[发明专利]基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及色谱图处理技术领域，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。

背景技术

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。

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。

发明内容

本发明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。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：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：

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。

优选的是，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。

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。

优选的是，其中，K为5-15。

优选的是，其中，K＝10。

优选的是，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：