窗口因子分析算法的改进及带噪声HPLCDAD数据的解析

窗口因子分析(WFA)是渐进过程二维数据解析的有力工具, 但信号中的噪声对解析结果有较强的干扰作用. 误差分析表明抽象因子分析(AFA)保留的噪声对解析结果有很大的影响. 提出了一种改进的WFA算法, 并对模拟和实验HPLC-DAD数据进行了解析. 结果表明, 改进的算法能够很大程度地克服噪声的影响, 改善由噪声而导致的峰形畸变, 从而提高了WFA处理带噪声数据的能力.     

子窗口分析法用于偶氮染料GC-MS重叠峰的解析

 将子窗口因子分析法 (SWFA)应用于GC MS联用检测数据分析 ,并以两种偶氮染料 3,3′ 二氯联苯胺和 4,4′ 次甲基 双 (2 氯苯胺 )重叠图谱为例进行了解析。结果表明 ,此方法可直接进行目标组分的质谱分辨 ,得到目标组分的质谱图 ,进而得到该组分的色谱图。其结果准确、可靠。与窗口因子分析相比 ,子窗口的选择更加容易 ,人工干预少 ,解析速度快。     

反相高效液相色谱法用于葛根黄酮提取物的分离与主要活性成分的测定

采用反相高效液相色谱法，在C18柱上以甲酵—水为流动相进行梯度洗脱，在0-10min内将葛根黄酮提取物进行分离，并在250nm检测，采用标准加入法对实际样品中的葛根素含量进行了分析。结果表明：平均回收率为94.8％，RSD为2．4％。     

An improvement of window factor analysis for resolution of noisy HPLC-DAD data

Window factor analysis (WFA) is a powerful tool in analyzing evolutionary process. However, it was found that window factor analysis is much sensitive to the noise involved in original data matrix. An error analysis was done with the fact that the concentration profiles resolved by the conventional window factor analysis are easily distorted by the noise reserved by the abstract factor analysis (AFA), and a modified algorithm for window factor analysis was proposed. Both simulated and experimental HPLC-DAD data were investigated by the conventional and the improved methods. Results show that the improved method can yield less noise-distorted concentration profiles than the conventional method, and the ability for resolution of noisy data sets can be greatly enhanced.     

两种凤丹鲜花挥发性成分的HS/SPME/GC/MS分析

利用顶空固相微萃取/气相色谱/质谱(HS/SPME/GC/MS)联用技术对凤丹白和凤丹粉两种鲜花的挥发性成分进行研究,比较分析两种凤丹鲜花挥发性成分.两种凤丹鲜花中共检测出50种挥发性成分,其共有的挥发性成分有27种.在凤丹白鲜花中检测出41种挥发性成分,占挥发性总成分的89.00％,主要为碳氢类、醛类、醚类、醇类、酚类和酯类化合物,分别占挥发性总成分的55.78％、21.15％、9.22％、2.32％、0.27％和0.26％;在凤丹粉鲜花中检测出36种挥发性成分,占挥发性总成分的89.00％,主要为碳氢类、醚类、醇类、醛类、酯类和酚类化合物,分别占挥发性总成分的78.76％、4.07％、2.72％、2.70％、0.42％和0.33％.两种凤丹鲜花挥发性成分及含量差异比较显著,差异性成分主要表现为:凤丹白含有(R)-3,7-二甲基-6-辛烯醛、壬醛、正己醛、2,2,4,6,6-五甲基-庚烷等,而凤丹粉含有6,9-十七烷二烯.     

一种基于免疫算法的新型因子分析算法

基于免疫算法的基本思想,提出了新的免疫主成分分析法(IPCA),该方法将免疫算法中抗体对抗原的消除运算应用于二维数据矩阵的正交分解,可得到矩阵的特征值和特征向量.结果表明,IPCA与传统的主成分分析法比较,对HPLC-DAD模拟信号的计算结果基本一致.对HPLC-DAD实验信号的解析结果表明,将IPCA与窗口因子分析技术结合比传统的WFA具有更强的解析能力.