Classificação de refrigerantes através de análise de imagens e análise de componentes principais (PCA)

This paper describes an approach for the colour-based classification of RGB (red-green-blue) images, acquired using a common scanner, of commercial carbonated soft drinks. Mean histograms of image colour channels were evaluated for the PCA classification of 29 brands of Guaraná, Cola, and orange flavors. Loadings for principal component axes resulted in different patterns for sample grouping on score plots according to RGB histograms. pH, sorbic acid and sucrose measurements were also correlated to the analyzed brands through PCA score plots of the digitalized images.

Avaliação da qualidade do corpo hídrico do rio Tibagi na região de Ponta Grossa utilizando análise de componentes principais (PCA)

The aim of this paper was to evaluate alterations in the quality of the water of the Tibagi River caused by the urban and industrial activities in the region of Ponta Grossa. The study involved the monitoring of physico-chemical and microbiological parameters of the water body, which were evaluated by a principal components analysis routine. Sample collections were carried out monthly during one year (October of 2005 to September of 2006), at 3 sampling points: upstream and downstream of the industrial district and downstream from the city of Ponta Grossa. The principal components analysis showed the effect of point sources associated with industrial activity, which contribute to the rise of total concentration of amoniacal nitrogen and the reduction of dissolved oxygen in the studied region.

Investigação da qualidade de farinhas enriquecidas utilizando Análise por Componentes Principais (PCA)

Alguns países, incluindo o Brasil (RDC 344, 2002), instituíram uma regulamentação indicando que farinhas de milho e trigo devem ser enriquecidas com ácido fólico e ferro. O principal objetivo deste trabalho foi a avaliação de algumas características de farinhas enriquecidas usando a Análise por Componentes Principais (PCA). Parâmetros como o teor de ácido fólico, ferro, proteína, lipídios, umidade, cinzas e carboidratos foram avaliados em 30 embalagens de farinhas adquiridas em comércio local. As farinhas de trigo e milho apresentaram, em média, composição centesimal aceitável de acordo com a Legislação Brasileira. Para as farinhas de trigo, a concentração de ácido fólico estava, em média, próxima ao esperado. As farinhas de milho continham quantidade superior da vitamina. Para os dois tipos de farinha, constatou-se teor de ferro acima do valor declarado no rótulo dos produtos. Uma matriz com 30 linhas (amostras) e 7 colunas (variáveis) foi organizada e os dados foram autoescalados. A primeira informação observada foi uma clara diferenciação entre os tipos de farinhas. As farinhas de trigo foram caracterizadas por maior quantidade de proteínas, umidade e cinzas. Por outro lado, as farinhas de milho apresentaram maior concentração de ferro, lipídios, carboidratos e ácido fólico. Foi possível notar também que farinhas acondicionadas em embalagens de plástico apresentaram menor quantidade de ácido fólico (152 µg.100 g-1, em média), quando comparadas às amostras armazenadas em embalagens de papel (259 µg.100 g-1, em média). Esse estudo pode fornecer ferramentas importantes para a avaliação dos programas de enriquecimento de alimentos com ácido fólico, principalmente, por apontar, preliminarmente, para a importância do tipo de embalagem para o acondicionamento das farinhas enriquecidas com a vitamina.

Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I

This manuscript aims to show the basic concepts and practical application of Principal Component Analysis (PCA) as a tutorial, using Matlab or Octave computing environment for beginners, undergraduate and graduate students. As a practical example it is shown the exploratory analysis of edible vegetable oils by mid infrared spectroscopy.

Aplicação de análise de componentes principais para verificação de atribuições de sinais nos espetros de RMN ¹H: o caso dos 3-aril (1,2,4)-oxadiazol-5-carboidrazida benzilidenos

The ¹H NMR data set of a series of 3-aryl (1,2,4)-oxadiazol-5-carbohydrazide benzylidene derivatives synthesized in our group was analyzed using the chemometric technique of principal component analysis (PCA). Using the original ¹H NMR data PCA allowed identifying some misassignments of the proton aromatic chemical shifts. As a consequence of this multivariate analysis, nuclear Overhauser difference experiments were performed to investigate the ambiguity of other assignments of the ortho and meta aromatic hydrogens for the compound with the bromine substituent. The effect of the 1,2,4-oxadiazol group as an electron acceptor, mainly for the hydrogens 12,13, has been highlighted.

Análise por componentes principais de espectros nexafs na especiação do molibdênio em catalisadores de hidrotratamento

Bulk and supported molybdenum based catalysts, modified by nickel, phosphorous or tungsten were studied by NEXAFS spectroscopy at the Mo L III and L II edges. The techniques of principal component analysis (PCA) together with a linear combination analysis (LCA) allowed the detection and quantification of molybdenum atoms in two different coordination states in the oxide form of the catalysts, namely tetrahedral and octahedral coordination.

Classificação periódica: um exemplo didático para ensinar análise de componentes principais

A dataset of chemical properties of the elements is used herein to introduce principal components analysis (PCA). The focus in this article is to verify the classification of the elements within the periodic table. The reclassification of the semimetals as metals or nonmetals emerges naturally from PCA and agrees with the current SBQ/IUPAC periodic table. Dataset construction, basic preprocessing, loading and score plots, and interpretation have been emphasized. This activity can be carried out even when students with distinct levels of formation are together in the same learning environment.

