WinISI 定标软件练习使用手册
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WinISI 定标练习I
建立新项目Project set up procedure
练习：建立新项目
使用程序：WinISI 主菜单
练习目的：如何在WinISI中建立新项目
1.在WinISI主界面，点击”New Project”按钮，输入相应级别的密码，然后点击
OK。
级别2的密码就是“two”。
2.出现了”New Project”对话框。
输入一个项目名称，比如“Training”，然后点
击”Next”按钮。
3.出现了”Select a directory for the project”对
话框。
在显示的”Current Directory” 栏内
现在显示的是”C:/winisis”，在它的后面继
续增加下级路径”/training”，来创建一个
该项目的子目录——“C:/winisi/training”。
点击”Select Directory to save your
settings”，会出现一个提示”Directory does
not exist do you wish to creat it?”，选择确
定。
完成后，会回到主界面，刚才新建的名称
为”Taining”的项目会在界面左边的项目列表中出现，而且选中该项目的话，在界面左下角你可以看到它的路径。
4.点击”Training”项目，注意在右边的文件列表栏中没有任何文件（如果没有显
示文件列表栏，点击中间的”View files”）。
这是因为在该项目中还没有生成任何文件。
点击”Edit Project”，你就可以改变项
目的名称、路径。
点击”Add/Move/Delete files”对文件
进行添加-Add、移动-Move、删除
-Delete和重命名-Rename等操作。
请
将所有的练习文件复制到这一项目下。
在”Add/Move/Delete files”对话框中，左边是目前本项目下的文件列表，右边可选择将其它路径下的文件复制
（Add）到本项目目录下，或将本项目下的文件剪切（Move）到该路径；还可以将本项目下的文件删除或重命名。
5.在主菜单中点击”Append History File”，将会打开一个记事本用来记录与本项
目有关的细节。
该历史文件可以在任何时间通过”View & Modify Files”来察看。
WinISI 定标练习II
察看及编辑文件View &Modify Files
练习:查看保存光谱并输入实验室数据
使用程序:View & Modify Files
使用文件: Training.nir
练习目的:A:添加实验室标准数据
B:创建一新文件/合并文件
C:删除/剔除扫描光谱
D:对光谱进行平均
View & Modify Files程序块主要进行查看及编辑样品编号，添加及修改实验室标准数据，对光谱文件进行排序生成其它新文件用于不同目的的评估和测试等操作。
另外一个重要的功能即进行定标方程的调整。
1.在“Training”分析项目下，点击View & Modify Files（查看及编辑文件）按钮/Spectra File光谱文件选项
2.File IO文件输入/输出对话框出现。
确认作
上角项目栏内显示的是”Training”，如果不是
请通过下拉箭头按钮选择”Training”。
然后点
亮要选择的光谱文件“Training.nir”,点击
OK键。
3.当点亮某个文件时，有关此文件的信息列表
将在屏幕下方显示。
4.在屏幕上方的工具行点击Reference Values(实验室数据)/Reorder, Add, Delete Constituents添加/删除/排序化学成分项
5.点击Add添加按钮,输入成分名的窗口
出现。
输入“Protein”，点击OK.成分列
表中将会显示此项。
然后输入“Moist”,
点击OK。
依次输入其它需输入的成分名。
6.完成后点击OK,屏幕将出现问话“All
lab values will be dry matter based? (所有
成分都是干基数据吗？)”，如果是，选择
Yes，如果所有的成分都是湿基分析结果，选择No。
7.Protein和Moist数据列出现，所有的数据目前都是0
8.再次点击工具行中的Reference Value，然后选择Enter/Edit Values(输入及编辑实验室数据)
9.第一个样品的样品号将被点亮。
按住“Ctrl”键，点击右箭头键，将输入标移至蛋白成分列。
10.输入各样品的Protein蛋白成分。
采用上下键进行行之间移动，采用“Ctrl”键+→(或←)键进行列之间移动，以此操作完成Moist水份数据的输。
11.所有数据输入完成后，将鼠标键头移至屏幕右方空白处，点击鼠标右键，退出成分输入操作。
点击窗口右上角的“X”按纽，关闭文件编辑窗口。
12.窗口关闭后，输入的数据将自动保存。
