毛细管电泳激光诱导荧光检测信号的小波滤噪

采用小波滤噪方法对毛细管电泳激光诱导荧光检测信号进行了处理，研究了小波变换中小波基的选择及噪声阈值的选择对滤噪的影响。结果表明，采用DB4小波基能有效消除毛细管电泳激光诱导荧光检测信号中存在的噪声，使信噪比得到较大改善。     

利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究

根据毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在较大差异的特点，提出了一种利用二进样条小波模极大值法去噪的方法研究了信号的半峰宽、不同信噪比以及阈值的选取对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛经电泳信号去噪前后的结果进行了比较，实验结果表明，该法能效地消除谱带较宽的毛细管电泳等信号中存在的噪声。     

毛细管电脉在柱安培检测信号的小波滤噪研究

采用一种新的小波滤噪方法对毛细管电泳在柱安培检测信号进行了处理,研究了小波基的选择、噪音在不同细节中的特征以及噪音阈值的确定等,用此方法对酚类定量分析,结果信噪比、检测限和线性范围均有较大改善。     

自适应中值滤波用于色谱信号去噪的研究

在分析化学领域中，如何从被干扰的信号中有效去除噪声并恢复有用信号，具有重要的意义。此文从中值滤波基本概念出发，针对经典中值滤波器滑动窗口长度固定对信号去噪的影响，提出了自适应中值滤波器，通过对某元素色谱曲线进行去噪处理，并与移动均值法和小波变换法进行比较表明，此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯噪声，而且使色谱峰的边缘得到良好保护，从而提高了色谱数据分析的精确性。     

一种基于二进小波变换的自适应滤波方法

根据信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征，将相邻尺度二进小波变换值的相关量进行归一化处理并与小波变换值比较来判断信号与噪声，以噪声在各尺度的方差作为终止迭代的标准，提出了一种基于二进小波变换小波域选择噪声的自适应滤波方法。研究了模拟信号的去噪过程、半峰宽和信噪比对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛细管电泳信号去噪前后的结果进行了比较。实验结果表明：由于该方法具有良好的自适应性和显著的滤波效果，必将得到广泛的应用。     

糖类的毛细管电泳及芯片毛细管电泳

 糖类化合物在生物体内发挥多方面的作用。糖研究的复杂性在于其结构的复杂多变。高效毛细管电泳作为一种快速、高效的分离分析手段已广泛应用于糖的研究。芯片毛细管电泳是近几年来发展起来的新的分析技术 ,并已经在生命科学的研究中得到较广泛的应用。就各种糖类化合物的毛细管电泳的分析策略、检测条件及糖类化合物的芯片毛细管电泳进行了阐述 ,共 4 8篇。     

毛细管电泳与芯片毛细管电泳的双检测技术

综述了毛细管电泳和芯片毛细管电泳的3种双检测技术,包括荧光-散射等光学双检测技术、安培-非接触电导等电化学双检测技术和荧光-非接触电导等光电联用双检测技术.介绍了3种双检测方法的仪器的检测原理及应用,并展望了双检测技术的发展前景.引用文献54篇.     

一种新的小波滤波方法在化学谱图信号滤噪中的应用

仪器分析测定中，噪声的存在往往影响分析的准确度和仪器的检出限。小波变换多分辨分析的特性使得它成为一种很好的滤噪方法。基于小波分解后信号与噪声的小波系数随尺度变化规律不同的特性，提出了一种新的滤波滤方法-空域相关法，即通过不同尺度上相关系数模值与小波系数模模值的比较，达到滤波滤的目的。本文提出的方法具有无需人为选定无需人为选定滤噪阈值和小波函数、方法简单、失真度小等优点，可以大在提高信号的信噪比。模拟数据和ICP-AES实验数据证明了该方法的有效性。     

