SAISIR

Présentation de SAISIR

  • Le package SAISIR est un environnement dédié à l’analyse chimiométrique sous MATLAB, conçu pour manipuler efficacement de grands ensembles de données. Cet outil est particulièrement adapté aux études nécessitant le traitement de données spectrales, chromatographiques ou issues d'autres techniques analytiques complexes.

    SAISIR offre une approche structurée où les données sont organisées sous forme de tableaux, accompagnées d'identificateurs pour les lignes (individus) et les colonnes (variables). Cela garantit une traçabilité tout au long des analyses. Il inclut un éventail de fonctions allant de la gestion basique des données (chargement, sauvegarde, concaténation) à des méthodes statistiques avancées comme l'analyse en composantes principales (ACP), la régression PLS, ou encore des outils de discrimination.
     
  • Initialement destiné à l’exploitation de spectres infrarouges, SAISIR s’est élargi pour inclure des modules spécifiques, par exemple pour les données physicochimique ou sensorielles. Il prend également en charge les formats de fichiers courants comme Excel (via des fichiers CSV ou xlsx), tout en offrant des visualisations adaptées, notamment pour les spectres.
     
  • Cet environnement s'adresse à tout type d'utilisateurs aussi bien les familiers de MATLAB que les débutants et fournit des outils pour une analyse approfondie des données, tout en restant extensible selon les besoins spécifiques des chercheurs.

Apprendre la Chimiométrie avec SAISIR

Vous trouverez tous les liens pertinents ci-dessous :

Fonction supplémentaire à ajouter au code source de SAISIR

function [myRawData, mydata] = xls2saisir(filename)

%xls2saisir - reads an excel file

%function [saisir] = xls2saisir(filename)

%

%Input arguments

%==============

%filename: (string) name of the text Excel file in .xls format

%

%Reads an Excel file which has been saved under the format .xls (97-2004)

%the excel file includes the identifers of rows and columns 

% 

%The Excel format is compulsorily the following (example):

% varname1 varname2 varname3

%obsname1 number11 number12 number13

%obsname2 number21 number22 number23

%obsname3 number31 number32 number33

%

%The decimal separator is the point (".") NOT THE COMMA (",")

 

filename=upper(filename);

if(isempty(findstr('.xls',filename)))

   filename=[filename '.xls'];

end

if(nargin==1)

    [~, ~, rawData] = xlsread(filename);

    rawData(cellfun(@(x) ~isempty(x) && isnumeric(x) && isnan(x),rawData)) = {''};

    [~, ~, raw] = xlsread(filename);

    raw(cellfun(@(x) ~isempty(x) && isnumeric(x) && isnan(x),raw)) = {''};

    % Replace non-numeric cells with NaN

    R = cellfun(@(x) ~isnumeric(x) && ~islogical(x),raw); % Find non-numeric cells

    raw(R) = {NaN}; % Replace non-numeric cells

 

    % Create output variable

    myRaw = reshape([raw{:}],size(raw));

    % Clear temporary variables

    clearvars raw R;

else

  msgbox('Une erreur est survenue sur le nom du fichier, vérifiez que sa synthaxe ne contient pas de caractères spéciaux');

end 

mydata.d = myRaw;

 

%% Recherche et élimination des colonnes comportant que des NaN

indexCol ={}; 

k=1

for i=1:size(mydata.d,2) 

    if sum(isnan(mydata.d(:,i))) == size(mydata.d,1) 

        indexCol{k} = i;

        k=k+1;

    end

end

indexCol = fliplr(indexCol); % inversion du vecteur pour le ranger dans l'ordre décroissant

for i=1:size(indexCol,2)

    mydata.d(:,indexCol{i})=[];

end

 

%% Recherche et élimination des lignes comportant que des NaN

indexLine ={}; 

k=1

for i=1:size(mydata.d,1)    

    if sum(isnan(mydata.d(i,:))) == size(mydata.d,2) 

        indexLine{k} = i;

        k=k+1;

    end

end

indexLine = fliplr(indexLine); % inversion du vecteur pour le ranger dans l'ordre décroissant

for i=1:size(indexLine,1)

    mydata.d(indexLine{i},:)=[];

end;

clear i indexLine indexCol k

[n,p]=size(rawData);

mydata.i = char(rawData(2:n,1));

mydata.v = char(rawData(1, 2:p));

myRawData = rawData;

Fichier MATLAB à ajouter dans le code source du package

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