液相色谱流出峰定量法研究Ⅰ.从检测峰求算流出峰

液相色谱包括管内流动、柱上分离和池内检测三个过程。本文研究讨论了检测过程对色谱峰的影响,提出了由检测峰求算流出峰的保留时间,峰面积、峰高和峰宽的方法并由实验证实,从而消除了检测过程的影响,得出有可比性的规范化的流出峰,这有利于理论研究并建立了一种新的省时省事、更为准确的液相色谱流出峰定量法。本文还讨论和给出校正流动影响的实验方法。首次提出峰锐度概念以表征峰的顶部特征。

基于DBSCAN聚类算法的心电图R峰检测研究

本研究致力于提高包含运动噪声、肌电噪声和基线漂移等干扰的心电信号中R峰的检测准确性,为准确估计心率和心率变异性等重要生理参数提供依据。研究通过整合4种不同的R峰检测算法Pan_Tompkins、Hamilton、Engzee和GQRS的结果,并应用DBSCAN聚类算法,用于提升R峰的检测性能。实验选用布尔诺理工大学心电图质量数据库作为数据源,从中提取了1000 s的第二类信号质量样本,这些样本含有运动伪迹和噪音干扰,但R峰依旧可识别,R峰定位的误差容忍度设为100 ms以内。实验结果表明,DBSCAN算法显著提高了R峰检测的准确率至87.6%,灵敏度至93.1%,阳性预测值至93.8%,以及F分数至0.934,说明DBSCAN算法能有效提升在复杂噪音环境下的R峰检测性能,满足临床及研究需求。

基于γ能谱反演的弱峰检测方法探讨

为了改善低分辨率γ谱仪的分析性能,本文提出了一种通过基于能谱反演提升弱峰检测能力的新方法。利用SuperMC蒙特卡罗模拟计算,构建了NaI(Tl)谱仪响应矩阵;模拟了弱^(137)Cs源被^(60)Co康普顿散射连续坪干扰的能谱,实测了弱^(137)Cs能谱以及弱源^(137)Cs、^(152)Eu被^(60)Co康普顿散射连续坪干扰的能谱;采用L-R反演算法与对称零面积变换法相结合的方法检测弱峰。结果表明:经过反演后,^(137)Cs和^(152)Eu弱峰的显著度都明显改善,寻峰成功率也得到有效提升。这证明基于能谱反演的弱峰检测方法能有效提升低分辨率谱仪的弱峰检测能力。

基于小波变换的重叠色谱峰检测方法研究

为了构建一种色谱数据处理方法,可以同时解决包含肩峰的复杂重叠色谱峰群检测中的噪声滤除、基线校正和谱峰辨识等问题,作者利用小波变换多分辨分析及奇异性检测原理,提出了一种色谱信号处理的新方法.通过对仿真和实验数据处理的结果表明:该方法检测重叠色谱信号无须专门的滤波和基线校正步骤,可以确定出色谱图中包含肩峰在内的复杂峰群各特征点位置和峰形情况.用该方法开发的检测算法只需设置两个参数,方便了计算机的自动处理.

一种γ谱弱峰优化检测方案研究

介绍一种γ射线能谱高斯函数卷积寻峰方法,分析得出并有效解决应用该方法准确获取弱峰峰位信息的条件。设计了1套包含1倍标准差检测滤波方法、SNIP本底扣除法和峰宽与探测限联合判别法的γ能谱弱峰优化检测方案。在Matlab 7.1平台上编写上述方案及其他2种寻峰算法的程序。与2款商品化γ能谱分析软件一起,分别对1976年IAEA测试谱进行分析,结果表明,该方案检测结果优于其他方法和软件,能很好区分康普顿平台与峰;在不出现假峰的情况下,检测出所有22个峰;检测峰位与标准峰位偏移最大2.90道。

核脉冲微分峰位检测电路的研究

高性能峰位检测电路是峰值保持器的关键。从电路传递函数出发,分析了准高斯核脉冲经CR微分电路后波形表达式和幅度变化,讨论了核脉冲峰位与微分过零点的关系,并用MATLAB软件进行了数值计算。结果表明,无源CR微分电路不能准确地测出核脉冲峰位,电路灵敏度低、通频带窄;有源CR微分峰位检测电路可以准确地测出核脉冲的峰位,灵敏度高、通频带宽。最后介绍了基于有源CR微分峰位检测电路煤矸石能谱仪峰值保持器的设计。

