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Du bruit à la nuance : exploiter pleinement le potentiel des données de spectroscopie et de chromatographie
L'analyse chromatographique et spectrale est un élément essentiel du développement des procédés, car elle permet de connaître la composition et la structure des matériaux à valeur ajoutée. Comprendre comment la forme d'un spectre change en fonction des conditions expérimentales constitue un défi en raison de la complexité et du bruit des données. Cela mène souvent à une simplification excessive de l'analyse des pics, qui consiste à résumer les données en fonction de la hauteur du pic, de la séparation ou de la rétention. Ces résumés réduisent le potentiel des informations que l'on peut tirer des données spectrales.
Dans cette vidéo de 30 minutes, nous examinons le processus de nettoyage et de modélisation des données spectrales et vous expliquons comment mieux comprendre les formes de vos courbes.
Découvrez comment :
- nettoyer, aligner et analyser les données spectrales ;
- comprendre les changements dans les caractéristiques des pics ;
- obtenir des informations précieuses sur le développement et la caractérisation des processus.
Si vous êtes un scientifique ou un ingénieur qui collecte des données spectrales, chromatographiques ou similaires et que vous souhaitez mieux comprendre les tendances et les résultats, ne passez pas à côté de cet enregistrement.
Senior Systems Engineer, JMP
Emmanuel Romeu est Senior Systems Engineer pour JMP, une division de SAS spécialisée dans les logiciels installés pour la visualisation et l'analyse de données dynamiques. Il est consultant avant-vente pour l’industrie Chimique.
Avant de rejoindre JMP, Emmanuel a travaillé pendant 25 ans chez Beckman-Coulter Diagnostic où il a travaillé successivement dans l'industrialisation, la R&D en diagnostic médical et enfin comme statisticien. Il est diplômé en génie biologique de l'université de Clermont Ferrand et en statistique de l’université de Strasbourg.