[發(fā)明專利]處理色譜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的系統(tǒng)及方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201280069812.0 | 申請日: | 2012-09-11 |
| 公開(公告)號: | CN104126119B | 公開(公告)日: | 2017-05-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王紀(jì)紅;P·M·威利斯 | 申請(專利權(quán))人: | 萊克公司 |
| 主分類號: | G01N30/86 | 分類號: | G01N30/86;H01J49/00;G01N30/72 |
| 代理公司: | 中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會專利商標(biāo)事務(wù)所11038 | 代理人: | 宋海寧 |
| 地址: | 美國密*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 處理 色譜 系統(tǒng) 數(shù)據(jù) 方法 | ||
1.一種處理來自色譜、質(zhì)譜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的方法,所述數(shù)據(jù)包括長簇和短簇,所述方法包括:
處理數(shù)據(jù),以生成處理后的數(shù)據(jù);
分析處理后的數(shù)據(jù),以從中提取噪聲;
準(zhǔn)備并提供關(guān)于處理后的數(shù)據(jù)的結(jié)果;
其中,處理數(shù)據(jù)以生成處理后的數(shù)據(jù)的步驟包括:
分離長簇與短簇;
過濾數(shù)據(jù)以平滑數(shù)據(jù),由此產(chǎn)生過濾后的簇;
把過濾后的簇分成子簇;以及
證明子簇的資格,以便從其中提取不期望的子簇;
防止因子分裂;
其中防止因子分裂的步驟包括:
基于其間的一個或多個條件比較第一峰和第二峰;以及
基于所述一個或多個條件把第一和第二峰歸類為相關(guān)或不相關(guān),其中比較步驟包括以下一個或兩個步驟:(i)比較第一峰的方差和第二峰的方差;以及(ii)比較第一峰的均值保留時間和第二峰的均值保留時間。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其中分離步驟還包括:
把數(shù)據(jù)分離成塊;
估計每塊中心基線的強(qiáng)度;
在每塊的等距四分位點(diǎn)之間線性內(nèi)插,以產(chǎn)生基線估計;
剪切基線水平之上的數(shù)據(jù)并且保留該基線以下的數(shù)據(jù);以及
平滑剪切后的數(shù)據(jù),以產(chǎn)生基線的改進(jìn)版本。
3.如權(quán)利要求2所述的方法,其中每塊的長度是數(shù)據(jù)的預(yù)期全寬半高的倍數(shù)。
4.如權(quán)利要求2所述的方法,其中每塊的長度被估計為是數(shù)據(jù)的預(yù)期全寬半高的五倍。
5.如權(quán)利要求2所述的方法,其中平滑步驟涉及Savitzky-Golay平滑算法的應(yīng)用。
6.如權(quán)利要求2所述的方法,其中塊中心基線的強(qiáng)度的估計是基于該塊下四分位中基線的強(qiáng)度。
7.如權(quán)利要求1所述的方法,其中資格證明步驟包括以下至少一個:
選擇具有大于閾值信噪比的信噪比的子簇;
選擇具有大于閾值質(zhì)量的峰形狀的子簇;以及
選擇具有最小簇長度的子簇。
8.如權(quán)利要求7所述的方法,其中閾值信噪比是10。
9.如權(quán)利要求7所述的方法,其中噪聲是四分之一(1/4)離子面積的預(yù)定義獲取噪聲。
10.如權(quán)利要求7所述的方法,其中噪聲是原始簇數(shù)據(jù)和平滑后的簇數(shù)據(jù)之間殘差的標(biāo)準(zhǔn)差。
11.如權(quán)利要求7所述的方法,其中,如果具有小于閾值信噪比的信噪比的子簇是同位素或加合物,則它們?nèi)匀辉谝蜃臃治鲋惺褂谩?/p>
12.如權(quán)利要求7所述的方法,還包括步驟:
從峰的左和右側(cè)修剪子簇的基線。
13.如權(quán)利要求12所述的方法,其中修剪步驟還包括:
從末端到中心掃描子簇中的原始數(shù)據(jù);
識別在每個末端強(qiáng)度上升到高于閾值的地方為新的端點(diǎn);
丟棄新端點(diǎn)之外的數(shù)據(jù)。
14.如權(quán)利要求13所述的方法,其中閾值是子簇的標(biāo)準(zhǔn)差的四倍。
15.如權(quán)利要求7所述的方法,其中閾值質(zhì)量是基于子簇的擬合和預(yù)定義曲線之間的相關(guān)性。
16.如權(quán)利要求15所述的方法,其中預(yù)定義的曲線是雙-高斯曲線。
17.如權(quán)利要求15所述的方法,其中閾值相關(guān)性是0.6。
18.如權(quán)利要求16所述的方法,其中閾值相關(guān)性是0.8。
19.如權(quán)利要求1所述的方法,其中過濾步驟使用無限脈沖響應(yīng)濾波器。
20.如權(quán)利要求1所述的方法,其中過濾步驟包括:
識別數(shù)據(jù)中的最大峰;
估計所識別出的峰的全寬半高;
對照查找表匹配估計出的全寬半高,以識別一個或多個優(yōu)化的濾波器系數(shù);
基于優(yōu)化的濾波器系數(shù)平滑數(shù)據(jù);以及
為每個簇識別噪聲圖。
21.如權(quán)利要求20所述的方法,其中優(yōu)化的濾波器系數(shù)是一組正向和反向二級無限脈沖響應(yīng)濾波器系數(shù)。
22.如權(quán)利要求21所述的方法,其中噪聲圖是平滑數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)之間殘差的標(biāo)準(zhǔn)差。
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