基于分形理论的谱峰检测方法研究

在拓展分形维数概念的基础上 ,提出曲线的点盒维数定义 ,并以此构筑判峰算法 ,发展了一种新的谱峰检测理论及实现途径 .与现有谱峰检测技术相比 ,该算法具有判据阈值设定简单可靠、适应范围广、谱峰识别准确等显著特点 .实践表明 ,这种新的谱峰检测法能满意地用于色谱。

采用形态学峰谷检测的谐振接地系统故障选线方法

谐振接地系统发生单相接地故障时暂态量十分丰富。文中对各线路发生故障后1/4周期零序电流的短窗数据进行小波变换,剔除工频所在频带,按能量和最大的原则选取特征频带,并对特征频带下重构的小波系数进行形态学峰谷检测。故障线路零序电流首波头峰谷形态与各线路零序电流首波头整体的峰谷形态相反,据此构成故障选线判据。仿真分析和实录数据验证均表明所提方法选线准确、可靠性高。

基于多分辨率分析的X荧光能谱的除噪与弱峰检测

在对X荧光谱噪声的分析基础上,阐述了多分辨率分析的基本思想,并将之应用于X射线能谱定量分析中的噪声的消除,取得了良好的效果。利用噪声和信号小波变换的性质随尺度的加大而显著不同的特点,运用小波多分辨率分析进行信号噪声的消除,可提高弱峰的检测能力,实验结果表明,该降噪的方法不仅计算速度快,而且和其它的方法相比,对低含量元素形成的弱峰的定量分析结果也更加理想。

岩石峰前阶段变形光纤光栅传感检测研究

为了获得更为精确的岩石变形破坏测试数据,提出了一种采用光纤光栅传感技术对岩石变形破坏过程进行检测的方法。该方法将光纤光栅粘贴于岩样的轴向方向,岩样在815MTS液压伺服机上进行单循环加载实验,测试岩石峰前变形阶段的轴向位移,岩样破坏后即停止实验。实验结果表明,光纤光栅传感技术所测应变值经应变传递系数换算后与MTS所测应变值一致性良好,相对误差率仅为3.2%。采用光纤光栅传感技术可以实现岩石峰前变形阶段的高精度测试。

ECG信号小波变换与峰谷检测算法的研究

本文在ECG信号检测过程中 ,将ECG信号在 3尺度上的Haar小波分解的细节信号模极大值对检测与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了ECG信号小波变换与峰谷检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对ECG信号时域特征检测的不足 。

基于双相关峰检测的C/A码伪距精密估计

采用软件无线电技术和数字信号处理技术,直接对A/D变换后的中频信号进行处理,并得到C/A码的相关曲线。利用曲线拟合方法对相关峰波形进行拟合,进一步确定相关曲线的峰值点位置。同时基于双相关峰检测的伪距估计方法,精确求解C/A码伪距观测值。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明当信噪比大于26dB时,可得到毫米数量级的伪距估计精度,能够满足GPS模拟源系统高精度自校的要求。

ABB色谱仪峰检测中峰宽的设定

重点介绍斜率检测方法中峰宽的设定,在峰检测时克服峰飘的影响,动态剔除未知峰的干扰,实现了色谱峰的准确测量。

自回归语音信号模型参数的韧性估计算法及在共振峰检测中的应用

使用牛顿算法的韧性（Ｒｏｂｕｓｔ）Ｍ估计方法来估计自回归（ＡＲ）语音信号模型的线性预测参数，该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，能有效地抑制异常值（ｏｕｔｌｉｅｒ）的影响。使用所提出的韧性线预测算法来检测共振峰。

一阶和二阶导数相综合的色谱峰检测法

本文提出了一种介于一阶和二阶导数之间的色谱峰检测新方法,它能排除基线漂移的影响,具有抗噪声干扰能力,能判别重叠峰,还能够获得色谱峰上各拐点,的位置并发现肩峰型重叠峰。该方法只需要设置一个起动参数即可自动进行峰检测,具有很强的自适应性和健壮性,极大地方便了用户。

