一种质谱数据峰位置对齐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种质谱数据峰位置对齐方法，包括以下步骤：获取原始谱图；采用findpeaks函数对S(x)进行谱峰识别，并对谱峰位置进行标记；采用smoothdata函数对S(x)的谱图进行平滑处理，将平滑处理后的谱图记为T(x)；对T(x)的谱峰进行再次识别，将每个谱峰当做一个分段；采用FFT函数方法计算各分段S

【技术实现步骤摘要】
一种质谱数据峰位置对齐方法及装置


[0001]本专利技术涉及质谱分析
，尤其涉及一种质谱数据峰位置对齐方法及装置。

技术介绍

[0002]在质谱系统实验过程中，系统采集的谱图会受到诸如环境温度、进样速率、电磁干扰、系统噪声等多方面因素的干扰，这些干扰会使所采集的谱图产生畸变、漂移等失真现象，即使是相同的样品，在不同仪器以及条件下测得的谱图也不尽相同。同时，也会在谱图中加入许多无规则噪声，这些噪声能够降低有效信号的信噪比，对识别产生不利影响。在系统应用过程中，由于采样的时间、环境等因素不同，每次实验采集的谱图都存在差异，如果不经处理，这些外界因素引起的差异将会覆盖不同样品图谱之间本身的差异，导致识别错误。然而，现有的质谱数据处理模型中具有操作较为复杂、分析效率较低以及对齐不够准确的问题，不能满足谱图数据处理中对于准确性与可靠性的需求。
[0003]鉴于此，实有必要提供一种质谱数据峰位置对齐方法及装置以克服上述缺陷。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种质谱数据峰位置对齐方法及装置，旨在改善现有的质谱数据处理模型中具有操作较为复杂、分析效率较低以及对齐不够准确的问题，实现多中心、多节点原始数据漂移的对齐与统一分析，有效改善谱图数据处理的准确性与可靠性，具有操作简单明了、分析效率高、对齐准确等显著优势。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术一方面是提供一种质谱数据峰位置对齐方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S11：获取原始谱图，并设定S(x)为待对齐谱，R(x)为参考谱；
[0007]步骤S12：设置高斯窗函数σ的初始值、最小值和步长Δσ；采用findpeaks函数对S(x)进行谱峰识别，并对谱峰位置进行标记；
[0008]步骤S13：采用smoothdata函数对S(x)的谱图进行平滑处理，将平滑处理后的谱图记为T(x)；
[0009]步骤S14：对T(x)的谱峰进行再次识别，将每个谱峰当做一个分段；其中，T(x)的分段边界即为S(x)的分段边界，设S(x)的分段S
i
(x)，i＝1,2,...；
[0010]步骤S15：采用FFT函数方法计算各分段S
i
(x)相对于参考谱R(x)对应分段的漂移量ΔP
i
；按漂移量ΔP
i
移动S
i
(x)，若与相邻分段S
i-1
(x)或S
i+1
(x)发生谱峰重叠，则让ΔP
i
＝ΔP
i-1
(ΔPi≥0)，直到不发生重叠为止，记录不重叠时的漂移量ΔP
i
；
[0011]步骤S16：用各分段不重叠时的漂移量ΔP
i
校正相应的分段S
i
(x)的谱峰，得到目标尺度下的对齐谱S(x)。
[0012]在一个优选实施方式中，所述步骤S12之后还包括：
[0013]步骤S17：建立噪声分布的数学模型，采用movmean函数，结合小波变换、非线性滤波方法对原始谱图中的噪声进行非线性抑制、平滑降噪和优化处理。
[0014]在一个优选实施方式中，所述步骤S16之后还包括：
[0015]步骤S18：判断所述高斯窗函数σ是否达到设定的最小值，若结果为是，则算法结束；若结果为否，使σ
’
＝σ-Δσ，并回到所述步骤S17。
[0016]在一个优选实施方式中，所述步骤S16之后还包括：
[0017]步骤S19：将对齐处理后的所述对齐谱S(x)生成新的谱图数据，并输出保存至指定路径。
[0018]在一个优选实施方式中，所述步骤S16之后还包括：
[0019]步骤S20：将对齐处理后的所述对齐谱S(x)进行绘图处理并输出。
[0020]本专利技术第二方面是提供一种质谱数据峰位置对齐装置，包括：
[0021]谱图定义模块，用于获取原始谱图，并设定S(x)为待对齐谱，R(x)为参考谱；
[0022]数据初始化模块，用于设置高斯窗函数σ的初始值、最小值和步长Δσ；采用findpeaks函数对S(x)进行谱峰识别，并对谱峰位置进行标记；
[0023]平滑处理模块，用于采用smoothdata函数对S(x)的谱图进行平滑处理，将平滑处理后的谱图记为T(x)；
