MSAはリーハイ大学（Lehigh University）のMasashi Watanabe氏によって開発された手順に基づくDigitalMicrographプラグインです。多変量統計解析（MSA）手法の１つである主成分分析（PCA）により、XEDS、EELS、EFTEM、カソードルミネッセンスなどの2Dおよび3Dスペクトル像から統計的に有意な特徴を検出します。
PCAは少数の主成分により観測データを説明することによりノイズを大幅に減少します。PCAによる解析は非常に効率的で便利ですが、特にノイズの多い条件では予期しないアーティファクトが生じる可能性があります。特に、少量の信号は処理領域全体のランダムなノイズに埋没することもあり得ます。ローカル PCA は、PCA の感度を上げることで、このようなアーティファクトを削減しようとします。

Local PCA from v2.0 Read More

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