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      一種自動(dòng)基線校正方法

      文檔序號(hào):6105920閱讀:1133來(lái)源:國(guó)知局
      專(zhuān)利名稱(chēng):一種自動(dòng)基線校正方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明涉及譜圖分析領(lǐng)域,更具體涉及一種自動(dòng)基線校正方法。適用于核磁共振譜,色譜,拉曼光譜等各種譜圖的分析和后期數(shù)據(jù)處理。
      背景技術(shù)
      基線失真會(huì)對(duì)譜圖解析以及譜圖定量分析造成很大影響,消除基線失真是譜圖后期數(shù)據(jù)處理的一個(gè)必要步驟。目前應(yīng)用廣泛的基線校正算法都為頻域基線校正方法。其原理是在譜圖數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建出一條平滑基線模型,然后由原始的譜圖數(shù)據(jù)減去這個(gè)基線模型從而得到?jīng)]有失真的譜圖數(shù)據(jù)。一般的頻域基線校正方法是在識(shí)別出來(lái)的基線點(diǎn)上構(gòu)建基線模型。相比于沒(méi)有基線識(shí)別的基線校正算法,有基線識(shí)別的算法能夠處理譜圖中基線失真較大和既存在正峰又存在負(fù)峰的情況,所以其更適于各種分析譜圖。1991年Dietrich提出了在譜圖數(shù)值導(dǎo)數(shù)的基礎(chǔ)上利用重復(fù)閾值迭代的算法來(lái)識(shí)別基線。Cobas利用連續(xù)小波變換代替數(shù)值導(dǎo)數(shù)計(jì)算從而改進(jìn)了這種算法。2000年Golotvin提出了另一種基線識(shí)別方法,我們?cè)诖朔Q(chēng)之為滑動(dòng)窗口法。上述的基線識(shí)別方法都存在各自不同的優(yōu)缺點(diǎn),如在譜圖數(shù)值導(dǎo)數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行基線識(shí)別,會(huì)降低信噪比以及會(huì)使譜圖中的寬峰信號(hào)消失;采用連續(xù)小波變換改進(jìn)后可以解決信噪比降低的問(wèn)題,但需要人為的調(diào)整參數(shù)才能識(shí)別寬峰信號(hào);此外在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)利用迭代閾值法對(duì)譜峰邊緣的識(shí)別不夠準(zhǔn)確,而滑動(dòng)窗口法對(duì)譜圖中的寬峰信號(hào)的識(shí)別不夠準(zhǔn)確甚至不能識(shí)別出來(lái)。在識(shí)別出來(lái)的基線的基礎(chǔ)上構(gòu)建合適的基線模型是基線校正中的第二步驟,也是最為關(guān)鍵的步驟。目前存在的各種模型構(gòu)建方法可以分為兩類(lèi)第一類(lèi)是利用特定的函數(shù)來(lái)擬合識(shí)別出來(lái)的基線點(diǎn),如多項(xiàng)式擬合,三次樣條插值等;第二類(lèi)是在識(shí)別出來(lái)的基線上利用平滑算法如Whittaker濾波等構(gòu)建基線模型。利用特定的函數(shù)來(lái)擬合基線模型并不能適應(yīng)于很多基線失真較大的譜圖,因?yàn)榛€失真可能是任意形狀并不滿足特定的函數(shù)形狀。Whittaker濾波是一種比較有效的平滑算法,但是其在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的時(shí)候可能會(huì)使譜峰信號(hào)發(fā)生畸變。

      發(fā)明內(nèi)容
      本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)存在的上述問(wèn)題,提供了一種自動(dòng)基線校正方法,該方法數(shù)據(jù)處理速度快,可以消除由于基線失真而造成的噪聲計(jì)算不準(zhǔn)確,且避免了基線校正引入的譜峰畸變。為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用以下技術(shù)方案一種自動(dòng)基線校正方法,包括以下步驟步驟1、利用傅里葉變換和相位校正處理采集到的原始數(shù)據(jù),得到譜圖數(shù)據(jù);步驟2、利用連續(xù)小波變換對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù);步驟3、利用滑動(dòng)窗口法和譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào),得到窄峰信號(hào)區(qū)間;步驟4、利用迭代閾值法識(shí)別譜圖數(shù)據(jù)中的寬峰信號(hào),得