注意刚才操作的Training.NIR 文件，在输入化学成分后，将自动转换成Training.CAL文件，而Training.NIR文件不复存在。
Creat A New File创建新文件
1. 在“Training”分析项目下，点亮
Training.CAL文件
2.点击View&Modify文件编辑快捷键，然
后选择Spectra files光谱文件，有关
Training.CAL文件的信息在屏幕上显示。
3.在屏幕上方的工具栏，选择Functions(功
能)/Select(选择)/By Position(根据位置号),
然后点击,根据位置号选择样品的对话框出现。
4.输入位置号1,3,5,7-9,然后点击OK,具有这些位置号的样品自动被点亮
5.点击Functions(功能)/Merge(合并)/Creat new file(创建新文件)项
6.此时File View/Modify文件查看/编辑对话窗口出现，提示“Type the name of the file to be create, use cancel to quit create files”(键入创建的文件名，点击取消来退出创建文件)，点击OK
7.File IO文件输入/输出窗口出现，输入新的文件名“New.CAL”,然后点击OK
8.File ID文件代码信息窗口出现，提示输入新文件的文件代码信息，可以对文件内容作简单描述说明，然后点击OK。
9.再次出现“Type the name of the file to be create, use cancel to quit create files ”，选择“取消”来退出。
10.提示“File the remaining samples?”(将剩下的样品继续存成新文件吗？)问话框出现，回答No，屏幕将显示源文件及生成的新文件信息。
如果选择Yes，则对剩余样品保存为另一新文件。
注意在新文件中，原来样品的位置号已重新排序，但样品编号保持不变。
操作
源文件没有任何改动。
选择的样品只是被拷贝到新文件。
11. 点击Functions(功能)/Merge(合并)/Merge samples to other file(合并被选样
品到其它文件)项/Add to the end of chosen file（添加到被选文件的结尾部分），将NEW.CAL中的样品再加回到Training.cal文件的结尾。
出现提示“Select an exiting file to receive the currently selected samples, use cancel when finished(选择
一个已存在的文件来接收目前被选中的样品，当结束时选择取消)”，确定后在File I/O对话框中，选择Training.cal，点击OK，出现”Match Constituent Data“窗口，确认左边的”Source Constituents”和右边的”Destination Constituent”对应正确。
有时会出现2个文件的成分内容不完全相同的情况，则把都具有的相同成分对应位置。
同样原理，我们还可以选择将当前被选样品添加到指定文件的开头，或者将另一文件的样品都添加到当前文件的开头或结尾。
Deleting/Purging Spectra 删除/剔除样品光谱
1．与上操作同一屏幕，进入
Function/Select/By Position项
2．输入位置号1,3,5,然后点击OK,具有这些
位置号的样品自动被点亮
3．点击Functions/Delete /Delete Selected
Samples, “Delete 3 of 3 selected
samples?”(删除被选择的3个样品？)问话
框出现，回答Yes
4．被删除的3个样品的位置号消失，但样品的信息仍保存在源文件中。
在以后的文件操作中，这3个样品将永远不会被使用。
操作者可以根据以后应用的需要选择“Undeleted Selected Samples”,(恢复被删除的样品),或选择“Purge deleted samples”(剔除已删除的样品)，如执行此操作，被删除样品的信息将从源文件中永远消失。
5．选择F unctions/Delete/Purge Deleted Samples，然后点击，
Averaging Spectra对光谱进行平均生成平均光谱文件
1. 与上操作同一屏幕，进入Functions(功
能)/Average All(对所有样品进行操
作)/Samples in the same group(同组样品)
项
2.对同组样品进行光谱平均的对话框出
现，输入2(代表每两个样品进行平均) ，
然后点击OK
3.Select the Destination File(选择生成目标
文件)的问话框出现，点击OK
4.File IO窗口出现，输入生成的平均文件名“Average.cal”,然后点击OK.
