EXPERIMENTO DIDÁTICO DE QUIMIOMETRIA PARA CLASSIFICAÇÃO DE ÓLEOS VEGETAIS COMESTÍVEIS POR ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO MÉDIO COMBINADO COM ANÁLISE DISCRIMINANTE POR MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS: UM TUTORIAL, PARTE V
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Data de Publicação: | 2020 |
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Resumo: | A teaching experiment on supervised pattern recognition in chemometrics was proposed in this tutorial to introduce partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). A new approach of the experiment published in the first tutorial of this series was revisited and employed to the classification of edible vegetable oils. The spectra of olive, canola, soybean and corn oils were obtained using an attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectrometer in the range of 600 to 4000 cm-1. The combination of ATR-FTIR and PLS-DA classification method was able to correctly classify 100% of the validation samples. The Matlab commands, routines and functions were presented, and a didactic explanation of the concepts and interpretation of the data was provided. |
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EXPERIMENTO DIDÁTICO DE QUIMIOMETRIA PARA CLASSIFICAÇÃO DE ÓLEOS VEGETAIS COMESTÍVEIS POR ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO MÉDIO COMBINADO COM ANÁLISE DISCRIMINANTE POR MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS: UM TUTORIAL, PARTE Vdidactic experimentinfrared spectroscopychemometricsdiscriminant analysispartial least squaresA teaching experiment on supervised pattern recognition in chemometrics was proposed in this tutorial to introduce partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). A new approach of the experiment published in the first tutorial of this series was revisited and employed to the classification of edible vegetable oils. The spectra of olive, canola, soybean and corn oils were obtained using an attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectrometer in the range of 600 to 4000 cm-1. The combination of ATR-FTIR and PLS-DA classification method was able to correctly classify 100% of the validation samples. The Matlab commands, routines and functions were presented, and a didactic explanation of the concepts and interpretation of the data was provided.Sociedade Brasileira de Química2020-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-40422020000300371Química Nova v.43 n.3 2020reponame:Química Nova (Online)instname:Sociedade Brasileira de Química (SBQ)instacron:SBQ10.21577/0100-4042.20170480info:eu-repo/semantics/openAccessSantana,Felipe Bachion deSouza,André Marcelo deAlmeida,Mariana RamosBreitkreitz,Márcia CristinaFilgueiras,Paulo RobertoSena,Marcelo MartinsPoppi,Ronei Jesuspor2020-05-28T00:00:00Zoai:scielo:S0100-40422020000300371Revistahttps://www.scielo.br/j/qn/ONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpquimicanova@sbq.org.br1678-70640100-4042opendoar:2020-05-28T00:00Química Nova (Online) - Sociedade Brasileira de Química (SBQ)false |
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