کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11031278 | 1646045 | 2018 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
simsMVA: A tool for multivariate analysis of ToF-SIMS datasets
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
K-means clustering - K به معنی خوشه بندی استTof-SIMS - TOF-SIMSPrincipal components analysis - تجزیه و تحلیل اجزای اصلیMultivariate analysis - تحلیل چندمتغیرهToolbox - جعبه ابزارGUI - رابط کاربری گرافیکیSIMS - سیمزMass spectrometry - طیف سنجی جرمیMatlab - متلب Non-negative matrix factorisation - مقیاس ماتریس غیر منفیSoftware - نرم افزار
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Imaging mass spectrometry datasets are every year larger and more complex, with unsupervised multivariate analysis (MVA) becoming a routine procedure for most researchers. Moreover, the increasing interdisciplinarity of the field demands the development of software for rapid and accessible MVA for researchers of various backgrounds. This paper presents a MATLAB-based software for performing principal component analysis (PCA), non-negative matrix factorisation (NMF) and k-means clustering of large analytical chemistry datasets with a particular focus on of time-of-flight secondary ions mass spectrometry (ToF-SIMS). All five modes of operation (spectra, profiles, images, 3D and multi) are described with a few examples of typical applications at The Surface Analysis Laboratory of the University of Surrey: point spectra analysis of wood growth regions, depth profiling of a metallic multi-layered sample, imaging of an organic coating on a metal substrate and 3D characterisation of an automotive grade polypropylene.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems - Volume 182, 15 November 2018, Pages 180-187
Journal: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems - Volume 182, 15 November 2018, Pages 180-187
نویسندگان
Gustavo F. Trindade, Marie-Laure Abel, John F. Watts,