技术：GC-MS、IR、NMR
类型：科学海报
应用领域：汽车与航空航天、法医与毒理学、代谢组学、制药与生物技术、质量控制
产品：KnowItAll 软件
SciX 2025: 2025年10月5日–10日
主成分分析（PCA）是一种强大的统计方法，通过在保留大部分原始数据变异性的同时降低数据维度，从而简化复杂的数据集。
将其应用于光谱数据时，可以揭示传统逐一光谱分析难以发现的潜在趋势。
借助 KnowItAll 软件中的 TrendFinder 应用，我们对包括 IR、¹H NMR 和 MS 在内的多个数据库集合进行了 PCA 分析。
同时，该方法也适用于 Raman、UV-Vis 以及色谱数据集。
结果表明，在无需先验知识的情况下即可成功区分不同样本类型，验证了该方法在多种光谱分析技术中的有效性，并揭示了实验参数与光谱特征之间的重要关联关系。