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間;步驟5、根據(jù)部分寬峰信號(hào)區(qū)間,利用輪廓擬合方法擬合出寬峰信號(hào)的輪廓;步驟6、將譜圖數(shù)據(jù)中大于步驟4中寬峰信號(hào)的輪廓最大值3%的點(diǎn)都作為寬峰信號(hào)點(diǎn),從而得到完整寬峰信號(hào)區(qū)間;步驟7、將譜圖數(shù)據(jù)減去窄峰信號(hào)區(qū)間和完整寬峰信號(hào)區(qū)間得到譜圖的基線區(qū)間;步驟8、利用步驟7的得到的基線區(qū)間初始化權(quán)重?cái)?shù)組W(S(Hi-I)i),若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于信號(hào)區(qū)間,則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為0,若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于基線區(qū)間,則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為1;步驟9、利用權(quán)重?cái)?shù)組和濾波算法計(jì)算基線模型;步驟10、利用步驟9中的基線模型對(duì)步驟1所述的譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,得到校正后的譜圖數(shù)據(jù);步驟11、逐個(gè)判斷校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的各個(gè)譜峰,若正峰信號(hào)中出現(xiàn)負(fù)數(shù)部分則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生了畸變,若負(fù)峰信號(hào)中出現(xiàn)了正數(shù)部分,則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生畸變,如果譜峰產(chǎn)生畸變則執(zhí)行步驟12,如果譜峰沒(méi)有產(chǎn)生畸變則退出計(jì)算得到最終基線模型和校正后的譜圖數(shù)據(jù);步驟12、將步驟11中譜峰產(chǎn)生畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)設(shè)置為準(zhǔn)基線點(diǎn);步驟13、將步驟12中的準(zhǔn)基線點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)組設(shè)置為1并返回步驟9重新計(jì)算基線模型。如上所述的步驟3中利用滑動(dòng)窗口法包括以下步驟步驟3. 1、根據(jù)步驟2中得到的譜圖數(shù)據(jù)導(dǎo)數(shù)計(jì)算噪聲水平σ n。ise ;步驟3. 2、設(shè)定閾值為ηΧ σ n。ise,其中η為參數(shù)值;步驟3. 3、比較滑動(dòng)窗口的高度與步驟3. 2中確定的閾值的大小,如果滑動(dòng)窗口的高度大于閾值,則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于窄峰信號(hào)區(qū)間;如果滑動(dòng)窗口的高度小于等于閾值,則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于基線區(qū)間。如上所述的步驟4中迭代閾值法包括以下步驟步驟4. 1、利用譜圖數(shù)據(jù)計(jì)算出迭代閾值,迭代閾值基于公式MEAN+3*SDEV,MEAN 是譜圖數(shù)據(jù)的平均值,SDEV是譜圖數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差;步驟4. 2、將譜圖數(shù)據(jù)與迭代閾值進(jìn)行比較,若譜圖數(shù)據(jù)存在比迭代閾值大的數(shù)據(jù)點(diǎn),則進(jìn)行步驟4.3 ;若譜圖數(shù)據(jù)中所有的點(diǎn)都小于迭代閾值,則停止迭代,得到所有的寬峰信號(hào),從而得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間;步驟4. 3、將步驟4. 2中得到的比迭代閾值大的譜圖數(shù)據(jù)作為寬峰信號(hào)點(diǎn),比迭代閾值小的譜圖數(shù)據(jù)作為步驟4. 1中的譜圖數(shù)據(jù)并返回步驟4. 1。如上所述的步驟3. 2中參數(shù)值η為3,所述的步驟3. 3中滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為整個(gè)譜圖數(shù)據(jù)的寬度的0.2%。如上所述的步驟5中的輪廓擬合是基于最小化懲罰函數(shù)P P = Σ 尸(Ω)