可穿戴式心电信号R峰检测的心拍感知卷积网络

目的 实现可穿戴式心电信号的R峰检测,为准确估计心率、心率变异性等生理参数提供基础。方法 采用全卷积网络预测R峰热图,对热图进行峰值定位获得R峰位置。引入心拍感知模块,联合心拍数量预测任务和R峰热图预测任务进行学习,提高卷积网络对全局上下文信息的提取能力。心拍感知模块预测的心拍数量还可估计R-R间期,用作峰值定位的峰间最小水平距离。为满足移动端的实时应用,采用深度可分离卷积减小模型的参数量和计算量。结果 实验仅使用可穿戴式心电数据训练模型。测试中定位误差容忍度设置为150 ms时,本文方法在可穿戴式心电数据集和公开数据集LUDB上的R峰检测灵敏度均高达100%,真阳率均超过99.9%;对于时长10 s的ECG信号,R峰检测CPU耗时约为23.2 ms。结论 本文方法对可穿戴式和常规心电信号的R峰检测均可达到良好效果,且满足R峰检测的实时性需求。

可调节相关峰参数的脉冲检测分选算法

针对传统塔康脉冲序列检测算法没有考虑不同工作模式下脉冲间隔(PRI)的特征信息,低信噪比下检测误差大而且算法复杂度高的问题,提出一种可调节参数的基于相关峰峰值位置的脉冲序列检测分选算法.根据相关信号的检测模型确定优化目标,构建一个负定型的埃尔米特检测矩阵;通过对相邻峰值位置的检测滤除不符合PRI特征的脉冲序列;利用脉冲消隐消除衰落效应引起的干扰信号对脉冲检测的影响;采用循环队列的脉冲对分选方法解决非完整周期内脉冲丢失的问题.实验结果表明该检测算法在改善信号信噪比的同时,脉冲到达时间(PTOA)的检测精度和基准脉冲序列的检测准确率都有显著提高.

基于YOLOv3框架的高分辨电镜图像原子峰位置检测

高分辨电镜图像中原子峰位置的检测具有十分重要的现实意义,通过精确定量化原子峰位置可以分析物质在微观尺度上的结构形变、电极化矢量分布等重要信息.近年来深度学习技术在图像目标检测领域取得了巨大突破,这一技术可用在高分辨电镜图像处理上,因为原子位置的检测可以看作是一个目标检测问题.本文利用先进的机器学习方法,通过制作高质量原子图像样本集,使用YOLOv3目标识别框架对原子图像进行自动检测,达到预期效果,实现了深度学习技术在高分辨电镜图像处理领域的应用.该方法的运用有望突破自动处理动态、大量电镜图片的瓶颈问题.

经验模态分解在相关峰检测和测向中的应用

互相关测向法在低信噪比时检测不到相关峰,无法实现有效的方位估计.经验模态分解可以在突出信号局部特征的基础上,把信号分解成多个固有模态函数.采取对互相关函数进行经验模态分解,适当选取分解出的IMF重构互相关函数.重构的互相关函数有明显的相关峰,可以有效地提高检测目标的能力.将经验模态分解与互相关测向法相结合,可以实现低信噪比下的时延估计,从而更好地估计目标的方位.仿真结果表明重构的互相关函数较原互相关函数,其相关峰较最高伪峰的相对值提高了约4.9 dB,从而可以更好地实现时延估计.方位估计结果显示此方法在信噪比为-14 dB时,仍能准确地估计目标的方位.

基于相关峰检测的π/4-DQPSK频差估计

针对低速π/4-DQPSK差分解调过程中因大频偏导致的性能恶化问题,提出了一种基于相关峰检测的频差估计算法。该算法利用已知发送的M序列对接收信号进行相关检测,根据频偏对同相(I)和正交(Q)两路相关峰值的不同影响进行频偏估计。给出了该算法的理论推导,并将其与传统的Kay估计、Fitz估计、L&R估计进行仿真对比。结果表明,该算法估计范围相当,为符号速率的一半;估计精度略差,信噪比大于0 d B时均方误差优于2×10-4,但显著降低了运算量与实现复杂度,具有很好的工程实用价值。