1 · 預測
2 · 操作
移動滑桿或選擇情境即時重算;參數會跨幕保留。當幕顯示不同步驟,最後一幕使用完整共同管線。第四幕另外隔離展示 SNV 對純加性常數與倍數的效果。
3 · 觀察
相同網格、相同處理:Top-3
| 排名 | 候選 | Pearson r ↑ | Cosine ↑ | SAM ° ↓ | Euclidean ↓ |
|---|
無通用相似度門檻。這裡不做 NNLS 定量;即使將訊號係數正規化成總和 1,也不是質量分率,仍需標準品、儀器響應校正與獨立驗證。
FOOD ANALYSIS LAB · W11 · 六幕互動實驗
接續 W10 的校正與重複掃描:本週先清理光譜,再建立可辯護的定性比對。每幕約 3–5 分鐘,自由往返。
所有曲線均由高斯峰與固定種子雜訊合成,是教學資料,不是實測的食品或化合物參考光譜。A、B、C、A′ 只是虛構庫標籤,不應用於食品真偽或安全判定。
移動滑桿或選擇情境即時重算;參數會跨幕保留。當幕顯示不同步驟,最後一幕使用完整共同管線。第四幕另外隔離展示 SNV 對純加性常數與倍數的效果。
| 排名 | 候選 | Pearson r ↑ | Cosine ↑ | SAM ° ↓ | Euclidean ↓ |
|---|
無通用相似度門檻。這裡不做 NNLS 定量;即使將訊號係數正規化成總和 1,也不是質量分率,仍需標準品、儀器響應校正與獨立驗證。
CSV 包含完整 281 點光譜與各處理階段;JSON 紀錄包含參數、Top-3 及其餘候選分數、預測與解釋。進度僅存於本機瀏覽器,不上傳。