Nırcal

Mükemmel NIR Kalibrasyon Geliştirme Programı

İhtiyacınıza göre uyarlanmış

• Geniş bir kemometrik yöntem yelpazesinden en uygun kalibrasyonu elde edin ( PLS, PCR, MLR, SIMCA ve küme analizi )
• Spektral bilginin esnek öngörüsü daha iyi tahmin modellerine yol açar.
• Mevcut hazır kalibrasyonuna NIR yeni verilerin girilip güncellenmesini sağlar

Kolay ve güçlü

• Patentli otomatik “Kalibrasyon Sihirbazı” sayesinde daha kısa sürede yöntem geliştirme
• Büyük veri kümelerinin hızlı hesaplanması yoluyla zaman tasarrufu
• Paylaşılan veritabanı, merkezi olmayan kalibrasyon uygulamasına izin verir

Güvenilir sonuçlar

• Verilerin interaktif grafiksel görselleştirilmesi sayesinde daha iyi anlaşılması
• Aykırı tespiti için çoklu kriterler sayesinde güvenilir tahmin sonuçları
• Ustaca doğrulama araçları ve ayrıntılı kalibrasyon protokolleri

NIRCal Kalibrasyon sihirbazı
Otomatik bilgi tabanlı kalibrasyon bilgisi için Patentli Kalibrasyon Sihirbazı. Herhangi bir kemometrik bilgi olmadan hızlı ve kolay geliştirme ve kalibrasyonların onaylanmasını sağlar. Kalibrasyon Sihirbazı, çok sayıda olasılıktan otomatik olarak kalibrasyonunuz için en uygun parametreleri bulur. Bireysel Sihirbaz kalibrasyonlarının kalitesi NIRCal Q Değeri ( Kalibrasyon Kalite Değeri ) ile belirlenir.

NIRCal Kantitatif Kalibrasyon Yöntemleri
Çok değişkenli kantitatif kalibrasyon yöntemleri Partial Least Square ( PLS ), Principal component Regression ( PCR ) ve Multi-Linear Regression ( MLR ).

NIRCal Model Doğrulama
Modelin onaylanması için ayrı bir doğrulama seti tanımlayabilirsiniz. Ayrıca, Çapraz Doğrulama seçeneğine de sahipsiniz. Çeşitli istatistiksel parametreler ( SEC, SEP, BIAS, PRESS, r2,… ) kalibrasyonları doğrulamada size yardımcı olur. Durbin-Watson veya t-Test gibi istatistiksel testler, verileri daha yüksek güvenilirlik derecesinde yorumlamanıza yardımcı olur. Durbin- Watson Testi, doğrusallık için kantitatif yöntemleri kontrol eder. T-Test, referans değerlerine karşılık doğrulama örneği sonuçlarının denkliğini kontrol eder.

NIRCal Kalitatif Kalibrasyon Yöntemleri
CLUSTER ve SIMCA gibi çok değişkenli niteliksel ( sınıflandırma, tanımlama ) kalibrasyon yöntemleri. PCA ile çok değişkenli veri analizi.

NIRCal Etkileşimli grafikler
NIRCal’de spektral verilerin son derece etkileşimli grafiksel görselleştirilmesi ve her türden kemometrik parametreler ve sonuçlar farklı çizim türlerinde birleştirilebilir: çizgi grafiği, paralel koordinat çizimi, 1D, 2D ve 3D’de dağılım grafiği, 2D ve 3D’de yüzey grafiği.

NIRCal Veri Tedavi Öncesi
Herhangi bir sırada kullanılabilen 45 veri ön işleme algoritmasının ( ön-muamele ) büyük seçimi, örn. normalizasyon, SNV, türevleri
( 1, 2, 3 ), düzgünleştirme, dönüşümler, ofset düzeltme, MSC, özel doğrusal filtreleme.