基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、预先将与待测样本相同的样本进行液质串联质谱检测，以获取的色谱图中的一个特征色谱峰为基础建立折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程：S2、采用步骤S1建立的折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程对后续待测样品的色谱峰进行滤波。本发明专利技术提供的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法具有降噪效果好、实时性高、易于实现等优点；本发明专利技术对卡尔曼滤波进行了改进，状态方程采用分段线性方式描述，这样做降低了计算量，增强了实时性。增强了实时性。增强了实时性。

【技术实现步骤摘要】
基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统


[0001]本专利技术涉及色谱图处理
，特别涉及一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统。

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]所以，现在有必要针对上述问题提供一种可靠的方案来实现色谱峰滤波。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，包括以下步骤：
[0006]S1、预先将与待测样本相同的样本进行液质串联质谱检测，以获取的色谱图中的一个特征色谱峰为基础建立折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程：
[0007]折线式的卡尔曼滤波状态方程为：
[0008][0009]其中，x(n)为色谱图在n时刻下的强度，w为一服从高斯分布的随机变量，(T1,C1)为色谱图中的特征色谱峰的左起点坐标，(T2,C2)为该特征峰的右起点坐标，(Th,Ch)为该特征峰的最高点坐标；
[0010]卡尔曼滤波的观测方程为：
[0011]y(n)＝x(n)+v
ꢀꢀꢀ
(2)
[0012]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，即我们获知的强度值；v是一个服从高斯分布的随机变量；
[0013]S2、采用步骤S1建立的折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程对后续待测样品的色谱峰进行滤波。
[0014]优选的是，该方法以如下条件a和b为前提：
[0015]a、色谱峰是对于时间轴的一维信号，噪声是加性的且为高斯噪声；
[0016]b、色谱峰形成的过程是马尔可夫过程，即当前时刻的强度仅和上一时刻相关。
[0017]优选的是，步骤S1中，左起点的确定方法为：如果有连续4个点的斜率大于K，则这4个点中的最左端的一个点为左起点(T1,C1)；右起点的确定方法为：如果有连续4个点的斜率小于
‑
K，则这4个点中的最右端的一个点为右起点(T2,C2)；其中，K为正数。
[0018]优选的是，其中，K为5
‑
15。
[0019]优选的是，其中，K＝10。
[0020]优选的是，所述步骤S2包括：
[0021]1)初始化中间变量P
1|0
；
[0022]2)计算中间变量：
[0023][0024]其中P
n|n
‑1为应用于计算的中间变量；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；
[0025]3)计算过去观测估计与观测的差量α
n
：
[0026][0027]其中为y
n
观测色谱峰的强度信息；为对强度信息的估计，这是一个计算过程的中间变量，初始值为
[0028]4)计算当前估计值
[0029][0030]其中G
n
和α
n
分别由步骤2)和步骤3)计算得到；
[0031]5)由当前观测估计计算预测估计
[0032][0033]6)生成计算所需的中间变量P
n+1|n
：
[0034]P
n|n
＝P
n|n
‑1(1
‑
G
n
)
ꢀꢀꢀ
(7)；
[0035][0036]其中P
n|n
是为计算P
n+1|n
所产生的中间变量；G
n
由步骤2)计算获得；Q
w
是噪声w的自
协方差；返回步骤2进行迭代；
[0037]6)记观测信号(y(1)
…
y(k)
…
y(N))的长度为N，当迭代次数达到N时停止迭代，将步骤4)中得到的作为色谱峰滤波后的输出。
[0038]优选的是，所述步骤1)中，初始化P
1|0
＝1。
[0039]本专利技术还提供一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波系统，其采用如上所述的方法进行色谱峰滤波处理。
[0040]本专利技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被执行时用于实现如上所述的方法。
[0041]本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
[0042]本专利技术的有益效果是：
[0043]本专利技术提供的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法具有降噪效果好、实时性高、易于实现等优点；
[0044]本专利技术基于高浓度样本色谱峰失真度低的特性，建立了分段线性卡尔曼状态方程的方法，以用于构建色谱峰滤波方法；
[0045]本专利技术对卡尔曼滤波进行了改进，状态方程采用分段线性方式描述，这样做降低了计算量，增强了实时性。
附图说明
[0046]图1为本专利技术的实施例1中的特征色谱峰的示意图；
[0047]图2为利用LC
‑
MSMS(HTQ2020)测试样本中的结果；
[0048]图3为利用本专利技术的实施例1的方法处理后的对比结果。
具体实施方式
[0049]下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0050]应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
[0051]实施例1
[0052]本实施例提供了一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，该方法对色谱峰进行估计，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。该方法以如下两点假设为基础建立：
[0053]a、色谱峰是对于时间轴的一维信号，噪声是加性的且为高斯噪声；
[0054]b、色谱峰形成的过程是马尔可夫过程，即当前时刻的强度仅和上一时刻相关。
[0055]基于以上假设，该方法包括以下步骤：
[0056]S1、预先将与待测样本相同的高浓度样本进行液质串联质谱检测，得到色谱图，从色谱图中选择一个明显的特征色谱峰为基础建立折线式的卡尔曼滤波状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、预先将与待测样本相同的样本进行液质串联质谱检测，以获取的色谱图中的一个特征色谱峰为基础建立折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程：折线式的卡尔曼滤波状态方程为：其中，x(n)为色谱图在n时刻下的强度，w为一服从高斯分布的随机变量，(T1,C1)为色谱图中的特征色谱峰的左起点坐标，(T2,C2)为该特征峰的右起点坐标，(Th,Ch)为该特征峰的最高点坐标；卡尔曼滤波的观测方程为：y(n)＝x(n)+v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)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，即我们获知的强度值；v是一个服从高斯分布的随机变量；S2、采用步骤S1建立的折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程对后续待测样品的色谱峰进行滤波。2.根据权利要求1所述的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，该方法以如下条件a和b为前提：a、色谱峰是对于时间轴的一维信号，噪声是加性的且为高斯噪声；b、色谱峰形成的过程是马尔可夫过程，即当前时刻的强度仅和上一时刻相关。3.根据权利要求2所述的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，步骤S1中，左起点的确定方法为：如果有连续4个点的斜率大于K，则这4个点中的最左端的一个点为左起点(T1,C1)；右起点的确定方法为：如果有连续4个点的斜率小于
‑
K，则这4个点中的最右端的一个点为右起点(T2,C2)；其中，K为正数。4.根据权利要求3所述的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，其中，K为5
‑
15。5.根据权利要求4所述的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，其中，K＝10。6.根据权利要求5所述的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法，其特征在于，所述步骤S2包括：1)初始化中间变量P
1|0
；2)计算中间变量：其中P
n|n
‑1为应用于计算的中间变量；Q

【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：