Stáhnout prezentaci
Prezentace se nahrává, počkejte prosím
ZveřejnilAneta Havlová
1
– základní matematické operace se signály (odečty, podíly...) – složitější operace se sadou datových souborů – tvorba maker pro automatizaci zpracování Zpracování většího počtu datových souborů
2
Kompatibilita ZÁZNAMŮ konverze dat –kompatibilita typu proměnných a jednotek konverze dat –kompatibilita proměnné y - typ proměnné a JEDNOTKY !!! –kompatibilita proměnné x - typ proměnné a JEDNOTKY !!!
3
Kompatibilita ZÁZNAMŮ –kompatibilita datového kroku („hustoty bodů“ - data spacing) interpolace dat či snížení hustoty bodů normalizace stupnice –kompatibilita polohy bodů normalizace stupnice
8
Odečty ZÁZNAMŮ ä kompenzace vlivu pozadí ä kompenzace vlivu matrice ä kompenzace vlivu rozpouštědla è ODEČET REFERENTNÍHO ZÁZNAMU ä sledování změn v závislosti na další proměnné (čas, teplota...) è ODEČET VÝCHOZÍHO ZÁZNAMU
9
Odečty ZÁZNAMŮ X ZPŮSOBY ODEČTU A - B ä A - B (kompenzační odečet) è STEJNÉ VŠECHNY OSTATNÍ PODMÍNKY a PARAMETRY MĚŘENÍ kromě VLIVU, který má být KOMPENZOVÁN
10
Odečty ZÁZNAMŮ X ZPŮSOBY ODEČTU A - k Bk ä A - k B ( k - nastavitelný faktor, kladné číslo) å sledování změn záznamů è INFORMACE JE NEJEN k VE VÝSLEDNÉM ZÁZNAMU, ale též V HODNOTĚ faktoru k
11
Součty ZÁZNAMŮ ADITIVITA SUB-SPEKTER ? SOUČTY ZÁZNAMŮ od složek směsi pro reálnou směs od složek směsi pro srovnání s experimentálním záznamem pro reálnou směs STUDIUM INTERAKCÍ !
12
Součty ZÁZNAMŮ X ZPŮSOBY SOUČTU mA + n Bm, n mA + n B ( m, n - nastavitelné faktory, kladná čísla) å sledování změn záznamů při míchání komponent è INFORMACE JE NEJEN m, n VE VÝSLEDNÉM ZÁZNAMU, ale též V HODNOTĚ faktorů m, n
13
Násobky ZÁZNAMŮ KVANTIFIKACE NÁSOBEK ZÁZNAMU - změna obsahu analytu - změna nastavení měřicího zařízení - změna dalších podmínek měření
14
Podíly ZÁZNAMŮ ä opakované záznamy - míra shody è PODÍL A/B=1 pro shodná spektra ä dělení jednopaprskových spekter pro získaní transmitančních spekter è TAM, KDE POUZE PŘÍSTROJOVÝ VLIV A/B=1 (100 %) R pozn. log A/B = log A - log B
19
Průměrování ZÁZNAMŮ ä opakované záznamy pro tentýž vzorek za stejných experimentálních podmínek è ZVÝŠENÍ POMĚRU signál/šum ä záznamy pro různé vzorky stejného původu è ZLEPŠENÍ REPRESENTATIVNOSTI DAT
20
Průměrování ZÁZNAMŮ ¢ VÝPOČET SMĚRODATNÝCH ODCHYLEK PODÉL ZÁZNAMU äopakované záznamy pro tentýž vzorek za stejných experimentálních podmínek è OVĚŘENÍ STABILITY VZORKU příp. též MĚŘICÍHO SYSTÉMU
21
Průměrování ZÁZNAMŮ ¢ VÝPOČET SMĚRODATNÝCH ODCHYLEK PODÉL ZÁZNAMU äzáznamy pro různé vzorky stejného původu è SLEDOVÁNÍ HOMOGENITY/HETEROGENITY VZORKŮ
23
Tvorba MAKER opakovaní stejného sledu operací (příp. velmi podobného) při zpracovávání rozsáhlých sad dat è ZRYCHLENÍ PRÁCE, SNÍŽENÍ RIZIKA CHYB ZPŮSOBENÝCH LIDSKÝM FAKTOREM
24
Tvorba MAKER ä PLNĚ AUTOMATIZOVATELNÝ SLED OPERACÍ, NEVYŽADUJÍCÍ ZÁSAH UŽIVATELE ä SLED OPERACÍ, KDE POUZE V PŘEDEM ZNÁMÝCH A JEDNOZNAČNĚ URČENÝCH MÍSTECH JE NUTNÝ ZÁSAH UŽIVATELE
25
Tvorba MAKER äSLED OPERACÍ, KDE KAŽDÝ JEDNOTLIVÝ KROK MŮŽE BÝT OVLIVNĚN UŽIVATELEM è PLNĚ INTERAKTIVNÍ MAKRO
26
Tvorba MAKER ä Makra vytvářená v rámci specializovaných programů pro zpracování určitého typu dat è běh makra je spouštěn v rámci daného programu (skupiny programů) £ PROBLÉM „PŘENOSITELNOSTI“ makra
27
Tvorba MAKER ä Makra vytvářená v rámci obecných programovacích jazyků è makra spustitelná jako samostatně běžící programy £ PROBLÉM PODPORY FORMÁTŮ VSTUPNÍCH DAT
28
Relativně snadná tvorba makra i pro běžného uživatele
29
Obtížnější tvorba maker pro běžného uživatele, širší nabídka programovacích možností
Podobné prezentace
© 2024 SlidePlayer.cz Inc.
All rights reserved.