[发明专利]一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法

摘要

本发明涉及一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，属烟草化学与应用技术领域。本发明方法引入了化学计量法中的基于数学形态学的峰识别、惩罚最小二乘方法原理进行卷烟烟气色谱信息基线校正，即：利用数学形态学的开启运算找出卷烟烟气色谱信号中的峰位置，后记录相邻峰之间的最低点，通过最低点作为权重的惩罚最小二乘拟合出背景，通过智能模拟专家手工进行基线校正过程，并将其自动化。本发明的有益效果在于：扣除背景后卷烟烟气的主成分分析结果相对于该算法处理前有较大的改进，验证了算法的有效性。说明MPLS方法是卷烟烟气GC/oa-TOF-MS色谱基线校正非常有用的工具，为烟草化学与应用技术开辟了一个新的应用领域，为卷烟烟气研究提供了一个新的方法与思路。

主权项

1.一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，其特征在于该方法引入化学计量法中的基于数学形态学的峰识别、惩罚最小二乘方法原理进行卷烟烟气色谱信息基线校正，具体步骤如下：a.将装有萃取浓缩液的进样瓶放入GC-TOF-MS的进样装置中，设定进样的气相色谱以及质谱参数，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据，为下一步数据基线校正做准备；b.基于数学形态学的峰识别：数学形态学方法利用一个称作结构元素的探针收集图像的信息，即：通过结构元素B在信号主体A中就行转换，结构元素B被定义为一个平面结构元素，即中心在x和左右具有相同宽度为w的平面窗口；信号主体A和结构元素B之间的膨胀运算的定义是：A⊕B={x:x=max(x+s),fors∈B}]]>其中是数据集的运算符号，为更加适应一维信号和结构元素B的数据处理，重新给膨胀下定义，即：ε(x_i)=min(x_i+j)  j=-w,…,w信号主体A和结构元素B之间的腐蚀运算则定义为：δ(x_i)=max(x_i+j)  j=-w,…,w对操作中窗口的大小做了如下改进：j=-i,...,wi≤w-w,...,ww<i<N-w-w,...,N-ii≥N-w]]>式中的N为信号的波长点；针对于融合狭窄的沟和填充小洞，开启能平滑信号的轮廓和除去尖峰，闭合能平滑凹进去的轮廓；信号A和结构元素B的开启运算记为γ(x_i)，改运算先通过结构元素B对A的腐蚀运算，然后再做膨胀运算：γ(x_i)=δ[ε(x_i)]得到拟合的基线，其忽视了峰信号；c.智能标注基点：标注基点，即相邻峰之间的最低点作为基线拟合的基点，标注基点之前应该做好峰识别的工作，数学形态学开启运算过后的信号的峰表现为平头，能够把数值不变的区间找出，并标注该区间的始点和末点定义为峰的始末点，把开启运算后的信号记为γ(x_i)，然后记录第k个峰的始点为S_k，末点为E_k，基点的向量记为L_k，由以下的计算公式：L_k=min(x_r)  r∈(E_k,…,S_k+1)式中的r为相邻峰间隔，这样依次记录了各个相邻峰间隔的最低点为基点；d.惩罚最小二乘：设 x 为一任意分析信号矢量，z 为一与其一样长度的拟合目标矢量，其保真度的目标函数定义如下：F=Σi=1m(xi-zi)2]]>拟合目标矢量 z 的粗糙度亦定义如下，即为之差分的平方和：R=Σi=2m(zi-zi-1)2=Σi=1m-1(Δzi)2]]>采用一阶差分作为粗糙度的惩罚函数，在大多数情况下，其二阶导数也能作为粗糙度的惩罚函数，在保真度和粗糙度的惩罚之间的平衡由下式控制：Q=F+λR=||x-z||²+λ||Dz||²λ为一个能由使用者调节的参数，大的λ将更强调粗糙度的惩罚，D 是一个对矢量进行差分的矩阵表示形式，即Dz=Δz ，矩阵D 具有下述表达形式：D=-11-11......-11-1]]>对式中Q=F+λR=||x-z||²+λ||Dz||²两边进行微分并令其等于零，即, 得下式：(I+λD′D)z=x上式用于基线校正时，要通过引入权重向量w来消除峰对背景拟合的影响，保真度的目标函数应作如下修改，F=Σi=1mwi(xi-zi)2=(x-z)′W(x-z)]]>在此 W 为权重矩阵，实际是一个对角矩阵，wi 为其对角元素，这样，上式将变为，(W+λD′D)z=Wx采用最小二乘解上述方程可得，z=(W+λD′D)^-1Wx权重矩阵W的L_k上的基点为1，其他的地方记录为0。