To improve the quality of the analysis, two multivariate methods, name的简体中文翻译

To improve the quality of the analy

To improve the quality of the analysis, two multivariate methods, namely PLS and principal component regression (PCR) were applied. The following spectral ranges 2897–2864, 1625–1558, 1497–741 and 564–422 cm−1 were chosen for diclofenac sodium solutions. Results obtained were evidently better than those for univariate models. The calibration curves for API and additives were characterised by R2 values in the range of 0.992–0.997. This is depicted in Fig. 4 for API. In Table 1 the RSEP values found for the calibration, validation and testing samples using PLS and PCR models are quoted.
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为了提高分析质量,应用了两种多元方法,即PLS和主成分回归(PCR)。对于双氯芬酸钠溶液,选择了以下光谱范围2897–2864、1625-1558、1497-1741和564-422 cm-1。获得的结果明显优于单变量模型。API和添加剂的校准曲线的特征是R2值在0.992-0.997之间。在图4中针对API进行了描述。在表1中,引用了使用PLS和PCR模型为校准,验证和测试样品找到的RSEP值。
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为了提高分析质量,应用了两种多变量方法,即PLS和主分量回归(PCR)。以下光谱范围 2897_2864、1625_1558、1497_741 和 564×422 cm_1 被选择用于三氯芬酸钠溶液。获得的结果显然优于单变量模型的结果。API 和添加剂的校准曲线以 0.992_0.997 范围内的 R2 值为特征。这如图 4 所示,用于 API。在表 1 中,引用了使用 PLS 和 PCR 模型的校准、验证和测试样本的 RSEP 值。
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为了提高分析质量,采用了PLS和主成分回归(PCR)两种多变量分析方法。双氯芬酸钠溶液的光谱范围为2897-2864、1625-1558、1497-741和564-422 cm-1。所得结果明显优于单变量模型。API和添加剂的校准曲线由0.992–0.997范围内的R2值表征。这在图4中描述了API。在表1中,引用了使用PLS和PCR模型的校准、验证和测试样品的RSEP值。<br>
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