[發(fā)明專利]一種高精度智能色譜數(shù)據(jù)分析算法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310586694.7
• 申請日: 2013-11-21
• 公開（公告）號: CN103761751A
• 公開（公告）日: 2014-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張雅勤;張輝友
• 申請（專利權(quán)）人: 成都知本科技開發(fā)有限責(zé)任公司
• 主分類號: G06T7/40
• 分類號: G06T7/40;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.本發(fā)明提出一種高精度智能色譜數(shù)據(jù)分析算法，其特征在于：

A、采用基于滑動窗口的高保真無偏移數(shù)字濾波算法；

B、采用高精度智能頻譜分析定點判峰算法。

2.如權(quán)利要求1所述的高精度智能色譜數(shù)據(jù)分析算法，其特征在于所述步驟B提出的判峰算法是基于步驟A提出的濾波算法進(jìn)行計算的，經(jīng)過基于滑動窗口的高保真無偏移數(shù)字濾波算法處理之后的數(shù)據(jù)濾除了噪聲等畸變數(shù)據(jù)，在這個濾波后數(shù)據(jù)之上采用高精度智能頻譜分析定點判峰算法進(jìn)行判峰處理。首先將采集到的原始譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)一種替換規(guī)則放在一個數(shù)組U內(nèi)，然后在判峰過程中使用U數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)來判斷特征點，根據(jù)特征點進(jìn)行譜峰識別，兩個算法緊密結(jié)合之后才能保證處理所得的色譜數(shù)據(jù)精度更高。

3.如權(quán)利要求1所述的高精度智能色譜數(shù)據(jù)分析算法，其特征在于所述步驟A具體包括：寬度為k的峰，有k個峰數(shù)據(jù)，且均大于峰兩側(cè)基線高度d₀，首先進(jìn)入到寬度為n＝2m+1的滑動窗口中濾波，窗口中數(shù)據(jù)從小到大排列，有m個數(shù)小于中間值，有m個數(shù)大于中間值，當(dāng)k不大于m時，該峰被視為噪聲而被完全濾除，當(dāng)k大于m時，該峰被視為信號無失真地保留，但當(dāng)k大于m時，窗口輸出可能會形成平臺型畸變，所以此時需要進(jìn)行平臺的確認(rèn)，根據(jù)滑動窗口輸出的中間值與前一次輸出的中間值在原始數(shù)據(jù)序列中位置是否相同來判定平臺的開始和結(jié)束，當(dāng)高于或低于兩側(cè)數(shù)值的平臺才需要修復(fù)，如果需要修復(fù)，則對產(chǎn)生平臺的原始數(shù)據(jù)用寬度為b小于n的窄窗口重新濾波即可。

4.如權(quán)利要求1所述的高精度智能色譜數(shù)據(jù)分析算法，其特征在于所述步驟B具體包括：首先根據(jù)數(shù)學(xué)分析的方法先把采樣時間分區(qū)，比較每個區(qū)間信號的極大值和極小值之差，在所有區(qū)間中選取差值最大的即為絕對噪聲即基線噪聲值T_L，然后確定噪聲濾除強(qiáng)度N，之后根據(jù)相關(guān)定義和公式計算出A(L)和U(L)，利用前面算出的值，再根據(jù)相對基線點的定義求取相對基線點的絕對值，根據(jù)基線點的定義判斷相對基線點，同樣根據(jù)求出的T_L、N、A(L)、U(L)和向上點、向下點、頂點和谷點的定義利用回代計算方法去求解向上點、向下點、頂點和谷點，之后根據(jù)這些點的定義去判斷它們是否是滿足要求的點，確定好點后根據(jù)峰的定義以及整合這些點進(jìn)而判斷一段曲線是否為峰或峰群，根據(jù)峰的特征并結(jié)合這些點的特征便可以確定峰的分割方式，最后進(jìn)行基線校平。