5.File ID文件代码信息窗口出现，输入文字块“Averaged samples”,点击OK
6.屏幕将显示新生成的平均文件信息。
另外一个平均选项是“samples with the same number”(对具有相同样品号的样品进行平均)，在实际文件处理中，这项功能具有很好的操作性，可以大大降低操作误差。
建议使用此项平均操作。
WinISI 定标练习III
对光谱及得分进行作图Plot Spectra & Scores
练习:对每一样品光谱进行作图及检查
使用程序:Plot Spectra & Scores, Spectrum
使用文件: Training.cal
练习目的:A:观察每一样品的吸收图谱
B:观察对光谱进行数学处理和去散射处理后光谱的变化
在收集样品光谱后，首先应观察各样品的扫描光谱以确认是否有“坏的扫描”。
我们在此项练习中同时考察不同“数学处理”技术对光谱的影响。
1.在WinISI软件的主菜单，点亮位于左窗口的“Training”分析项目和右窗口的Training.CAL文件。
如果找不到Training.CAL文件，点击Refresh更新按纽，此文件显示出来后，再点亮。
2.将光标移至Plot Spectra and Scores(对光谱及得分进行作图)快捷键，点击“Spectrum”光谱选项，文件光谱文件中第一个样品的图谱显示出来。
点击Next 按纽，将显示下一个样品的光谱。
点击Plot All按纽，将显示所有样品的光谱。
3.所有样品的吸收光谱图显示，这些就是通过仪器扫描的光谱。
4.点击“Cursor Off”(隐藏光标)，Cursor On(显示光标)被激活。
光标的位置在屏幕底部的左窗口显示：X轴位置代表波长，Y轴位置代表此波长处的吸光度。
5.屏幕光标可以沿左右方向移动。
通过观察光标移动时显示的信息，可以对感兴趣吸收峰的位置和在此处的吸光强度进行初步判定。
现在点击Cursor On按纽，转换至隐藏光标功能。
6.下一步点击“Zoom Off”按纽，“Zoon On”(图谱放大功能)被启动,鼠标箭头将变成“+”符号。
7.利用鼠标，将“+”字箭头拖至1450nm处，点击鼠标左键。
8.按住鼠标左键，将鼠标箭头拖至1950nm处，使窗口大小在1英寸左右，然后松开鼠标左键。
9.1450-1950nm段的光谱将放大，此操作可以重复练习。
光谱放大功能用于对某一感兴趣的光谱段进行放大，以观察各光谱之间的变化-如由于某一成分浓度变化引起的变化。
点击“Zoom On”按纽，关闭图谱放大功能。
10.点击图谱屏幕上的“Clear”(清除)按纽，然后点击“Next”按纽5次，文件中前5个样品的光谱将显示。
11.在屏幕最顶端工具行中点击“Options”按纽，具有不同功能的光谱处理命令菜单出现，其中的许多功能将在以后阐述。
现在将光标点亮位于第4格的“Math Treatment”(数学处理功能)按纽，然后点击。
光谱数学处理功能选项菜单出现12.光谱数学处理功能各参数设置的解释在以后章节中阐述。
在本练习中主要进行在近红外分析中常用的去散射技术及光谱处理技术对样品吸收光谱的影响。
13.点击“Scatter”(去散射处理功能)旁的向下箭头按纽，点亮
“SNV+DETREND”
（标准正态变量转换+趋势变化法），然后点击OK。
14. 扫描文件中经过标准正常化和去散射处理后的第一个光谱在屏幕中显示，可观察与不经过数学处理光谱的区别。
15.再次点击Spectrum Options/Math Treatment，光谱数学处理功能选项菜单出现。
将光标移至Derivative(导数处理)，改变窗口中的值为1，然后移至下一窗口Gap，将窗口中值该为4，下一窗口Smooth,其值也该为4。
最后一个窗口Smooth2,其值仍然保存为1。
点击OK。
16.文件中的第一个光谱显示，此光谱经过去散射处理和一阶导数处理
(SNV+Detrend,1,4,4,1)。
点击Next按纽4次，文件中的前5个光谱显示。
观察这些光谱与只经过去散射处理光谱的区别。
17. 再次点击Spectrum Options/Math Treatment，光谱数学处理功能选项菜单出现。
