MATLAB propose un environnement puissant pour traiter, analyser et visualiser des données spectroscopiques, notamment des données de RMN, de chromatographie et de spectrométrie de masse. Grâce à des toolboxes robustes et des workflows personnalisables, vous pouvez automatiser l'importation de données, effectuer un traitement avancé des signaux et extraire des informations pertinentes à partir de jeux de données complexes.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Importer, prétraiter et visualiser les données de RMN, de chromatographie et de spectrométrie de masse à des fins d'interprétation
- Appliquer des techniques avancées de traitement du signal pour améliorer les spectres, supprimer le bruit et corriger les artefacts de la ligne de base
- Créer et automatiser des pipelines d'analyse pour la quantification, la détection des pics et l'identification des composés
- Intégrer des méthodes de Machine Learning pour classifier, regrouper ou prédire les propriétés chimiques à partir de données spectroscopiques
- Créer et partager des modules pédagogiques pour enseigner l'analyse des données spectroscopiques et les compétences de codage en chimie
Traitement et analyse de données de RMN
Améliorez vos enseignements grâce à des exemples de code MATLAB pour le traitement des données de RMN. Faites des démonstrations de sélection de pics, de correction de ligne de base et d'analyse spectrale en classe.
Résonance paramagnétique électronique (RPE)
Découvrez EasySpin, une toolbox communautaire MATLAB pour la spectroscopie RPE, exploitable pour l'enseignement, les simulations et l'analyse des données RPE dans le cadre de vos recherches ou de vos cours.
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Chromatographie
Découvrez la toolbox communautaire MATLAB pour la chromatographie, une ressource destinée à l'enseignement et à l'analyse des données chromatographiques, notamment l'intégration et la visualisation des pics.
Spectrométrie de masse
Idéale pour l'enseignement et la recherche, cette toolbox permet d'explorer de manière pratique les workflows de traitement des données de spectrométrie de masse, en apprenant aux utilisateurs à nettoyer des jeux de données analytiques complexes, à les interpréter et à en extraire des informations pertinentes.
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