作品包：QUANT2

PLS等多元校准算法将指定波长区域的光谱强度（例如吸光度值）与通过适当参考方法获得的成分浓度值相关联。校准工作需要使用某些工具、绘图和统计数据，以获得可靠和稳健的校准模型。

在多重评价框架中，两步评价提供了一个额外的维度：嵌套量化模型允许在每个成分的规定浓度范围内进一步优化方法的准确性。

数量2主要特点：

• 具有完全交叉验证和测试集验证的PLS校准算法。
• 自动方法优化算法：通过自动排列光谱范围和预处理方法确定优化校准模型。
• 不限数量的组件/属性和多达64000个光谱。
• 显示预处理光谱的各种光谱预处理方法或序列。
• 使用Kennard Stone算法，通过组件/属性值或多维PCA分数选择样本测试集。

• 利用kNN算法检测和消除多维PCA分数空间中的冗余样本，从而减少数据集。
• 光谱视图和所有图中后续光谱的颜色标记。
• 参考浓度相关矩阵，用于识别各个组分之间具有高度共线性的组分。
• 校准数据集中复制样品的自动识别和分组。
• 检查单个样品重复测量的光谱和预测重复性。
• 从光谱文件或数据库自动导入参考值。
• 保护方法文件，仅允许用于特定仪器，包括保护规定的时限（需要OPUS/验证软件）。
• 符合21CFR11要求的方法文件电子签名（需要OPUS/验证软件）。
• 校准设计，基于给定数量的成分和浓度范围，创建具有不相关成分的样本列表。