Identificação de adulteração de biocombustível por adição de óleo residual ao diesel por espectrofluorimetria total 3D e análise das componentes principais

Total spectrofluorimetry associated to Principal Components Analysis (PCA) were used to classify into different groups the samples of diesel oil, biodiesel, vegetal oil and residual oil, as well as, to identify addition of non-transesterified residual vegetable oil, instead of biodiesel, to the diesel oil. Using this method, the samples of diesel oil, mixtures of biodiesel in diesel and mixtures of residual oil in diesel were separated into well-defined groups.

Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I

This manuscript aims to show the basic concepts and practical application of Principal Component Analysis (PCA) as a tutorial, using Matlab or Octave computing environment for beginners, undergraduate and graduate students. As a practical example it is shown the exploratory analysis of edible vegetable oils by mid infrared spectroscopy.

Estudo da qualidade da gasolina tipo A e sua composição química empregando análise de componentes principais

The type A gasoline samples were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC-FID) which allowed quantifying and classifying of the various compounds into different classes of hydrocarbons. Several physicochemical parameters were evaluated according to the official methods in order to compare the results obtained against the limits established by the Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP, 2011). Additionally, principal component analysis (PCA) was applied to discriminate the samples studied, which revealed the separation of four groups according to their chemical composition determined in samples collected from the eight fuel distributors in the State of Pará.

PROPOSTA EXPERIMENTAL DIDÁTICA PARA O ENSINO DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS

Principal component analysis (PCA) is a chemometric method that allows for the extraction of chemical information that would otherwise be impossible to determine. Teaching chemometrics to undergraduates can contribute to the overall professional development and training of new teachers, whose profiles have been gaining attention due to the current demand for data interpretation. In this study, a didactic experiment involving PCA is proposed. Spectrophotometry was used in the ultraviolet-visible (UV-Vis) region to assess the behavior of anthocyanins extracted from red cabbage at different pH values. The results suggest the possible separation of anthocyanin structures into three distinct groups, according to their chemical characteristics displayed in acid, neutral, and basic media. The objective is to develop educational materials targeted to undergraduate courses, which encompass a larger number of concepts and introduce instrumental techniques currently being employed in both academic research and the industrial sector. Specifically, the proposed experiment introduces concepts related to spectrophotometry in the UV-Vis range and the PCA chemometric method. The materials used are easily accessible, and UV-Vis spectroscopy equipment is less expensive in comparison with other spectroscopy methods.

REDUÇÃO DE VARIÁVEIS DE ENTRADA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS A PARTIR DE DADOS DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA MODELAGEM DE OXIGÊNIO DISSOLVIDO

The objective of this work is to demonstrate the efficient utilization of the Principal Components Analysis (PCA) as a method to pre-process the original multivariate data, that is rewrite in a new matrix with principal components sorted by it's accumulated variance. The Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithm is trained, using this pre-processed data set derived from the PCA method, representing 90.02% of accumulated variance of the original data, as input. The training goal is modeling Dissolved Oxygen using information of other physical and chemical parameters. The water samples used in the experiments are gathered from the Paraíba do Sul River in São Paulo State, Brazil. The smallest Mean Square Errors (MSE) is used to compare the results of the different architectures and choose the best. The utilization of this method allowed the reduction of more than 20% of the input data, which contributed directly for the shorting time and computational effort in the ANN training.

Análise exploratória de adoçantes de mesa via espectroscopia no infravermelho (FTIR) e análise por componentes principais (ACP)

Nos últimos vinte anos, o consumo de alimentos diet e light tem aumentado sistematicamente, o que tem propiciado o constante desenvolvimento de produtos desse gênero. Grande ênfase tem sido dada àqueles produtos que substituem sacarose por edulcorantes de baixos conteúdos calóricos ou não calóricos. Seguindo esta tendência, adoçantes de mesa têm sido desenvolvidos variando-se amplamente o veículo e o tipo de edulcorante empregado. Neste trabalho, a análise de componentes principais associada à espectroscopia na região do infravermelho médio foi utilizada com sucesso para diferenciar os veículos empregados na produção destes adoçantes, sendo que esta metodologia quimiométrica reduziu o espaço dimensional para dois fatores, explicando cerca de 82-% da variância total dos dados. As variáveis responsáveis por esta discriminação estão localizadas na região da impressão digital do espectro de infravermelho (752,2 a 1284,5 cm-1). A análise exploratória mostrou-se útil para a visualização destes dados, gerando informações semiquantitativas para os adoçantes constituídos por lactose/aspartame, observações que seriam dificilmente visualizadas sem o recurso quimiométrico aplicado.

Mercado brasileiro: aplicação de análise de componentes principais no cálculo de VAR para carteiras de renda fixa

A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

Estudo da qualidade da gasolina tipo A e sua composição química empregando análise de componentes principais

The type A gasoline samples were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC-FID) which allowed quantifying and classifying of the various compounds into different classes of hydrocarbons. Several physicochemical parameters were evaluated according to the official methods in order to compare the results obtained against the limits established by the Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP, 2011). Additionally, principal component analysis (PCA) was applied to discriminate the samples studied, which revealed the separation of four groups according to their chemical composition determined in samples collected from the eight fuel distributors in the State of Pará.