小波域色谱重叠峰分析的基函数选择

小波变换在色谱信号处理中有着广泛的应用。但是针对同一类型的信号,选择不同的小波基函数进行处理的效果是不同的。因此,小波变换在信号处理过程中表现出更强灵活性的同时,如何选择小波基一直是利用小波变换进行色谱信号处理的关键问题。本文从小波基函数的数学理论出发,提出了一种基于相似度准则和能量泄漏最小原理的色谱重叠峰分析小波基选择方法。该方法结合了色谱信号的特征,考虑了采样率对信号变换前后产生的能量变化;对色谱信号处理中优化小波基的选择具有重要意义。并且,可以通过能量变化关系在有效采样率范围内选择合适的采样率。仿真实验结果表明,本文提出的方法可以为色谱重叠峰分析小波基函数选择提供依据。     

小波分析和人工神经网络方法用于重叠色谱峰的解析

将神经网络与小波分析相结合,提出一种利用小波变换提取重叠色谱峰信息,再用人工神经网络解析的方法,为色谱峰重叠难于分开物质的测定提供一种方法,提高了色谱分析的准确度,并将此方法应用于高效液相色谱中,建立了混合体系中3,4-二甲酚和2,5-二甲酚同时测定的新化学计量学方法.     

小波分析和人工神经网络方法用于重叠色谱峰的解析

将神经网络与小波分析相结合，提出一种利用小波变换提取重叠色谱峰信息，再用人工神经网络解析的方法，为色谱峰重叠难于分开物质的测定提供一种方法，提高了色谱分析的准确度，并将此方法应用于高效液相色谱中，建立了混合体系中3，4-二甲酚和2，5-二甲酚同时测定的新化学计量学方法．     

小波变换用于示波计时电位法中重叠峰解析

基于小波变换的分频及时移不变性,将小波变换用于示波计时电位法中重叠峰解析的研究。探讨了极化电流大小、频率和示波信号中噪音、分解次数等因素对小波变换结果的影响。实验结果表明：小波变换能从含有噪音和背景的信号中提取有用信息,使信号中重叠峰获得了较好的分离,可用于多组分的定量分析。     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点,提出两种新的函数,对化学信号进行n次小波变换,得到了信号的近似2n阶导数.由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现对于含噪信号,小波变换法有效滤除了噪声,所得结果的信噪比明显高于前一种方法;同时还可分离重叠峰,提高谱图分辨率.该方法函数形式简单,易于编程,为处理化学信号提供了新的途径.     

一种提取含噪声信号中重叠峰位置的新方法

以二阶B-样条小波为分析小波，提出了一种提取分析化学中含噪声重叠峰位置的新方法——连续样条小波变换法．在合适的尺度下，处理后的信号类似于信号的四阶导数．结果表明，采用连续样条小波变换法能使峰变窄，并能提高信号的信噪比，同时还能从含噪声重叠信号中直接得到重叠峰的数目及其相应的峰位置．     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点，提出两种新的函数，对化学信号进行n次小波变换，得到了信号的近似2n阶导数．由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现：对于含噪信号，小波变换法有效滤除了噪声，所得结果的信噪比明显高于前一种方法；同时还可分离重叠峰，提高谱图分辨率．该方法函数形式简单，易于编程，为处理化学信号提供了新的途径．     

连续样条小波变换解析高噪声重叠分析信号

采用连续样条小波变换方法对化学中高噪声重叠信号中峰位置和峰数目的提取进行了分析,讨论了信噪比、重叠程度、信号相邻峰高比对重叠信号解析的影响．结果表明：对于信噪比低至1的高噪声信号,采用连续样条小波变换处理能够得到重叠信号的峰位置和峰数目;连续样条小波变换对于高噪声重叠信号具有较好的解析能力,为低含量多组分物质的复合信号的定性定量分析提供了基础;该方法与离散小波变换法相比,数据点无须为2^n(n为整数),并且不需要对信号进行多次分解,因此简单快速。     

基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略

针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性分析原理,利用卷积型小波变换方法寻找信号的特征点,并根据特征点对信号做出初步解析;然后,构造解析峰参数与解析误差之间的函数关系,并以之作为连续Hopfield神经网络的能量函数;最后,根据该网络自我演化特性经过指定次数的迭代得到误差函数的极小值点,进而得到谱图重叠峰的最终解析参数.谱图重叠峰模拟解析表明,所提算法有效.     

应用三次样条插值和连续‘Mexh’小波变换对重叠峰的分离研究

对于分析化学中的重叠信号,是化学计量学的研究重点之一.本文应用模拟信号,应用三次样条函数进行插值以增加数据密度,然后由连续‘mexh’小波变换分析重叠信号.结果显示通过‘mexh’小波变换能分离重叠的信号,峰位值不变.对实验信号进行分析,获得理想结果,可为分析化学中重叠的色谱、光谱信号分析提供方法.     