[0024]分段设定模块，用于对T(x)的谱峰进行再次识别，将每个谱峰当做一个分段；其中，T(x)的分段边界即为S(x)的分段边界，设S(x)的分段S
i
(x)，i＝1,2,...；
[0025]漂移量计算模块，用于采用FFT函数方法计算各分段S
i
(x)相对于参考谱R(x)对应分段的漂移量ΔP
i
；按漂移量ΔP
i
移动S
i
(x)，若与相邻分段S
i-1
(x)或S
i+1
(x)发生谱峰重叠，则让ΔP
i
＝ΔP
i-1
(ΔPi≥0)，直到不发生重叠为止，记录不重叠时的漂移量ΔP
i
；
[0026]校正处理模块，用于用各分段不重叠时的漂移量ΔP
i
校正相应的分段S
i
(x)的谱峰，得到目标尺度下的对齐谱S(x)。
[0027]在一个优选实施方式中，还包括：
[0028]噪声消除模块，用于建立噪声分布的数学模型，采用movmean函数，结合小波变换、非线性滤波方法对原始谱图中的噪声进行非线性抑制、平滑降噪和优化处理。
[0029]在一个优选实施方式中，还包括：
[0030]校正判断模块，用于判断所述高斯窗函数σ是否达到设定的最小值，若结果为是，则算法结束；若结果为否，使σ
’
＝σ-Δσ，并回到所述噪声消除模块中进行处理。
[0031]在一个优选实施方式中，还包括：
[0032]谱图重生成模块，用于将对齐处理后的所述对齐谱S(x)生成新的谱图数据，并输出保存至指定路径。
[0033]在一个优选实施方式中，还包括：
[0034]谱图绘图模块，用于将对齐处理后的所述对齐谱S(x)进行绘图处理并输出。
[0035]本专利技术所提供的质谱数据峰位置对齐方法，能够快速读取原始谱图数据，通过设定参考峰R(x)与待对齐峰S(x)，采用峰识别、峰位置标记、谱图平滑处理以及谱峰分段等一系列函数处理，得到各分段S
i
(x)相对于参考谱R(x)对应分段的漂移量ΔP
i
；然后基于各分段位移量ΔP
i
校正相应的谱峰段S
i
(x)，即可得到目标尺度下对齐谱S(x)。具有操作简单明了、分析效率高、对齐准确等显著优势，有效改善了谱图数据处理的准确性与可靠性，具有广阔的实际应用前景。
[0036]同时，在优选实施方式中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种质谱数据峰位置对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S11：获取原始谱图，并设定S(x)为待对齐谱，R(x)为参考谱；步骤S12：设置高斯窗函数σ的初始值、最小值和步长Δσ；采用findpeaks函数对S(x)进行谱峰识别，并对谱峰位置进行标记；步骤S13：采用smoothdata函数对S(x)的谱图进行平滑处理，将平滑处理后的谱图记为T(x)；步骤S14：对T(x)的谱峰进行再次识别，将每个谱峰当做一个分段；其中，T(x)的分段边界即为S(x)的分段边界，设S(x)的分段S
i
(x)，i＝1,2,...；步骤S15：采用FFT函数方法计算各分段S
i
(x)相对于参考谱R(x)对应分段的漂移量ΔP
i
；按漂移量ΔP
i
移动S
i
(x)，若与相邻分段S
i-1
(x)或S
i+1
(x)发生谱峰重叠，则让ΔP
i
＝ΔP
i-1
(ΔPi≥0)，直到不发生重叠为止，记录不重叠时的漂移量ΔP
i
；步骤S16：用各分段不重叠时的漂移量ΔP
i
校正相应的分段S
i
(x)的谱峰，得到目标尺度下的对齐谱S(x)。2.如权利要求1所述的质谱数据峰位置对齐方法，其特征在于，所述步骤S12之后还包括：步骤S17：建立噪声分布的数学模型，采用movmean函数，结合小波变换、非线性滤波方法对原始谱图中的噪声进行非线性抑制、平滑降噪和优化处理。3.如权利要求2所述的质谱数据峰位置对齐方法，其特征在于，所述步骤S16之后还包括：步骤S18：判断所述高斯窗函数σ是否达到设定的最小值，若结果为是，则算法结束；若结果为否，使σ
’
＝σ-Δσ，并回到所述步骤S17。4.如权利要求3所述的质谱数据峰位置对齐方法，其特征在于，所述步骤S16之后还包括：步骤S19：将对齐处理后的所述对齐谱S(x)生成新的谱图数据，并输出保存至指定路径。5.如权利要求3所述的质谱数据峰位置对齐方法，其特征在于，所述步骤S16之后还包括：步骤S20：将对齐处理后的所述对齐谱S(x)进行绘图处理并输出。6.一种质谱数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，李庆运，王东鉴，
申请(专利权)人：深圳市步锐生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：