2.4. NMR Spectra Preprocessing and Chemometrics. Multivariatedata anal dịch - 2.4. NMR Spectra Preprocessing and Chemometrics. Multivariatedata anal Việt làm thế nào để nói

2.4. NMR Spectra Preprocessing and

2.4. NMR Spectra Preprocessing and Chemometrics. Multivariate
data analysis was performed using Unscrambler
X version 10.0.1 (CAMO Software AS, Oslo, Norway) and
Amix version 3.9.4 (Bruker BioSpin, Rheinstetten,Germany).
First, to cope with small variations in pH or other sample
conditions such as ionic strength or temperature, simple
rectangular bucket tables were obtained from the complete
sets of 1Hand13CNMR spectra. In both cases, scaling to total
intensity was used. Further details on the bucketing process
ofNMR spectra formultivariate data analysis were previously
described [33]. Before multivariate analysis, all data were
mean centered. In the context of this study, principal component
analysis (PCA) was used for visualization and as a tool
for a differentiation between different honey types. During
PCA, several new axes instead of old variables (buckets)
called principal components (PC) are calculated and each
NMR spectrum is projected on the selected PCs resulting in
the scatter plot.We tested several spectral regions for calculation:
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
2.4. quang phổ NMR tiền xử lý và Chemometrics. Đa biếnphân tích dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng UnscramblerX phiên bản 10.0.1 (CAMO Software AS, Ốt-xlô, Na Uy) vàAmix Phiên bản 3.9.4 (Bruker BioSpin, Rheinstetten, Đức).Trước tiên, để đối phó với các biến thể nhỏ trong pH hoặc mẫu khácđiều kiện như ion sức mạnh hay nhiệt độ, đơn giảnthùng chữ nhật bảng đã thu được từ hoàn toànbộ 1Hand13CNMR spectra. Trong cả hai trường hợp, mở rộng quy mô với tổng sốcường độ đã được sử dụng. Thông tin chi tiết về quá trình bucketingofNMR spectra formultivariate phân tích dữ liệu đã trước đóMô tả [33]. Trước khi phân tích đa biến, tất cả dữ liệu đãcó nghĩa là tập trung. Trong bối cảnh của nghiên cứu này, các thành phần chínhphân tích (PCA) đã được sử dụng cho các kiểu trực quan và như một công cụcho một sự khác biệt giữa các loại mật ong khác nhau. Trong thời gianPCA, một số trục mới thay vì cũ biến (nhóm)được gọi là thành phần chính (PC) được tính toán và mỗiQuang phổ NMR dự kiến vào các máy tính được lựa chọn, kết quả làâm mưu scatter. Chúng tôi kiểm tra một số các vùng quang phổ cho phép tính:
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 3:[Sao chép]
Sao chép!
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: