【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环保监测，具体涉及一种基于梯度的色谱峰识别方法及系统。
技术介绍
1、挥发性有机物也称vocs(volatile organic compounds)，在大气化学中起着非常重要的作用，是我国臭氧、光化学烟雾、二次有机气溶胶以及可入肺颗粒物pm2.5的重要前体物。vocs在大气中容易被氧化，且部分vocs具有致癌作用，对人体健康有极大危害。由于vocs成分的复杂性和危害性，并且在空气中极容易发生各种化学变化，已成为近些年环境保护工作研究的热点内容。
2、在环保监测中，通常采用色谱法对vocs进行检测分析。色谱法是一种多组分混合物的分离、分析的技术，通过对vocs混合物组分的分离和信号转换，得到电信号随着时间变化产生波形，即色谱曲线-时间函数关系式。通过对该数字信号进一步处理，如数字滤波、峰的判别和峰面积或峰值的计算等，可以得到该混合物中各组分化学成分、浓度等信息。
3、在色谱分析过程中，如何通过计算机对色谱曲线进行峰识别、标记和计算峰面积是一个具有挑战而且必然面对的问题。具体表现在：在复杂的色谱图谱中，可能存在多峰重叠或峰形不清晰的情况，此外，峰的形状与大小也会受到峰宽、信噪比等因素的影响，增加了峰识别的难度。对于识别出的峰，需要准确地标记其峰顶位置和宽度，以便进行后续的分析计算，然而由于色谱图谱中可能存在噪声与基线漂移等问题，峰的准确标记也是一个挑战。由于以上各种问题的存在，峰面积计算也比较难以实现。在现有的色谱峰识别算法当中以阈值法、波峰波谷法、高斯拟合法、小波变换法、导数法为最常用，各方
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于梯度的色谱峰识别方法，通过对挥发性有机物色谱数据滤波处理，算法自适应调整合适的梯度阈值，识别峰出现的位置，实现了对挥发性有机物各组分的识别和组分浓度的计算。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于梯度的色谱峰识别方法，包括以下步骤：
3、获取色谱监测信号的值，对所述色谱监测信号的值进行平滑处理，利用平滑处理所得值估算点t时刻的梯度dt，进而得到一组梯度数据；
4、对所述一组梯度数据，通过百分位计算，分别计算出0,1,2，…，99,100百分位的梯度值dp，计算0-100百分位的梯度值二阶差分；
5、获取所述梯度值二阶差分的阈值，根据所述阈值确定处于色谱峰区段内的数据，进一步获取数据中峰爬升点与下降点的点集；
6、设定容忍度参数ξ，结合所述阈值与每个监测点的梯度的关系，是否连续出现ξ+1个相同变化规律的梯度，判定得到峰形起止点；
7、对峰形起止点之间的数据过滤噪声，确定有效色谱峰。
8、进一步的，对所述色谱监测信号的值进行平滑处理时采用均值平滑处理，t时刻的梯度dt计算如下：
9、
10、
11、其中，δ与γ均表示t时刻前后微小时间间隔，vi是以t时刻为中心，前后共w个监测数据点的的第i个值，w代表平滑窗口大小。
12、进一步的，0，1，2，…，99，100百分位的梯度值dp为：
13、dp＝percentile(d0，d1，d2，...，dt，...dn) (4)
14、其中p表示0，1，2，...，99，100；对0-100百分位的梯度值进行二阶差分，差分原则是后一个百分位值减去前面的百分位值：
15、dif1p＝dp+1-dp (5)
16、dif2p＝dif1p+1-dif1p (6)。
17、进一步的，获取所述梯度值二阶差分的阈值，根据所述阈值确定处于色谱峰区段内的数据，进一步获取数据中峰爬升点与下降点的点集包括：从百分位中端向两端分别确定峰的开始与结束点的梯度阈值，其计算公式如下：
18、i＝max{argp[(|dif22|...|dif2p|...|dif250|)＞σ]} (7)
19、endthreshold＝di (8)
20、j＝min{argp[(|dif251|...|dif2p|...|dif2100|)＞σ]} (9)
21、startthreshold＝dj+50 (10)
22、其中j，i分别表示开始与结束梯度阈值对应的数组下标，argp表示取满足条件表达式的所有百分位下标，在这里指的是满足|dif2p|＞0的所有的p的集合，得到数据中所有的峰爬升点与下降点的点集，对梯度序列添加对应阈值过滤：
23、tsr＝argt[(d0，dt…dt)＞startthreshold] (11)
24、tsd＝argt[(d0，dt…dt)＜endthreshold] (12)
25、tsr，tsd分别对应爬升与下降出现的一系列时间值。
26、进一步的，设定容忍度参数ξ，结合所述阈值与每个监测点的梯度的关系，是否连续出现ξ+1个相同变化规律的梯度，判定得到峰形起止点时，首先从爬升时间值序列中依次选起始点，然后判定后续每个监测时间点的梯度，如果梯度超过阈值，则表示峰爬升还在继续，如果低于阈值则表示处于波动或下降阶段，根据容忍度参数ξ继续判断后续时间点梯度，如果连续出现ξ+1个不超过爬升阈值的梯度，则判定最后一个梯度是否低于下降阈值，如果低于阈值就表示峰形进入到下降阶段，然后继续判断后续时间点梯度，当出现连续ξ+1个高于下降阈值的梯度，则说明该峰结束。
