Unscrambler

Перейти к навигацииПерейти к поиску
The Unscrambler X
ТипМногомерная статистика, Многомерный анализ, Планирование эксперимента, Хемометрика, Спектроскопия, Сенсорный анализ
РазработчикCAMO Software
Операционная система Microsoft Windows
Последняя версия10.1 (январь 2011)
ЛицензияПроприетарная
Сайтunscrambler.camo.com

Unscrambler — коммерческий программный продукт для анализа многомерных данных, используемый на этапе калибровки многомерных данных. К многомерным данным чаще всего относят аналитические данные, например, данные по спектроскопии в ближней инфракрасной области, по спектроскопии комбинационного рассеяния света, по разработке прогнозных моделей при использования в режиме реального времени для материалов спектрального анализа. Это программное обеспечение было разработано в 1986 году Харальдом Мартенсом,[1] а позже поддерживалось фирмой CAMO Software.

Функциональность

Unscrambler одним из первых использовал метод регрессии частных наименьших квадратов (англ. Partial least squares regression, PLS).[2] Среди других математических методов используются также анализ главных компонент,[3] 3-х-вариантный PLS, многомерное разрешение кривой (англ. Multivariate curve resolution), планирование эксперимента, обучение с учителем, обучение без учителя и кластерный анализ.[4]

Программное обеспечение используется в спектроскопии, хроматографии, обработке данных в научных исследованиях, системах неразрушающего контроля качества в фармацевтической промышленности,[5][6] сенсорном анализе[7][8] и химической промышленности.[9][10]

Примечания

  1. ↑ Harald Martens, Terje Karstang, Tormod Næs (1987) Improved selectivity in spectroscopy by multivariate calibration Journal of Chemometrics 1(4):201-219 doi:10.1002/cem.1180010403
  2. ↑ Abdi, H. (2003) Partial least squares regression In Lewis-Beck, M., Bryman, A., Futing, T. (Eds.). Encyclopedia for Research Methods for the Social Sciences. Thousand Oaks, CA Sage, pp. 1–17
  3. ↑ S. De Vries, Cajo J.F. Ter Braak (1995) Prediction error in partial least squares regression: a critique on the deviation used in The Unscrambler Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 30:239-245 PDF Архивная копия от 20 февраля 2012 на Wayback Machine
  4. ↑ Kristian Helland (1991) UNSCRAMBLER 11, version 3.10: A program for multivariate analysis with PLS and PCA/PCR Journal of Chemometrics 5(4):413-415 doi:10.1002/cem.1180050410
  5. ↑ M.R. Maleki, A.M. Mouazen, H. Ramon and J. De Baerdemaeker (2006) Multiplicative Scatter Correction during On-line Measurement with Near Infrared Spectroscopy Biosystems Engineering 96(3):427-433 doi:10.1016/j.biosystemseng.2006.11.014
  6. ↑ Tatavarti AS, Fahmy R, Wu H, Hussain AS, Marnane W, Bensley D, Hollenbeck G, Hoag SW. Assessment of NIR Spectroscopy for Nondestructive Analysis of Physical and Chemical Attributes of Sulfamethazine Bolus Dosage Forms AAPS PharmSciTech. 2005; 06(01): E91-E99. doi:10.1208/pt060115
  7. ↑ Yusop, S.M., O'Sullivan, M.G., Kerry, J.F. and Kerry, J.P. (2009), "Sensory Evaluation Of Indian-style Marinated Chicken by Malaysian and European Naive Assessors" Journal of Sensory Studies, 24: 269–289. doi: 10.1111/j.1745-459X.2009.00210.x
  8. ↑ Yusop, S.M., O'Sullivan, M.G., Kerry, J.F. and Kerry, J.P. (2009), "Sensory Evaluation Of Chinese-style Marinated Chicken by Chinese and European Naive Assessors" Journal of Sensory Studies, 24: 512-533. doi: 10.1111/j.1745-459X.2009.00224.x
  9. ↑ Agustina Guiberteau Cabanillas, Teresa Galeano Díaz, Nielene María Mora Díez, Francisco Salinas, Juan Manuel Ortiz Burguillos and Jean-Claude Viré (2000) Resolution by polarographic techniques of atrazine–simazine and terbutryn–prometryn binary mixtures by using PLS calibration and artificial neural networks Analyst 125:909-914 doi:10.1039/b000726i
  10. ↑ Emilio Marengo,Elisa Robotti,Daniela Cecconi,Mahmoud Hamdan,Aldo Scarpa & Pier Giorgio Righetti (2004) Identification of the regulatory proteins in human pancreatic cancers treated with Trichostatin A by 2D-PAGE maps and multivariate statistical analysis Analytical and Bioanalytical Chemistry 379(7):992-1003 doi:10.1007/s00216-004-2707-x