Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Data-analysis of pyrolysis-chromatograms by means of simca pattern-recognition

Författare

Summary, in English

The variability between repetitive pyrolysis—chromatograms of the same type of samples is not totally random, but can in part be modelled by a principal components (PC) model. This makes it possible to use efficiently repetitive pyrolysis-chromatograms of samples of known types to obtain separate PC models for each type. Samples of unknown origin can then be classified according to which of the PC models their pyrolysis-chromatograms are most similar.



The methodology is illustrated using pyrolysis—gas chromatograms of two species of the fungal genus Penicillium.

Publiceringsår

1979

Språk

Engelska

Sidor

53-65

Publikation/Tidskrift/Serie

Journal of Analytical and Applied Pyrolysis

Volym

1

Issue

1

Dokumenttyp

Artikel i tidskrift

Förlag

Elsevier

Ämne

  • Biological Sciences

Status

Published

Forskningsgrupp

  • Microbial Ecology

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 1873-250X