将光标移至Derivative(导数处理)，改变第一窗口中的值为2，点击OK。
18. 文件中的第一个光谱显示，此光谱经过去散射处理和二阶导数处理
(SNV+Detrend,2,4,4,1)。
点击Next按纽4次，文件中的前5个光谱显示。
观察这些光谱与去散射及一阶导数处理光谱的区别。
WinISI 定标练习IV
计算和利用的得分-第一部分Make & Use Scores
练习:掌握聚类分析
使用程序:Make and Use Scores, Create Score File from Spectra File
使用文件: GRDTRAIN.CAL
练习目的:A:对光谱文件进行聚类分析,确定那些样品与文件中其它样品的扫描光谱在光谱统计上有显著区别
B:将光谱数据转化为主成分得分数据
C:评估聚类分析结果信息
目前你所得到的Training.CAL文件中有15个样品。
为建立定标方程文件，我们需要收集并扫描更多的样品。
为节省扫描及添加实验室数据的时间，我们在本练习中将使用GRDTRAIN.CAL文件(作为定标文件)，利用此文件进行主成分分析，确定文件中超出边界的样品(超常样品)。
1.点击Make and Use Scores（计算和
利用得分）快捷键按纽，然后选择
Creat Score File From Spectra
File(利用光谱文件计算得分)选项。
2. 聚类分析对话框出现。
点击Input
Filename(输入文件)按纽，在File
Types窗口中确认Calibration CAL项被选择，文件中具有*.CAL属性的文件将在右下窗口中列表。
3. 点亮GRDTRAIN.CAL文件，然后点击OK。
4.在Loading Type（聚类分析方式）选项中，确认PCA（主成分分析）被选择。
采用PCA方式，在聚类分析中只利用文件中的扫描数据计算得分，以此统计文件中各样品间的差异。
由于我们在文件中已输入实验室数据，因此我们还可以利用PL1方式(利用扫描数据矩阵
及一列成分的实验室数据计算
得分，解释光谱间差异)或PL2
方式(利用扫描数据矩阵及多列
成分的实验室数据计算得分，解
释光谱间差异)。
在本练习中，
我们只使用PCA主成分分析方
式。
5.点击Do Calculations, make all output files, do not delete spectra选项，此选项的含义为将超常样品剔除，生成一新文件，不删除源文件中样品。
其它选项的含义如下：
Do calculations only-只进行计算，不生成任何文件
Delete outlier samples in the spectra file and purge them from the score file-将超常样品从得分文件中剔除，并将其从源文件中删除。
Purge all outliers from all files and recalculate-将超常样品从得分文件及源文件中剔除，然后重新计算。
6.点亮GRDTRAIN.PCA文件，将名字该为CENTERRED.PCA
7.点亮GRDTRAIN.LIB文件，将名字该为CENTERRED.LIB
8.在Outlier filename超常样品文件名窗口处输入OUTLIER.CAL，超常样品被剔除后将存入此文件中。
9.在Selected filename生成文件名窗口，输入CENTERRED.CAL，剔除超常样品后的样品将被存入此文件。
输入完成后，点击Options按纽。
10.在Measure distance from（计算马氏距离方式）选项确认Mean（平均点）被选择。
Mean的含义为利用每个样
品的得分与文件中所有样品得分
平均值(作为中心点)进行比较来
计算马氏距离。
如果距离计算是
以某个样品作为中心点，应选择
Sample1选项，然后点击Sample
change index按纽，点亮作为中
心参考点(样品)的样品号即可。
在
WinISI操作中，一般使用Mean
作为计算马氏距离的方式。
11.在Cut off(剔除限)选项处，确认H or R(即根据马氏距离或相关性)被选择并将数值设置为3.0(Global H或简称GH，含义为得分的三维图中，每个样品距离中心样品点的距离，此处设置代表GH=3.0)。
