A novel multivariate model for analysis of absorbance spectra allows for
each wavelength or spectral region to be modeled with just enough factors
to fully model the analytical signal without the incorporation of noise by
using excess factors. Each wavelength or spectral region is modeled
utilizing its own number of factors independently of other wavelengths or
spectral regions. An iterative combinative PCR algorithm allows a
different number of factors to be applied to different wavelengths. In an
exemplary embodiment, a three-factor model is applied over a given
spectral region. The residual of the three-factor model is calculated and
used as the input for an additional five-factor model. Prior to the
additional five factors being applied, some of the wavelengths are
removed. This leads to a three-factor model over the first region and an
eight-factor model over the second region. This analysis of residuals can
be repeated such that a one to n factor model could be applied to any
given wavelength, or rather any number of factors may be employed to model
any given frequency or spectral region. A method of predicting
concentration of a target analyte from sample spectra applies a
calibration developed using the inventive PCR algorithm to a matrix of
sample spectral to generate a vector of predicted concentrations for the
target analyte.
Модель романа multivariate для анализа спектров absorbance позволяет для каждых длины волны или спектральной зоны, котор нужно моделировать с just enough факторами полного для моделирования аналитически сигнала без внесения шума путем использование сверхнормальных факторов. Моделированы каждые длина волны или спектральная зона используя свой собственный число факторов независимо других длин волны или спектральных зон. Итеративный combinative алгоритм PCR позволяет по-разному количество факторов быть приложенным к по-разному длинам волны. В примерном воплощении, модель 3-faktora приложена над, котор дали спектральной зоной. Остаток модели 3-faktora высчитан и использован как входной сигнал для дополнительной модели 5-faktora. До дополнительных 5 будучи прикладыванными факторов, некоторые из длин волны извлечутся. Это водит к модели 3-faktora над первой зоной и модели 8-faktora над второй зоной. Этот анализ остатков можно повторить таким что одно к модели фактора н смогло быть приложено к любой, котор дали длине волны, или довольно любой число факторов может быть использован для моделирования любых, котор дали частоты или спектральной зоны. Метод предсказывать концентрацию analyte цели от спектров образца прикладывает начатую тарировку использующ изобретательный алгоритм PCR к матрице образца спектральной для того чтобы произвести вектор предсказанной концентрации для analyte цели.
