pyMCR: A Python Library for MultivariateCurve Resolution Analysis with Alternating Regression (MCR-AR).
pyMCR: A Python Library for MultivariateCurve Resolution Analysis with Alternating Regression (MCR-AR).
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pyMCR：用于交替回归多元曲线分辨率分析 (MCR-AR) 的 Python 库。
DOI：
10.1002/https://.org/10.6028/jres.124.018
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发表时间：
2019
影响因子：
1.5
通讯作者：
C. Camp
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
C. Camp
pyMCR是一个新的开源软件库，用于执行多变量曲线
分辨率（MCR）分析与交替回归方案（MCR-AR）。MCR是一个
用于阐明分析物及其相关物的测量特征的化学计量学方法
丰度从一系列的混合物测量，没有这些值的任何知识，
先验。该软件库使用Python编写，使用户能够执行MCR分析
与他们的选择误差函数的最小化，约束，和回归。
此外，用户可以应用不同的约束和回归量进行签名和
丰度计算最后，这个库使用户能够开发自己的
约束、回归量和错误函数，或者从现有的
图书馆.
pyMCR is a new open-source software library for performing multivariate curve
resolution (MCR) analysis with an alternating regression scheme (MCR-AR). MCR is a
chemometric method for elucidating measurement signatures of analytes and their relative
abundance from a series of mixture measurements, without any knowledge of these values a
priori. This software library, written in Python, enables users to perform MCR analysis
with their choice of error functions for minimization, constraints, and regressors.
Further, users can apply different constraints and regressors for signature and
abundance calculations. Finally, this library enables users to develop their own
constraints, regressors, and error functions or import them from existing
libraries.
影响因子：
7.4
作者：
Zhang, Delong;Wang, Ping;Slipchenko, Mikhail N.;Ben-Amotz, Dor;Weiner, Andrew M.;Cheng, Ji-Xin
通讯作者：
Cheng, Ji-Xin