3.0含义为标准变异单位的3倍。
如果使用R相关作为剔除标准的话，应此处应输入99.9代表样品间的相关性。
如果Sample number项被选择，输入的值代表将剔除的样品个数。
12.在H or R measurement选项，确认H-statistic按纽被选择。
此选项的含义为将利用马氏距离而不是样品间的相关性作为剔除超常样品的手段。
13. 点击Wavelengths and Math Treatment按纽，显示主成分分析将使用的光谱区段，去散射处理方式选项及数学处理选项。
后两项对光谱处理主要目的就是降低扫描环境对光谱的影响，将光谱间的差异以样品间成分差异的方式表征出来。
在一般的情况下，在此处的设置值不需改动，接受出厂默认设置值即可。
如果改动为其它值或选项，应保持在以后文件操作中的一致性，这点是非常重要的。
14.在Wavelengths and Math Treatment窗口下，确认Change窗口旁显示的是1108-2492,8,如果非此显示，点击Factory Default按纽，将设置恢复。
在使用光纤探头时，由于超过2200nm后，光谱中含有的噪音较高，一般不使用此波长后的光谱信息，应当对波长区段进行裁减。
光谱裁剪的具体操作为点击Add按纽，输入所使用的光谱区段，然后点击Delet,按纽删除原有的光谱区段行，再点击Change按纽即可。
15.在Math treatment数学处理选项，确认Scatter去散射处理方式的选项为SNV+Detrend,如果不是，点击卷标键选择此项。
16.确认Derivative选项(导数处理)，右方窗口中的值为1(1阶导数)。
17.确认Gap选项，右方窗口中的值为4
18. 确认Smooth选项，右方窗口中的值为4
19. 确认Smooth2选项，右方窗口中的值为1
20.点击OK按纽，退出Options选项窗口。
21.点击Calculate按纽，开始主成分分析计算。
22.当Fraction of explainable variance in spectra(解释光谱间变异的百分数)窗口出现时，Enter components used to measure H(采用的主成分项数)对话框显示的值为18。
此对话框的含义为将使用18次主成分分析的得分数据作图，以此确定每个样品的空间位置，解释样品间的差异并在此基础上计算马氏距离，剔除超常样品。
从计算窗口列表中查找18次主成分分析所解释处的差异百分数。
点击OK 键。
23. Fraction of explainable variance in spectra(解释光谱间变异的百分数)窗口再次出现，Enter components used to measure H(采用的主成分项数)对话框显示的值为17。
由于在上一步计算中超常样品已被剔除，所以在本次计算所采用的主成分数较小。
点击OK键。
24.Spectral distances from the mean(距平均点的光谱距离计算结果)窗口出现。
25.利用Page up或Page down翻页键浏览计算结果列表。
结果的排列顺序为从上至下依次升高。
在列表的最后部分是GH(距中心点距离)大于3.0的样品，这些样品被标记为红色并被认为是超常样品，将从文件GRDTRAIN.CAL中剔除，剩下的样品生成新文件CENTERED.CAL。
26.将光标移至屏幕顶端的工具栏，点击Graphs绘图按纽，然后选择3D Display 绘图选项
27.此时屏幕显示的是样品文件经主成分分析精简光谱数据后，利用计算得分所做的三维空间绘图。
点击X，Y，Z箭头，可选择空间图的视觉角度。
通过得分的三维空间图，可以确定收集的样品是否有明显的分组现象，从而确定是否分组定标建模，以降低分析中的预测误差。
同时也可以确定需向文件中添加的样品类型，以增加定标模型预测的稳定性。
28.在屏幕的左上角，点击File,选择Exit to Project Manager，将软件退至WinISI 主菜单。
WinISI 定标练习V
计算和利用的得分-第二部分Make & Use Scores
练习:去除过剩样品，确定具有变异性(代表性)的定标样品
