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J-GLOBAL ID：201702244004210058   整理番号：17A1258132

未知intereferencesの存在下における混合定量化【Powered by NICT】

Mixture quantification in the presence of unknown interferences

著者 (4件)： Wang Zelun (Texas A&M University, College Station, Texas 77840, USA) ,  Jin Tiening (Texas A&M University, College Station, Texas 77840, USA) ,  Lin Paotai (Texas A&M University, College Station, Texas 77840, USA) ,  Gutierrez-Osuna Ricardo (Texas A&M University, College Station, Texas 77840, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISOEN  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学混合物の成分が既知であれば部分最小二乗などの多成分分析のための従来の方法は良く機能した。しかし,未知妨害成分は混合物中に存在するとき,これらの方法がかなり低下する。化学混合物定量における干渉問題を解決するスパースアクティブ検出アプローチを提案した。アプローチは大きなライブラリーは百(または千)ポテンシャルintereferencesを含む利用できることを仮定している。条件(すなわち,測定ベクトルを一致が存在する多数の解)をもたらすので,この戦略は従来のキャリブレーションモデルと実行不可能である。活性センシングを組み合わせたスパース性制約を持つ標的化合物の濃度を回復し,高濃度未知背景の存在下でもできることを示した。Fourier変換赤外(FTIR)スペクトルのデータベースからシミュレートされた混合物を用いた部分最小二乗に対する法の性能を評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 干渉 ,  Fourier変換 ,  *部分最小二乗法 ,  ベクトル ,  スペクトル ,  データベース ,  妨害成分
準シソーラス用語： 高濃度 ,  スパース性 ,  多成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (1件)： 定量化