色谱分析数据除噪技术探究

"色谱分析数据除噪的理论和实践" 色谱分析是化学和生物学领域中重要的分离和鉴定技术，其图谱数据的质量直接影响到后续的定性定量分析。这篇博士学位论文由陈锋撰写，专注于研究如何有效地去除色谱分析数据中的噪声，以提升信号的清晰度和准确性。论文主要探讨了色谱数据的噪声特性，以及一系列创新的除噪算法。 作者首先对色谱数据的噪声进行了深入分析，传统方法通常假设噪声为白噪声，但该论文提出使用分形几何的数学模型来更精确地描述实际色谱噪声的性质，通过分形维数计算法进行了验证，构建了一个更为准确的噪声模型。 论文还介绍了新型谱峰描述函数的应用，这种函数在拟合色谱信号峰，特别是拖尾峰时，表现出优于改进双高斯函数的性能。形态滤波器作为一种图像和信号处理工具，被创造性地应用于色谱信号的除噪，论文中设计了自适应尺度的集合和函数基形态滤波器，它们在去除脉冲型噪声时表现突出，同时能保留信号的完整性。 递归神经网络（RNN）是论文中另一个关键的除噪工具。作者提出了分段训练策略，以适应色谱数据的特性，理论和实践证明了这种方法在去除噪声时具有优秀的性能。此外，结合小波分析和遗传算法，创建了一种新的复合方法，该方法在理论上和实际应用中均显示了出色的噪声滤除效果，弥补了傅里叶分析的不足，同时利用了遗传算法的全局优化能力。 尽管上述算法各有特色，论文还强调了这些方法均基于色谱数据的特定属性，这意味着在实际应用中，需要根据具体的数据特性和分析需求选择最适合的除噪策略。这是一项对色谱分析领域数据处理技术的重要贡献，为提高色谱分析的精度和可靠性提供了新的理论基础和技术手段。