二次微分与样条小波自卷积联用分辨重叠伏安峰

本文采用二次微分法寻找重叠峰的各个峰位置，再利用样条小波自卷积（SWSC）方法直接对重叠的伏安峰进行处理，取得了较好的结果。被处理的重叠峰可达到基线分离，且峰位置的相对误差小于3．0％（完全掩盖峰为5．39％），峰面积的相对误差小于2．0％。方法不用于铅（Ⅱ）－铊（Ⅰ）体系的微分脉冲伏安信号处理，取得满意的结果。     

二阶样条小波卷积法分辨重叠化学信号

首次提出了二阶样条小波卷积分峰法, 通过二阶样条小波与重叠化学信号的卷积运算, 确定出各组分的峰位置和峰宽之比, 再利用样条函数构造峰分辨器, 分辨重叠信号, 同时给出了方法的理论依据, 并对参数的选择进行了讨论. 对大量仿真信号和实验信号的处理实践表明, 分辨后信号可以达到基线分离, 峰位置相对误差小于0.2%, 峰面积相对误差小于4.0%, 即使对于重叠严重的信号, 也能获得满意结果. 该方法可以直接用于含噪音的及多个峰的重叠体系, 是一种分辨重叠信号的有效新方法.     

重叠伏安峰的样条卷积法分辨

建立了分辨重叠峰的样条卷积法；利用三阶样条函数构成的峰分辨函数与原信号进行卷积，直接对重叠的伏安峰进行处理，取得了较好的结果；被处理的重叠峰可达到其线分离，且峰位置的相对误差小于3．0％（完全重叠峰为5．4％），峰面积的相对误差小于2．0％；应用于镉（Ⅱ）－铟（Ⅲ）实验体系的微分脉冲伏安信号处理，取得满意的结果。     

样条小波变换用于分辨重叠伏安峰的研究

将样条小波变换技术用于分辨重叠的伏安峰 ,以选定的分辨因子作用于样条小波滤波器 ,使之成为峰分辨器 ,用它来直接处理重叠的伏安峰 ,取得了较好的结果 .被处理峰可达到基线分离 ,且峰位置的相对误差小于 3.0 %,峰面积的相对误差小于 5 .0 %,方法简便易行 .讨论了各种影响分峰效果的因素 ,包括不同的分辨因子及样条小波基等 ,并应用于镉 (Ⅱ ) 铟 (Ⅲ )和铅 (Ⅱ ) 铊 (Ⅰ )体系的实验数据的处理以验证该方法     

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。     

修正样条小波最小二乘法用于分辨高噪声重叠峰

采用连续样条小波变换确定重叠信号的组分峰的数目和峰位置,将样条小波最小二乘法加以改进,使其成为既能滤出噪声又能分峰的新方法.对信噪比为1的重叠峰进行处理,得到满意结果.该方法只需对信号进行一次处理,处理速度快,且数据点无须为2n(n∈Z).应用于毛细管电泳电导信号的处理,得到满意结果.     

小波Fourier自去卷积法

使用小波函数作为Fourier自去卷积的截止函数，提出了小波Fourier自去卷积法.通过研究不同小波去卷积函数的性质，建立了消除伪峰的阈值法以及正负极值比的小波负峰扣除法，从而使经典Fourier自去卷积技术中存在的滤噪效果差、过程复杂、易出现伪峰及负峰等缺陷得以较好地解决.　将其用于示波计时电位法中多组分测定的结果表明该方法具有处理效果好、过程简单等优点.     

卷积伏安法实验数据的平方根卡尔曼滤波Ⅱ卷积伏安法中重叠峰的分辨

本文探讨采用平方根卡尔曼滤波进行卷积伏安重叠峰的分辨．模拟数据试验表明，１∶Ｎ平方根卡尔曼滤波器、结合标准加入法和快速傅里叶变换，用于重叠峰的分辨，具有较高的准确度和较强的分辨能力，滤波结果有良好的线性关系．用于Ｉｎ（Ⅲ）～Ｃｄ（Ⅱ）重叠响应信号的分辨，获得满意结果     

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.     

阶跃伏安法信号的样条小波分析

采用样条小波基处理低信噪比的阶跃伏安法离散数据。仿真实验和化学实验结果表明,样条小波分析含强白噪声的信号时,能保真地提取出有用信号,信噪比(S/N)降低至0.1～0.2.这种方法具有不需设置目标函数、窗口函数、初值估计等优点,同时运算简单、节省储存空间。因此,样条小波运用于信号分析较现行方法优越,并具有广阔的应用前景。     

Study on spline wavelet self‐convolution in filtering and resolving overlapped voltammetric signals simultaneously

The normal distribution function is used as resolving factor and spline wavelet self‐convolution is used to resolve the overlapped peaks containing noise. The resolution of several kinds of overlapped peaks (SNR from 5 to 50) simulated by computer has been discussed in details. It is known that the overlapped peaks with noise can be separated (SNR > 50) directly and the noise is removed at the same time in time domain. Base‐line separation can be achieved. The relative errors of peak area and position are less than 5.0%. The satisfactory results are also obtained in resolving voltammetric overlapped signals by this method.     

样条小波和Fourier变换联用技术在分析化学中的应用

探讨了样条小波和Fourier变换方法的算法及应用特征,将两种方法联合使用,设计出了一种新型的数字滤波器,使两种方法互相取长补短,使各自的优势能得到充分发挥.优选了处理低信噪比分析化学信号的滤波参数.不仅能使结果峰形高度保真,克服样条小波分析方法的不足,而且可对高噪声信号进行处理.     

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.     

信号处理技术在重叠化学信号解析中的应用*

重叠峰解析是目前分析化学中亟须解决的一个重要问题,化学计量学用于重叠峰解析就是借助某些数学或统计学方法,把通过化学方法和仪器未能完全分离的复合量测信号分解成几个单儿组分的信号,从而从重叠谱中获取每个组分的相关信息。本文综述了几种常见信号处理技术在重叠化学信号分辨中的应用,引用文献146篇。     

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。     

小波滤噪用于示波计时电位信号处理的研究

根据信号（Ｓ）和噪声（Ｎ）在小波变换下表现出的截然不同的性质,提出了一种新的滤噪方法,研究了噪音在不同细节的性质、滤噪阈值的确定及平滑与滤噪的特点。对不同Ｓ／Ｎ的示波计时电位信号进行了实验结果表明;小波滤噪在大大提高Ｓ／Ｎ的同时,信号强度基本不损失,优于传统的滤噪方法。