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多变量建模与光谱数据分析工具

Unscrambler

多变量数据分析和实验设计软件

面向多变量、光谱与过程数据,支持数据预处理、探索分析、建模、预测和结果验证。

  • 多变量分析
  • 光谱预处理
  • PCA 与 PLS
  • 模型验证
Aspen Unscrambler 多变量分析界面

产品介绍

Product Overview

Aspen Unscrambler 是面向多变量统计分析、预测建模和交互式可视化的软件。主要功能强调对材料、传感器、过程和光谱数据的导入、绘图、预处理与建模;支持 PCA、PLS、异常值识别、模型验证和预测工作流。实验设计工具的当前版本范围需在采购前按正式许可确认。

  • 化学计量学分析人员
  • 光谱数据分析人员
  • 产品研发人员
  • 过程与质量数据分析人员

软件特征

Software Features

面向多源数据

可导入并组织材料、传感器、过程和光谱数据,作为分析与建模输入。

覆盖探索与预测

课程资料列出 PCA、PLS、多变量回归、预测和模型解释等分析步骤。

包含光谱处理流程

原厂产品页列出光谱数据绘图、预处理、建模以及化学计量学应用。

支持模型检查

可结合异常值识别、定性定量指标和验证步骤检查模型适用性。

主要功能

Main Functions

数据导入与预处理

组织多变量与光谱数据,并在建模前完成绘图查看和预处理。

  • 导入材料、传感器、过程和光谱数据
  • 组织变量、样本和数据表
  • 绘制并检查光谱数据
  • 执行建模前预处理
Aspen Unscrambler 原厂产品主视觉,用于数据导入与预处理模块

探索性多变量分析

通过主成分分析等方法查看样本与变量关系,并识别数据结构和异常点。

  • 建立 PCA 模型
  • 查看样本与变量关系图
  • 识别潜在异常样本
  • 分析多变量数据中的主要变化
Aspen Unscrambler 原厂产品主视觉,用于多变量分析模块

回归建模与预测

使用多变量回归方法建立输入与响应之间的关系,并形成预测模型。

  • 使用 PLS 等多变量回归方法
  • 选择模型组分数量
  • 查看校准与预测结果
  • 分析变量对模型的贡献
Aspen Unscrambler 原厂产品主视觉,用于回归与预测模块

模型验证与交互显示

结合模型指标和交互图形检查模型表现,并为后续应用整理结果。

  • 使用定性与定量方式检查模型
  • 比较校准和验证表现
  • 通过交互图形查看结果
  • 将模型用于后续预测流程
Aspen Unscrambler 原厂产品主视觉,用于模型验证模块

应用领域

Application Areas

光谱与化学计量学

用于光谱数据的预处理、多变量建模、验证与预测。

原材料分析

用于材料数据与光谱数据的分类、关系探索和模型构建。

产品研发

用于分析配方、工艺变量和质量响应之间的多变量关系。

过程数据分析

用于传感器和过程变量的建模、预测与变化原因分析。

产品质量研究

用于识别与质量指标相关的变量并建立统计模型。

制药 PAT 研究

用于光谱、过程与质量数据的多变量分析和模型开发。

常见问题

Frequently Asked Questions

Aspen Unscrambler 是什么软件?

它是面向多变量统计分析、预测建模和交互式数据可视化的软件,可处理材料、传感器、过程及光谱数据。

Unscrambler 支持光谱数据预处理吗?

支持,将光谱和化学计量学数据的导入、绘图、预处理与建模列为相关工作流程。

Unscrambler 包含哪些多变量分析方法?

包含了 PCA、PLS、多变量回归、异常值识别、预测和模型验证等内容。

当前 Unscrambler 是否包含实验设计工具?

包含,能够进行实验设计应用,但当前 Aspen 版本的具体工具和许可范围需在采购前确认。

如何确认 Unscrambler 的版本与平台要求?

版本、补丁和平台支持信息会更新,正式部署前需依据 AspenTech 当前支持资料及对应许可文件核对。