去卷积伏安法中离散数据处理的方法研究(Ⅰ)──正交小波变换平滑

一系列的离散数据处理方法已成为化学计量学的重要组成部分[1],去卷和伏安法就是结合计算机技术的新一代电分析方法,其激励信号与输出信号均为计算机发生和采集的数字信号,对采集到的信号一般采用移动平均法[2]和Fourier变换处理法[3]进行平滑处理．但是,Fourier变换在电分析化学领域的难度较大,运算复杂,为此,Aubarel等[4]提出了不用FFT的Fourier变换平滑算法,但是该法要先对信号进行预处理,并且对Fourier的和式要反复进行折叠,计算量较大．80年代末发展起来的小波变换引起了人们广泛的关注[5],被称为数学“显微镜”,具有…     

Subtracting Technique of Baselines for Capillary Electrophoresis Signals

The drifting baselines of capillary electrophoresis affect the veracity of analysis greatly. This paper presents Threshold Fitting Technique (TFT) so as to subtract the baselines from the original signals and emendate the signals. In TFT, wavelet and curve fitting technique are applied synthetically, thresholds are decided by the computer automatically. Many experiments of signal processing indicate that TFT is simple for being used, there are few man-induced factors, and the results are satisfactory. TFT can be applied for noisy signals without any pre-processing.     

毛细管电泳-小波神经网络法辅佐诊断乳腺癌的研究

采用毛细管电泳法测定了46个健康人和26个乳腺癌病人尿样中的13种正常核苷和修饰核苷,以小波神经网络作为模式识别工具对健康人和乳腺癌病人的分类作了研究,随机选取的训练集的识别率达到100％,相应的预测集判别率正确性在96％以上,与经典的前向多层神经网络相比,小波神经网络具有更强的信息提取和逼近能力.研究结果还表明,小波神经网络的预测能力强于主成分分析和线性判别分析,毛细管电泳法与小波神经网络的结合有望成为乳腺癌的辅助诊断手段.     

毛细管电泳化学发光在线检测

评论了毛细管区带电泳化学发光检测联用技术这一新兴的研究领域。化学发光检测具有背景低、热力学范围宽、灵敏度高的优点，适于毛细管电泳柱后微量样品的在线检测。论述了该检测器与毛细管电泳联用的接口和应用状况。     

毛细管电泳电化学检测

综述了毛细管电泳的电化学检测,包括电位法、电导法和安培法检测的研究进展,重点讨论了电化学检测与毛细管电泳的耦联,并对电化学检测的原理及其应用进行了较详细的叙述,引用文献72篇。     

A New Method to Measure Electroosmotic Flow Mobility of Capillary Electrophoresis by Abrupt Change of Current De‐noising via Wavelet Transform

The electroosmotic flow mobility has been measured by the combination of monitoring the change in electric current during electrophoretic run and operating the wavelet transform. Once the sample solvent zone with different ionic strength from background electrolyte migrated from the capillary, a sudden change in current could be observed from the electric current record of time history. The exact time (in the middle of abrupt range) corresponding to the abrupt change in current was determined by wavelet transform. This work showed that the electroosmotic flow mobility determined by the proposed method was in a good agreement with the neutral marker method commonly used.     

毛细管电泳安培型电化学检测法

本文评述了近年来安培型电化学检测法在毛细管电泳中的发展概况，归纳了二种检测方式及其装置的结构特点。阐述了金属电极、液膜电极和修饰电极等在电化学检测应用研究中的作用以及此方法在微区分析、活体分析中的重要意义，并展望了其发展前景。     

Wavelet Derivative: Application in Multicomponent Analysis of Electrochemical Signals

The wavelet derivative was developed for resolving overlapped signals in electrochemical analysis. It has been shown that the wavelet derivative could be used as an effective tool in resolution enhancement of the electrochemical signals. Since signal‐to‐noise ratio (SNR) does not degrade significantly at high order derivatives, the wavelet derivative is much better than the conventional numerical derivative in resolving practical signals with low SNR, particularly in the case when the overlapped degree of complex is high and high order derivatives are required for the further resolution enhancement. In this article, applications of the wavelet derivative in the voltammetric determination of small mounts of substances in the presence of large mounts of potentially interfering species are presented, and the advantages of this technique are discussed as well.