基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法、装置、介质、系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及种基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法、装置、存储介质、系统。该方法包括；获取用于提取状态信息的色谱峰；建立所述色谱峰形成过程的状态方程、观测方程；获取待检测样本的色谱峰；根据状态方程、观测方程对待检测样本的色谱峰进行实时滤波降噪。通过对色谱峰进行估计，能够得到更加准确的色谱峰信号，较大程度的去除随机噪声对谱峰的影响，解决检测结果不准确、检测效率低的问题。检测效率低的问题。检测效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法、装置、介质、系统


[0001]本专利技术涉及检测
，尤其涉及基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法、装置、介质、系统。

技术介绍

[0002]液质串联质谱方法是目前医疗、环境、材料、刑侦等领域的重要检测手段。液质串联检测的直观输出为色谱图，色谱图中我们最为关注的就是色谱峰，色谱峰的峰形直接决定了最终的定量检测结果，因为色谱峰的峰形决定了其积分面积。然而在液质串联系统中，往往噪声比较高，对于浓度低的样本影响大，甚至产生难以积分的峰形，造成的最终结果就是定量下线低或者定量结果不准确。只能依靠实验人员或操作人员进行手动积分，这样不仅降低了定量结果的准确性，也大大降低了检测效率。
[0003]本申请旨在建立一种系统性解决基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法及实施系统。

技术实现思路

[0004]为了实现根据本专利技术的上述目的和其他优点，本专利技术的第一个目的是提供一种基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，包括如下步骤：
[0005]S101：获取用于提取状态信息的色谱峰；<br/>[0006]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：S101：获取用于提取状态信息的色谱峰；S102：在假定色谱峰是对于时间轴的一维信号，噪声是加性且高斯；色谱峰形成的过程是马尔可夫过程的情况下，建立所述色谱峰形成过程的状态方程、观测方程；S103：获取待检测样本的色谱峰；S104：根据所述状态方程、观测方程对所述待检测样本的色谱峰进行实时滤波降噪。2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，其特征在于，建立所述色谱峰形成过程的状态方程的方法具体包括：步骤121：从S101的色谱峰中获得所述色谱峰的左起点T1、右起点T2和极高点Th；步骤122：根据步骤121中的左起点T1、右起点T2和极高点Th建立折线式的卡尔曼滤波状态方程，所述方程的数学形式为：其中：x(n)为在n时刻下的强度，w为一服从高斯分布的随机变量；(T1,C1)为左起点坐标，(T2,C2)为右起点坐标，(Th,Ch)为极高点坐标。3.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，其特征在于，建立所述色谱峰形成过程的观测方程的方法具体包括：y(n)＝x(n)+v其中：x(n)为色谱图在n时刻下的强度；y(n)为n时刻下的观测强度；v是一个服从高斯分布的随机变量。4.如权利要求2所述的基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，其特征在于，所述左起点T1确定方法为：若有连续四个点的斜率大于10，则这四个点的最左端点坐标为左起点(T1,C1)；所述右起点T2确定方法为：若连续4个点的斜率小于
‑
10，则4个点的最右端点坐标为右起点(T2,C2)。5.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法，其特征在于，S104中对所述待检测样本的色谱峰进行实时滤波降噪具体包括步骤：步骤141：初始化中间变量P
1|0
＝1，进入步骤142；步骤142：计算中间变量G
n
：其中：P
n|n
‑1为应用于计算的中间变量，对起始值P
1|0
进行初始化；Q
v
为噪声v的自协方差；G
n
是用于后续计算的中间变量；进入步骤143；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亮，王晶，李振，冯新用，刘广才，贾明正，凌星，程文播，
申请(专利权)人：天津国科医工科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：