[发明专利]一种高精度智能色谱数据分析算法

权利要求书

1.本发明提出一种高精度智能色谱数据分析算法，其特征在于：

A、采用基于滑动窗口的高保真无偏移数字滤波算法；

B、采用高精度智能频谱分析定点判峰算法。

2.如权利要求1所述的高精度智能色谱数据分析算法，其特征在于所述步骤B提出的判峰算法是基于步骤A提出的滤波算法进行计算的，经过基于滑动窗口的高保真无偏移数字滤波算法处理之后的数据滤除了噪声等畸变数据，在这个滤波后数据之上采用高精度智能频谱分析定点判峰算法进行判峰处理。首先将采集到的原始谱图数据进行滤波处理，处理后的数据根据一种替换规则放在一个数组U内，然后在判峰过程中使用U数组内的数据来判断特征点，根据特征点进行谱峰识别，两个算法紧密结合之后才能保证处理所得的色谱数据精度更高。

3.如权利要求1所述的高精度智能色谱数据分析算法，其特征在于所述步骤A具体包括：宽度为k的峰，有k个峰数据，且均大于峰两侧基线高度d₀，首先进入到宽度为n＝2m+1的滑动窗口中滤波，窗口中数据从小到大排列，有m个数小于中间值，有m个数大于中间值，当k不大于m时，该峰被视为噪声而被完全滤除，当k大于m时，该峰被视为信号无失真地保留，但当k大于m时，窗口输出可能会形成平台型畸变，所以此时需要进行平台的确认，根据滑动窗口输出的中间值与前一次输出的中间值在原始数据序列中位置是否相同来判定平台的开始和结束，当高于或低于两侧数值的平台才需要修复，如果需要修复，则对产生平台的原始数据用宽度为b小于n的窄窗口重新滤波即可。

4.如权利要求1所述的高精度智能色谱数据分析算法，其特征在于所述步骤B具体包括：首先根据数学分析的方法先把采样时间分区，比较每个区间信号的极大值和极小值之差，在所有区间中选取差值最大的即为绝对噪声即基线噪声值T_L，然后确定噪声滤除强度N，之后根据相关定义和公式计算出A(L)和U(L)，利用前面算出的值，再根据相对基线点的定义求取相对基线点的绝对值，根据基线点的定义判断相对基线点，同样根据求出的T_L、N、A(L)、U(L)和向上点、向下点、顶点和谷点的定义利用回代计算方法去求解向上点、向下点、顶点和谷点，之后根据这些点的定义去判断它们是否是满足要求的点，确定好点后根据峰的定义以及整合这些点进而判断一段曲线是否为峰或峰群，根据峰的特征并结合这些点的特征便可以确定峰的分割方式，最后进行基线校平。