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。     

小波变换用于光声光谱的数据分析

７０年代以来，光声光谱研究日渐广泛和深入。光声光谱研究的是物质吸收光受到激发后，通过无辐射跃迁返回初始状态的过程，因此对已被吸收、湮没或发生相互作用的光子也能进行检测和分析。特别是对不透明、高反射、高散射的粉末样品能直接测定，无需进行复杂的前处理，可...     

免疫算法用于多组分二维色谱数据的解析

通过对免疫系统抗体对抗原消除作用及其记忆功能的模拟,提出了解析二维数据矩阵的新方法。采用模拟的EMG公式作为抗体输入,对二维信号逐行进行迭代消除,从重叠峰中提取单一组分的色谱信息和光谱信息。通过对二维色谱数据的解析,结果表明,该方法可方便地用于多组分重叠二维色谱的解析。     

小波变换用于色谱重叠峰的解析

利用小波变换的时频局部化性质，通过对色谱重叠峰信号小波变换后的某些频率段进行放大，使重叠谱峰得到了分离，并将此方法用于苯和甲苯二组分色谱体系的定量分析，重叠峰中各组分均得到了良好的线性关系及令人满意的定量分析。本文还讨论了不同小波基、分解的次数及放大系数在解析结果的影响。     

小波变换用于重叠色谱峰组分信息的提取

提出了一个小波变换用于提取重叠色谱中组分信息的理论公式，并将它应用于三组分和五组分重叠色谱实验数据的解析。结果表明：在定定分离度范围内，当相邻色谱峰峰宽相近时，根据此公式的计算结果，可以将各组分的信息从重叠色谱峰信号中提取出来。洒工作对小波变换用于重叠峰的解析具有重要意义。     

窗口因子分析技术用于重叠色谱峰的解析

采用窗口因子分析（ＷＦＡ）技术完成了稀土元素的高效液相色谱分析中重叠峰的解析。由３种分离条件下不同分离度的色谱数据矩阵解析得到了较好的单组分色谱图与吸收光谱曲线,并进行了定量分析。结果表明：在分离度较好时,ＷＦＡ定量结果与常规方法相近,但随着分离度的降低,ＷＦＡ的定量结果明显优于常规方法。     

小波变换用于植物激素重叠色谱峰中组分的定量分析

根据小波变换将信号按频率大小分解的性质，作者提出了一种用小波变换直接提取重叠色谱峰中单一组分信息的方法，并将其应用于植物激素混和体系重叠峰的解析与定量分析。结果表明：单组分的色谱信号经小波变换分解后仍能保持原有的线性关系，用小波变换从重叠信号中提取的单一组分信息也具有良好的线性关系。     

小波变换与分析化学信号处理

介绍了小波变换的基本理论并对小波变换的常用算法和应用进行了评述。由于小波变换的时2频局部化性质, 使其成为信号处理的强有力工具。在分析化学领域中, 小波变换在流动注射分析、伏安分析、高效液相色谱、红外光谱、质谱、核磁共振谱、可见-紫外光谱、光声光谱、扩展X-射线吸收精细结构(EXAFS) 谱等分析化学信号的平滑滤噪、数据压缩、重叠信号解析等方面都有成功的应用。     

小波变换在重叠化学信号解析中的应用

将小波变换应用于重叠化学信号的分辨与处理,由于在噪声较大的情况下二阶导数法很难从噪声中区分出微弱信号峰,故通过小波卷积法确定各个组成峰的位置.在信噪比相对较低的情况下明显优于二阶导数法,然后利用小波滤波器处理数据,处理后的峰可达到基线分离,峰位置和面积基本不变.将此方法应用于单一成分的正丁酮、正丁醛以及乙醇、正丙醇、异丙醇、正丁醇、正戊醇和仲辛醇6种醇类物质的混合物处理,得到了满意结果.     

二维重叠色谱峰解析方法的比较

利用渐进因子分析方法(EFA)和固定尺寸移动窗口因子分析方法(FSMWEFA)与局部正交投影方法(LOPA)相结合,用于模拟的HPLC—DAD二维数据解析。通过比较谱峰部分重叠、光谱完全重叠、色谱拖尾3种情况的结果显示,在谱峰部分重叠和色谱拖尾两种情况下两种方法都可以较好的解析重叠峰。但是在光谱完全重叠时,前一种方法不能得出正确的结论,而后一种方法仍能得到满意的结果。     

连续样条小波变换用于分解重叠峰的研究

以B-样条小波为分析小波，提出了用于分析化学重叠信号解析的新方法——连续样条小波变换，结果表明：连续样条小波变换应用于分析化学信号的处理，能使峰变窄同时还能提高信号的信噪比，是一种新型有效的重叠信号解析方法，能从含噪声重叠信号中直接得到重叠峰的峰数目及其相应的峰位置。     

联用色谱数据的双窗口因子分析

利用组分光谱的特征信息,发展了一种能直接对联用色谱重叠峰中组分进行定性定量分析的新方法──双窗口因子分析（dualwindowfactoranalysis,DWPA）。该法可从多组分重叠峰中定性目标组分,且在未经其它组分的分辨下可直接对目标组分的光谱、色谱进行分辨。因此更适应于联用色谱对复杂体系中待测组分的定性定量分析。用该法成功地对4组分重叠峰进行了分析,实验结果令人满意。     

小波包分析用于重叠分析化学信号的处理

对小波包分析的算法进行了改进,并将此算法成功地应用于多组分重叠色谱信号的解析.结果表明,本文提出的算法解决了MRSD算法的不足,更适合处理分析化学信号,用于重叠信号的解析时不需重构(逆变换),简化了数据处理步骤,加快了数据解析速度,具有较强的解析能力.对于重叠色谱信号的解析,小波包分析比小波分析具有更强的解析能力.     

正交投影用于多波长色谱重叠峰分析

 将正交投影分辨 (OPR)技术用于多波长色谱重叠峰分辨 ,当色谱峰中最大重叠度小于或等于波长数时 ,用这一方法能从多波长色谱重叠峰中获得完全真解。基于双波长色谱分析 ,提出了一种新的色谱重叠峰中背景校正、组分数和纯组分信号区确定以及各组分重叠情况的分析方法 ,即双波长特征信息分析 (DWCI)。该法被成功的用于三组分双峰和双组分单峰重叠色谱的分析。     

联用色谱数据的局部分辨

提出了一种对二维数据严重重叠峰中待测组份进行分辨的新方法：子窗口分析法（ｓｕｂｗｉｎｄｏｗ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＡ）。该方法充分利用重叠区信息，成功地解析出严重重叠峰中待测组份的光谱，进而利用正交投影求得待测组份色谱曲线．这种对二维数据进行局部分辨的方法，降低了对色谱分离条件的要求，可直接应用于未知组份的定性定量分析。