Chemometrics Toolbox化学计量学工具箱

北京环中睿驰科技有限公司

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Chemometrics Toolbox提供了70多种用于化学计量校准的**MATLAB函数。它使您能够使用方法（例如潜在变量中的多元线性回归、主成分回归和偏小二乘法）执行定量和定性分析。化学计量学将数据组织成矩形，以便对齐进行处理以创建校准或提取有用信息。这使得MATLAB成为化学计量学的理想环境。

Chemometrics Toolbox提供化学家、生物学家、科学家和工程师开发和验证与复杂过程分析仪和实验室仪器一起使用的校准所需的全面功能。Chemometrics Toolbox旨在提高生产力，提供的工具使用户能够快速轻松地将化学计量技术应用于数据，使他们能够对其应用进行定量和定性分析，同时保持对数学的信心。

为了简化校准的工业部署并减少与版本相关的维护问题，Chemometrics Toolbox与在平台上运行的MATLAB版本保持兼容。有些人成功地将Chemometrics Toolbox与Octave 结合使用，这是一个开源MATLAB克隆，可使用。

特征

**过70种专门的化学计量学功能

经典小二乘法 (K-matrix) 多元线性回归

逆小二乘法 (P-matrix) 多元线性回归

主成分分析（PCA 或因子分析） 

主成分回归 (PCR)

偏小二乘法 (PLS)

聚类分析

用于基于因子的方法的模型制定的指标函数

绘图和可视化功能

逐键入门教程

重点介绍 

多元线性回归 (MLR) 技术。化学计量学工具箱包括用于生成定量校准的核心程序。主要功能包括：经典小二乘法（CLS或K矩阵）、逆小二乘法（ILS或P矩阵）和Q矩阵方法。

基于因素的技术。该工具箱包括基于因子的方法，用于生成定量校准和获得对数据的定性洞察。主要功能包括：主成分分析（PCA或因子分析）、主成分回归 (PCR)、偏小二乘法 (PLS) 和 PLS回归矩阵（*迭代PLS预测）。

指标功能。 包含指标函数系列，以帮助在使用基于因子的技术时制定正确的模型：减少特征值指标、减少特征值的双向F检验、拟合训练数据、拟合验证数据、分数指标函数、交叉验证和预测残差平方和 (PRESS)。

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