本文關(guān)鍵詞：重疊峰信號濾波及參數(shù)提取方法研究

  更多相關(guān)文章： 重疊峰分辨 銳化算法 分?jǐn)?shù)階微分 曲線擬合

【摘要】：隨著藥物、化學(xué)、生物等領(lǐng)域研究的不斷深入,需要分析的信號越來越復(fù)雜。由于實(shí)驗(yàn)條件,物質(zhì)本身性質(zhì)以及儀器分辨能力等因素,波長相近的組分會相互產(chǎn)生影響,導(dǎo)致信號峰重疊,直接影響到信號的定性和定量分析。此外,在信號的采集與傳輸過程中,噪聲對信號會產(chǎn)生干擾。因此,對含噪聲的重疊峰信號進(jìn)行濾波和增強(qiáng),并提取各個子峰的特征參數(shù)是一個關(guān)鍵問題。本文首先分析了傳統(tǒng)重疊峰分辨方法的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,克服噪聲的影響,以Gaussian平滑函數(shù)作為工具,提出了兩種具有噪聲免疫力的信號增強(qiáng)方法,然后將其結(jié)合曲線擬合方法來提取重疊信號的特征參數(shù)。主要包括三個工作：一、基于傳統(tǒng)峰銳化方法,提出了一種具有噪聲免疫力的峰銳化方法。先對Gaussian函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行銳化并作為信號銳化的模板,再用其與含噪信號進(jìn)行卷積,便能實(shí)現(xiàn)含噪信號的峰銳化,最后用仿真信號以及質(zhì)譜峰進(jìn)行銳化實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了方法的有效性,可用于分辨峰數(shù)目和提取峰位置,為后續(xù)的特征參數(shù)提取提供了有效信息。二、為了解決噪聲對信號微分的影響,提出了一種具有噪聲免疫力的分?jǐn)?shù)階微分方法。通過設(shè)計(jì)Gaussian函數(shù)的分?jǐn)?shù)階微分,并將其作為模板,再用其與含噪信號進(jìn)行卷積,便可以直接獲得噪聲信號的分?jǐn)?shù)階微分,此方法無需對信號進(jìn)行平滑處理,簡化了處理過程,不單可以得到整數(shù)階微分而且可以得到信號的任意分?jǐn)?shù)階微分。根據(jù)噪聲峰信號和無噪峰信號的處理結(jié)果的對比,所提方法是有效的。三、通過峰增強(qiáng)或銳化后,峰的數(shù)目和峰位置更容易獲得,但峰寬和峰高無法直接獲取,前期,本團(tuán)隊(duì)使用連續(xù)小波變換結(jié)合曲線擬合方法給出了一種重疊峰峰參數(shù)提取方案,基于這一思想,應(yīng)用銳化后的信號,提取到各個子峰的初始參數(shù),然后作為曲線擬合的先驗(yàn)信息。具體過程為：首先利用本文所提出的信號增強(qiáng)方法對峰信號進(jìn)行銳化,目的在于將重疊峰分辨出來；然后以各個子峰的峰位置為中心,取5個點(diǎn)或7個點(diǎn)進(jìn)行線性擬合,得到各個子峰的初始參數(shù),再將其作為曲線擬合的初始值,從而避免了曲線擬合的不唯一性,使得結(jié)果變得更加準(zhǔn)確；最后,通過模擬多峰信號對所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證,并詳細(xì)分析了峰高、峰寬、分離度等因素對擬合結(jié)果的影響。研究結(jié)果表明采用峰分辨結(jié)合曲線擬合方法,能夠?qū)ξ粗丿B組分信號進(jìn)行分辨和參數(shù)提取,為重疊峰信號的分辨與分離奠定了一定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：重疊峰分辨 銳化算法 分?jǐn)?shù)階微分 曲線擬合
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及方案15-17
• 第二章 基本方法介紹17-36
• 2.1 平滑17-21
• 2.1.1 滑動平均平滑算法17-18
• 2.1.2 Savitzky-Golay平滑18-19
• 2.1.3 平滑信號的特性19-21
• 2.2 微分21-28
• 2.2.1 微分的定義21-22
• 2.2.2 導(dǎo)數(shù)信號的特性22-24
• 2.2.3 峰檢測及導(dǎo)數(shù)譜24-25
• 2.2.4 平滑導(dǎo)數(shù)的重要性25-28
• 2.3 小波變換28-33
• 2.3.1 Fourier變換28-29
• 2.3.2 小波變換簡介29-31
• 2.3.3 連續(xù)小波變換31-32
• 2.3.4 導(dǎo)數(shù)的小波變換形式32-33
• 2.4 分?jǐn)?shù)階微分33-35
• 2.4.1 分?jǐn)?shù)階微分的定義33
• 2.4.2 分?jǐn)?shù)階微分的Fourier變換33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 具有噪聲免疫力的峰銳化方法研究36-53
• 3.1 傳統(tǒng)峰銳化方法36-37
• 3.2 改進(jìn)的銳化方法37-39
• 3.3 驗(yàn)證與討論39-52
• 3.3.1 仿真信號40-42
• 3.3.2 對比方法42-44
• 3.3.3 增強(qiáng)結(jié)果及討論44-47
• 3.3.4 質(zhì)譜中的峰檢測47-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第四章 具有噪聲免疫力的分?jǐn)?shù)階微分方法研究53-61
• 4.1 具有噪聲免疫力分?jǐn)?shù)階微分的理論基礎(chǔ)53-55
• 4.2 驗(yàn)證與討論55-60
• 4.2.1 Gaussian峰及其噪聲峰的分?jǐn)?shù)階微分實(shí)驗(yàn)55-57
• 4.2.2 重疊峰的分?jǐn)?shù)階微分實(shí)驗(yàn)57-59
• 4.2.3 幾種分?jǐn)?shù)階微分的對比實(shí)驗(yàn)59-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第五章 基于曲線擬合的參數(shù)提取方法研究61-75
• 5.1 傳統(tǒng)曲線擬合方法61-62
• 5.2 初始參數(shù)獲取方法62-65
• 5.2.1 初始參數(shù)估計(jì)62-64
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)流程64-65
• 5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果討論65-72
• 5.3.1 仿真信號65
• 5.3.2 分離度對參數(shù)估計(jì)的影響65-67
• 5.3.3 峰高比對參數(shù)估計(jì)的影響67-69
• 5.3.4 峰寬比對參數(shù)估計(jì)的影響69-71
• 5.3.5 信噪比對參數(shù)估計(jì)的影響71-72
• 5.4 未知樣品的參數(shù)提取72-74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 工作總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-89
• 作者簡介89-90
• 致謝90

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本文編號：569032