In this equation, X is the matrix o

In this equation, X is the matrix of experimental data, C and S
are concentration profiles of the compounds and spectral profile,
respectively, and E is the error-related matrix. The decomposition
of the X matrix is attained through iterative optimization. The
result of this process is finding the C and S matrices that minimize
the error in the raw dataset at each iteration cycle. To start the
iterative ALS procedure, an initial estimation is required for the
concentration or spectral profiles of each species. Several methods
have been used for this purpose, such as simple-to-use interactive
self-modeling mixture analysis (SIMPLISMA) [20], which was utilized
for the initial estimation of spectral profile in this study. If the
initial estimates are the spectral profiles, the unrestricted least
squares solution for the concentration profiles can be calculated
according to following equation:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในสมการนี้ X คือ เมตริกซ์ข้อมูลทดลอง C และ Sส่วนกำหนดค่าความเข้มข้นของสารและโปรไฟล์สเปกตรัมตามลำดับ และ E เป็นเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาด การเน่าของ X เมตริกซ์บรรลุด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำ การผลของกระบวนการนี้คือการหาเมทริกซ์ C และ S ที่ลดข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลดิบในแต่ละรอบการเกิดซ้ำ เริ่มต้นขั้นตอนซ้ำใน ALS ประเมินเบื้องต้นที่จำเป็นสำหรับการความเข้มข้นหรือโปรไฟล์สเปกตรัมของแต่ละสายพันธุ์ วิธีการต่าง ๆใช้สำหรับวัตถุประสงค์นี้ เช่นง่าย ๆ การใช้แบบโต้ตอบโมเดลการวิเคราะห์ส่วนผสม (SIMPLISMA) [20], ซึ่งถูกนำมาใช้ด้วยตนเองสำหรับการประเมินเบื้องต้นในการศึกษานี้ของสเปกตรัม ถ้าการเริ่มต้นประมาณการส่วนกำหนดค่าสเปกตรัม ไม่มีข้อจำกัดน้อยที่สุดสามารถคำนวณแก้ปัญหาสี่เหลี่ยมสำหรับส่วนกำหนดค่าความเข้มข้นตามสมการต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในสมการนี้ X คือเมทริกซ์ของข้อมูลการทดลอง, C และ S
โปรไฟล์ความเข้มข้นของสารและโปรไฟล์สเปกตรัม
ตามลำดับและ E เป็นเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาด การสลายตัว
ของ X เมทริกซ์จะบรรลุด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำแล้วซ้ำอีก
ผลของกระบวนการนี้คือการหาซีและเอสเมทริกซ์ที่ลด
ข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลดิบในแต่ละรอบการทำซ้ำ ที่จะเริ่มต้น
ขั้นตอนการ ALS ซ้ำการประเมินครั้งแรกเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ
ความเข้มข้นหรือสเปกตรัมโพรไฟล์ของแต่ละสายพันธุ์ หลายวิธีที่
จะนำมาใช้เพื่อการนี้เช่นที่ง่ายต่อการใช้งานแบบโต้ตอบ
การวิเคราะห์ด้วยตนเองการสร้างแบบจำลองผสม (SIMPLISMA) [20] ซึ่งถูกนำมาใช้
สำหรับการประมาณค่าเริ่มต้นของรายละเอียดสเปกตรัมในการศึกษานี้ หาก
ประมาณการเบื้องต้นโปรไฟล์สเปกตรัมน้อยไม่ จำกัด
วิธีการแก้ปัญหาสี่เหลี่ยมสำหรับโปรไฟล์เข้มข้นสามารถคำนวณ
ตามสมการต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในสมการนี้ X คือเมทริกซ์ของการทดลอง , C และ Sมีความเข้มข้นของสารประกอบ และโปรไฟล์ของสเปกตรัมตามลำดับ และ E เป็นข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับเมทริกซ์ การย่อยสลายของ X เมทริกซ์บรรลุผ่านวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ ที่ผลของกระบวนการนี้จะค้นหา c และ s เมทริกซ์ที่ลดข้อผิดพลาดในข้อมูลวัตถุดิบในแต่ละซ้ำรอบ เพื่อเริ่มวิธีการและขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นคือสมาธิหรือโปรไฟล์ของสเปกตรัมของแต่ละชนิด วิธีการต่าง ๆได้ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์นี้ เช่น ใช้ง่ายโต้ตอบการวิเคราะห์ตนเองแบบผสม ( simplisma ) [ 20 ] ซึ่งใช้ค่าเริ่มต้นของโปรไฟล์ในการศึกษานี้ ถ้าประมาณการเบื้องต้นรูปแบบสเปกตรัม , ไม่จำกัดอย่างน้อยโซลูชั่นสี่เหลี่ยมสำหรับความเข้มข้นที่สามารถคำนวณตามสมการต่อไปนี้ :