基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

利用光谱仪器检测土壤中重金属时,由于仪器分辨率较低,峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性,为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。本文提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA_CNN)的重叠峰解析方法。首先,利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰,选择不同小波基函数进行光谱数据去噪,以信噪比和均方根误差(RMSE)为评价指标,最终确定coif3小波基函数,使用导数法进行光谱重叠峰预处理。然后,使用AVOA_CNN获得卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测结果,解析结果表明,AVOA_CNN成功分解重叠峰且准确率高,双高斯光谱重叠峰和三高斯光谱重叠峰参数(峰强度,峰位,峰宽)的最大相对误差平均值分别为3.15%和5.90%。最后对比麻雀搜索算法优化CNN、CNN与AVOA_CNN,结果显示AVOA_CNN模型预测准确率最高。     

数值微分零交点法分辨重叠谱的研究与应用

在简述数值微分零交点法分辨重叠谱的原理基础上,研究了该方法对不同分离度的两组分重叠谱图的分辨效果．结果表明,对于两条高斯型重叠谱线,当分离度Ｒ≥０．０７时,可有效地分辨两组分的谱图．对于前舌和拖尾的重叠谱体系,实现有效分辨的分离度的最低限也随峰变形程度的增加而增大．以Ｌ－色氨酸和ＤＬ－酪氨酸两组分重叠紫外光谱图的分辨为例,讨论了方法在两组分同时测定中的应用．     

线性回归法解析重叠色谱峰：Sm,Gd和Dy的同时测定

应用线性回归法对重叠色谱峰进行处理,确定了重叠峰中各组分的浓度,相关系数不小于0.960。方法简便、快速、准确度高。     

数值微分零交点法分辨重叠谱的研究与应用

在简述数值微分零交点法分辨重叠谱的原理基础上，研究了该方法对不同分离度的两组分重叠谱图的分辨效果，结果表明，对于两条高斯型重叠谱线，当分离度Ｒ≥０．０７时，可有效地分辨两组分的谱图，对于前舌和拖尾的重叠谱体系，实现有效分辨的分离度的最低限也随峰变形程度的增加而增大。以Ｌ－色氨酸和ＤＬ－酪氨酸两组分重叠紫外光谱图的分辨为例，讨论了方法在两组分同时测定中的应用。     

基于改进小波神经网络的极谱法多金属离子浓度检测信号的在线解析

针对极谱法实现锌湿法冶炼过程多金属离子浓度同时检测时所得信号存在重叠峰的问题,提出一种基于改进小波神经网络的多金属离子浓度极谱检测信号在线解析方法。首先,采用离散小波变换求取极谱检测信号的一阶导数,从而提取出极谱信号的特征点作为小波神经网络的输入;然后,提出一种改进的状态转移算法优化小波神经网络参数,实现基于小波神经网络的多金属离子浓度同时测定信号的离线建模和在线解析,提高多金属离子浓度同时测定的检测精度。以实际锌、钴极谱重叠信号为例进行验证。研究结果表明:所提出的方法针对锌质量浓度和钴质量浓度的测定结果优于传统的曲线拟合和基于BP神经网络的方法所得结果。     

重叠解离度方法在HPTCL上的新进展

近年来,计算机在色谱最优化分离条件选择方面有所报道,本文利用数理统计方法,将高效液相色谱的重叠解离度方法扩展到高效薄层色谱的三元溶剂的最优化选择,成功地分离了九种有机农药。     

视频三维小波分解系数的统计分析

运动补偿的3D小波变换的模型已经成为视频处理系统的热点.视频序列经过时间分解和空间分解,生成不同的小波子带,小波子带分成时间和空间上相互不重叠的编码块独立编码.使用两种拟合优度方法.即KS和χ2,研究视频序列的亮度分量的编码块小波系数分布情况.实验结果表明,认为高通帧的编码块小波系数近似符合广义高斯分布是合理的.这样的...     

直观推导式演进特征投影法在复杂体系分析中的应用

本文介绍了直观推导式演进特征投影法（Heuristic evolving latent projections,HELP）的方法原理及在中药、环境样本、原油等复杂体系分析中的应用,该法能对重叠峰进行解析,大大降低对色谱分离度的要求。该法结合色谱光谱联用仪器产生的二维数据,为快速、准确解析复杂未知体系提供了崭新途径。     

用时频分解法从空间波场中分离表面波信号

提出了一种从空间波场中分离表面波信号的方法,其基本原理是：在小波包变换和时域加窗对信号进行分解的时频单元上,通过改进的极化分析方法和构造的滤波函数对所有时频单元进行处理,将处理结果进行合成即可得到分离出的表面波．这种方法的优点是：对只在时间上重叠或只在频率上重叠的波,可进行有效的分离,压制了各向同性随机干扰,具有较高的时间频率分辨率;特别是通过改进的极化分析算法,可解决原方法中高阶模态表面波提取中存在的问题．     

气相色谱分离度的探讨

文章综述了气相色谱分离度的意义,指出了峰宽分离度、半峰宽分离度、峰高分离度之间的区别与联系。