使用程序:Make and Use Scores, Select Sample from Spectra File
使用文件: Centered.CAL
练习目的:A:学习软件如何确定代表性的样品
B:如何去掉过剩样品
样品挑选是基于以上练习中计算的得分文件，以此最大限度降低需进行实验室分析的样品个数。
采用主成分分析PCA选项，挑选过程只利用光谱扫描数据进行选择。
如果文件中还具有化学数据(即CAL文件)，可采用PL1或PL2进一步优化对某个或某些成分参与定标样品的挑选。
1.点击Make and Use Score(计算和利用得
分)按纽，然后选择Select Samples From a
Spectra File(从光谱文件中选择样品)选
项。
点击Input Filename输入文件按纽。
2.点击Input File输入文件按纽，File IO
文件输入/输出对话框出现。
在文件类型选
项窗口中，确认Calibration CAL项被点亮
3.在文件选择窗口，确认CENTERED.CAL被点亮，然后点击OK.
4.在计算何利用得分窗口下方按纽键选项中点击Purge non-selected samples and update loading-scores files(从文件中剔除没有被选择的样品，对新文件的得分重新计算)。
5.点击文件输出选项中的File
Output窗口，删除窗口中显
示的文件名(当做此操作时，
得分文件和主成分文件输出
窗口中的文件名也将被删
除)。
输入新文件名
SELECTED.CAL(输入新文
件名后，得分文件和主成分文
件窗口将分别显示
SELECTED.LIB和SELECTED.PCA)。
6.点击Option选项按纽，在
Cutoff by(剔除方式选项)选
项中确认H or R value(根据
马氏距离或相关性进行剔除)
被选择，在其右边对应的窗
口输入值0.8。
0.8的定义为
以某一样品为中心，半径0.8
以内的样品将被认为和此样品为相似的样品，其光谱的性质不能增加定标集样品的变异范围，即为过剩样品，这些样品将不参加定标样品集。
如果选择Sample number(样品个数)作为Cut off剔除选项，所输入的数值即为将剔除的过剩样品个数。
7.在H or R measurement选项，确认H-statistic项被点击，此项的含义为过剩样品的选择将根据马氏距离(Neighbor Hood ‘H’或‘NH’临近马氏距离)。
如果选择R-Square，则根据样品间的相关性进行选择。
8.点击Wavelengths and Math Treatment波带和数学处理按纽。
确认Edit/Add Segment 窗口中显示的是1308-2392,8，如果不是此显示，则进行波带编辑。
在Scatter去散射选项窗口，确认SNV+Detrend被选择。
Derivative导数处理窗口，确认显示值为1，Gap窗口，确认值为4，Smooth窗口，值为4，Smooth2窗口，值为1。
完成上述操作后，点击Done按纽。
9.点击OK键关闭选项对话框。
点击Calculate计算按纽进行定标集样品挑选计算。
10.Fraction of explainable variance in spectra(可解释的光谱间变异性)窗口出现，在Enter components used to measure H(计算马氏距离所采用的主成分项数)窗口中显示的值将为14，点击OK按纽。
此时Input file neighbors(样品临近马氏距离列表窗口)出现，选择屏幕上部的Tables(列表)/Selected Samples(选择样品)选项观察哪些样品被选择。
被选择的样品为最大光谱变异即为代表性的样品，这些样品应送交化学实验室进行分析以建立不同参数的定标模型。
11.在屏幕的左上角，点击File，选择Exit to Project Manager退至软件的主菜单。
WinISI 定标练习VI
定标方程建立Equation Development
练习:建立蛋白和干物质的定标方程
使用程序:Regression
使用文件: Selected.CAL