27、进一步的，对峰形起止点之间的数据过滤噪声，确定有效色谱峰包括：
28、去除无效数据、峰形不规整的数据以及噪音超过设定值的数据，保留有效数据，对所述有效数据进行标注；
29、将标注的有效数据划分为训练集和验证集，训练集用于调整算法超参数，验证集用于识别算法性能；
30、为每个超参数指定可能的取值，结合训练集采用随机搜索策略在超参数空间进行超参数组合搜索，用验证集验证超参数组合对应算法的识别性能，选出识别率较高的多组超参数；基于所述多组超参数，采用网格搜索进一步确定最优超参数组合。
31、进一步的，所述超参数包括对梯度百分位进行均值平滑处理的窗口大小、百分位平均划分时的数量、梯度百分位二阶差分的阈值、忍度参数ξ以及过滤可能存在的小峰的附加参数，附加参数表示峰爬升或下降阶段的最小监测点数量。
32、基于同样的专利技术构思，本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，对所述色谱监测信号的值进行平滑处理时采用均值平滑处理，t时刻的梯度Dt计算如下：
3.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，0,1,2，…，99,100百分位的梯度值Dp为：
4.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，获取所述梯度值二阶差分的阈值，根据所述阈值确定处于色谱峰区段内的数据，进一步获取数据中峰爬升点与下降点的点集包括：从百分位中端向两端分别确定峰的开始与结束点的梯度阈值，其计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，设定容忍度参数ξ，结合所述阈值与每个监测点的梯度的关系，是否连续出现ξ+1个相同变化规律的梯度，判定得到峰形起止点时，首先从爬升时间值序列中依次选起始点，然后判定后续每个监测时间点的梯度，如果梯度超过阈值，则表示峰爬升还在继续，如果低于阈值则表示处于波动或下降阶段，根据容忍度参数ξ继续判断后续时间点梯度，如果连续出
6.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，对峰形起止点之间的数据过滤噪声，确定有效色谱峰包括：
7.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，所述超参数包括对梯度百分位进行均值平滑处理的窗口大小、百分位平均划分时的数量、梯度百分位二阶差分的阈值、忍度参数ξ以及过滤可能存在的小峰的附加参数，附加参数表示峰爬升或下降阶段的最小监测点数量。
8.一种基于梯度的色谱峰识别系统，其特征在于，包括数据获取模块、差分计算模块、区段数据获取模块、峰形起止点获取模块以及有效色谱峰确定模块：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机可执行程序，处理器从存储器中读取部分或者全部所述计算机可执行程序并执行，处理器执行部分或全部计算可执行程序时能实现权利要求1-7任一项所述的基于梯度的色谱峰识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，能实现权利要求1-7任一项所述的基于梯度的色谱峰识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，对所述色谱监测信号的值进行平滑处理时采用均值平滑处理，t时刻的梯度dt计算如下：
3.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，0,1,2，…，99,100百分位的梯度值dp为：
4.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，获取所述梯度值二阶差分的阈值，根据所述阈值确定处于色谱峰区段内的数据，进一步获取数据中峰爬升点与下降点的点集包括：从百分位中端向两端分别确定峰的开始与结束点的梯度阈值，其计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于梯度的色谱峰识别方法，其特征在于，设定容忍度参数ξ，结合所述阈值与每个监测点的梯度的关系，是否连续出现ξ+1个相同变化规律的梯度，判定得到峰形起止点时，首先从爬升时间值序列中依次选起始点，然后判定后续每个监测时间点的梯度，如果梯度超过阈值，则表示峰爬升还在继续，如果低于阈值则表示处于波动或下降阶段，根据容忍度参数ξ继续判断后续时间点梯度，如果连续出现ξ+1个不超过爬升阈值的梯度，则判定最后一个梯度是否低于下降阈值，如果低于阈值就表示峰形...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宁周，李斌，高涛，
申请(专利权)人：西安鼎研科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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