额外的选项可用,表示EMSC中用于光谱信息、通道权值和平方通道权值的可用选项。
Multiplicative Scatter Correction options field
The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC_第2张图片
Multiplicative Scatter Correction with EMSC options field
The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC_第3张图片
启用EMSC时,用户必须决定包含哪些效果。
选项通道数和平方通道数模型物理效应与波长相关的光散射变化。
化学效应包括在平方谱中。
对于这三个选项,您可以从下拉列表中选择Not used,并且该效果将不包括在转换中。
如果只选择模型,这种效应将被包括在EMSC参数的计算中,但是这种效应不会对输出光谱进行校正。
通过选择模型-减法,不仅可以将效应包括在内,还可以将效应从EMSC校正谱中减去。
选择扩展选项后,对话框中会出现两个额外的选项卡:光谱信息和通道权重。

只建模的选项应该只由专家用户使用。
建议在建模这些效果时总是使用Model & Subtract选项。

2.MSC/EMSC:光谱信息设置对话框

在EMSC计算中也可以包括可用的背景光谱,方法是进入选项卡光谱信息并指定数据供参考,好的和坏的光谱。
确保所选择的矩阵和参考光谱,好的光谱和坏的光谱有相同数量的变量。
当在EMSC转换中定义这些光谱时,也可以指定这些使用的权重。

在“选项”选项卡中选中“扩展选项”框后,通过选择“光谱信息”选项卡来访问此对话框。
它允许用户向EMSC模型提供关于数据的先验知识,包括参考光谱、良好的光谱和糟糕的光谱。
Spectral Information setup
The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC_第4张图片
Enable Reference Spectrum field允许用户从数据中选择一个作为典型频谱的单一频谱,而不会产生任何额外的影响。
如果没有选择,参考将计算使用所有光谱的平均值。
在启用好的光谱和启用坏的光谱字段中,可以从一个数据表中指定几个光谱,分别定义为光谱数据的好代表和坏代表。
已知存在于数据集中的纯组分的光谱可作为良好的光谱。
代表不需要的散射效应的谱可作为坏谱使用。
如果选择了好的光谱和坏的光谱,也可以为各自的光谱输入一个减权值。
这些减权将与好的和坏的光谱相乘,并从校正后的光谱中减去。

还应指出,在使能参考光谱中可供选择的背景光谱必须具有与要转换的光谱相同数量的变量,尽管它们可能驻留在不同的数据矩阵中。
还建议不从数据表选定范围内的样本中选择背景光谱。
重叠参考,好的和坏的光谱是不允许的。
如果发生这种情况,将出现警告消息。

3.EMSC:通道权重设置

Multiplicative Scatter Correction with EMSC channel weights
The Unscrambler X——数据预处理之MSC/EMSC_第5张图片
最后一个选项卡用于设置通道权重,仅在使用EMSC时可用。
在这里,可以选择选择不同的变量权重。

权重的选择有:

A/(SDev +B)
这是一个标准偏差加权过程,其中参数a和B可以定义。
默认值是A = 1, B = 0。
Constant
这允许通过预定义的常量值对所选变量进行加权。
Downweight
这使得选择的变量可以以非常小的数量相乘,这样变量就不参与模型计算,但是它们的相关结构仍然可以在分数和载荷图中观察到,特别是在相关载荷图中。
Block weighting
此选项用于在分析之前对各个变量块进行加权,使它们在模型中具有相同的权重。
勾选“除以SDev”框
除块加权外,还要对具有标准偏差的变量进行加权。

通过选择Advanced选项卡,可以通过选择数据矩阵中的一行来应用现有矩阵的权重。

通过在Reweightings字段中输入一个数字,也可以迭代地找到比默认选项更好的权重。
要使用的重设权重的数量必须在0到5之间。
然后EMSC将迭代运行此次数以找到改进的权重。
应该强调的是,这个选项应该仅供专家用户使用,因为存在将模型过度拟合到校准数据集的风险。

4.MSC / EMSC结果

当EMSC或MSC转换完成后,将在项目中创建一个新矩阵,并将MSC或EMSC添加到原始矩阵名称中。
可以通过选择矩阵、右键单击并从菜单中选择Rename来更改此名称。
转换的结果还包括一个模型,该模型是项目导航器中的一个附加节点,其中有几个矩阵用于结果。
模型名称是MSC(或EMSC),前缀是模型所根据的矩阵。
MSCMeanVar矩阵为MSC转换的数据矩阵提供完整的数据值。
对于EMSC模型,矩阵参考谱具有变换的细节

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