练习目的:A:学习建立定标方程文件
B:掌握WinISI软件中的建立定标方程工具
WinISI软件中有多种建立定标方程的技术，天然样品近红外定标最常使用的定标技术为Modified Partial Least Square改进最小二乘法回归。
1.点击软件主菜单中Regression Equation回归方程按纽，选择Global Equation 选项(宽范围定标技术)。
其它定标建模的技术如下：
a.---“Local Equation”局部定标技术的前提是具有
庞大的样品数据库，软件将待测样品与数据库中样
品比较并挑选出与待测样品相近的样品组建立定
标模型来预测待测样品中个参数的含量。
在预测完
成后，定标模型消失。
b.---“Neural Network Equation”神经网络定标技术主要处理吸收过程的非线性问题，解决由于吸收非线性而带来的定标及预测误差。
然后点击Develop equations with the full spectrum选项，其含义为采用整个光谱段建立定标模型。
其它选项的含义如下：
a.---Develop
equations
using
indicator
variables调
整来自于不同实验室的数据。
b.---Develop expandable equations建立可扩展的定标方程。
利用此方法不必进行定标数据库的转移，只须将当地样品扫描文件加到定标方程文件即可做到定标模型升级。
c—Develop equations with selected wavelengths利用选择波长建立定标模型。
利
用多元线性回归技术对逐个波长进行选择(而不是利用主成分)，这种定标技术对化工品及材料近的红外分析非常有益。
2.点击Calibration file定标数据文件输入按纽，在File Types文件类型选项中确认Calibration CAL(定标数据选项)被选择，点击OK按纽。
3.在Equation file方程文件输出窗口，键入SECLECTED.EQA文件名。
在Loadings files主成分
文件输出窗口，键入
SELECTED.LOD。
此
文件可在定标模型建
立后，检查各主成分分
析的计算情况。
其它文
件选项含义如下：
Repeatability file----重
现性文件，用于降低近
红外分析受环境波动
的干扰，如环境温度的变化/样品装样的影响等因素对分析重现性的影响。
文件中的样品将参与定标建模。
Validation file-----验证文件，此文件用于对所建立定标方程的验证，以确定定标方程的可靠性。
文件中的样品不参与定标建模。
4.在Choose a regression method选择回归技术处，确认Modified PLS改进最小二乘法回归按纽被选择。
其它回归技术含义如下：
PCR---主成分分析回归技术，只利用光谱扫描数据矩阵进行主成分分析计算得分。
PLS----最小二乘法回归技术也是主成分分析的一种，其利用光谱数据矩阵和实验室数据矩阵计算得分以达到对光谱数据的简化。
5.点击Options选项按纽，进行定标选项参数设置窗口。
首先点击Constituents 选择成分进行定标建模按纽，再点击Clear键，此操作的目的是先消除对各成分的选择，然后点亮PROTEIN和DM两成分，操作完成后选择OK键。
6.在Selected samples to delete选择样品进行删除窗口，确认显示的值为0。
通过此选项可以有目的的选择哪些样品将不参与定标建模，需要说明的是这些样品将不从源文件中删除,即源文件保持不变。
Maximum number of terms 最多主成分分析项数窗口，确认显示的值为9。
此选项的定义为定标建模时所计算(或利用)的最多主成分项数。
所显示的值与参与定标样品的个数和所选用的回归技术有关，并由软件自动给出建议值。
Cross validation groups交叉验证分组数目窗口，确认显示的值为5。
此数值亦有软件给出。
Number of outlier elimination passes超常样品删除批次窗口，确认显示的值为2。
此数值的定义为软件在定标建模时，删除超常样品的批次数。
软件默认值为。