      其中當(dāng)E(Q)-S(Q)彡 0,Ρ(Ω) = (Ε ( Ω )-S ( Ω ))2 ;當(dāng) E ( Ω )-S ( Ω ) ^ Ο,Ρ(Ω) =(fX (E(Q)-S(Q)))2,Ε(Ω)是需要擬合的寬峰信號(hào),S(Q)是譜峰信號(hào),f是輪廓調(diào)整參數(shù),Ω為譜圖頻率坐標(biāo)。如上所述的步驟9中的濾波算法基于最小化自定義目標(biāo)函數(shù)
      權(quán)利要求
      1.一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,包括以下步驟步驟1、利用傅里葉變換和相位校正處理采集到的原始數(shù)據(jù),得到譜圖數(shù)據(jù);步驟2、利用連續(xù)小波變換對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù);步驟3、利用滑動(dòng)窗口法和譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào),得到窄峰信號(hào)區(qū)間;步驟4、利用迭代閾值法識(shí)別譜圖數(shù)據(jù)中的寬峰信號(hào),得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間; 步驟5、根據(jù)部分寬峰信號(hào)區(qū)間,利用輪廓擬合方法擬合出寬峰信號(hào)的輪廓; 步驟6、將譜圖數(shù)據(jù)中大于步驟4中寬峰信號(hào)的輪廓最大值3%的點(diǎn)都作為寬峰信號(hào)點(diǎn),從而得到完整寬峰信號(hào)區(qū)間;步驟7、將譜圖數(shù)據(jù)減去窄峰信號(hào)區(qū)間和完整寬峰信號(hào)區(qū)間得到譜圖的基線區(qū)間; 步驟8、利用步驟7的得到的基線區(qū)間初始化權(quán)重?cái)?shù)組,若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于信號(hào)區(qū)間, 則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為0,若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于基線區(qū)間,則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為1 ; 步驟9、利用權(quán)重?cái)?shù)組和濾波算法計(jì)算基線模型;步驟10、利用步驟9中的基線模型對(duì)步驟1所述的譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,得到校正后的譜圖數(shù)據(jù);步驟11、逐個(gè)判斷校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的各個(gè)譜峰,若正峰信號(hào)中出現(xiàn)負(fù)數(shù)部分則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生了畸變,若負(fù)峰信號(hào)中出現(xiàn)了正數(shù)部分,則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生畸變,如果譜峰產(chǎn)生畸變則執(zhí)行步驟12,如果譜峰沒(méi)有產(chǎn)生畸變則退出計(jì)算得到最終基線模型和校正后的譜圖數(shù)據(jù);步驟12、將步驟11中譜峰產(chǎn)生畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)設(shè)置為準(zhǔn)基線點(diǎn); 步驟13、將步驟12中的準(zhǔn)基線點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)組設(shè)置為1并返回步驟9重新計(jì)算基線模型。
      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,所述的步驟3中利用滑動(dòng)窗口法包括以下步驟步驟3. 1、根據(jù)步驟2中得到的譜圖數(shù)據(jù)導(dǎo)數(shù)計(jì)算噪聲水平σ noise ; 步驟3. 2、設(shè)定閾值為ηΧ σ n。ise,其中η為參數(shù)值;步驟3. 3、比較滑動(dòng)窗口的高度與步驟3. 2中確定的閾值的大小,如果滑動(dòng)窗口的高度大于閾值,則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于窄峰信號(hào)區(qū)間;如果滑動(dòng)窗口的高度小于等于閾值,則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于基線區(qū)間。
      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,所述的步驟4中迭代閾值法包括以下步驟步驟4. 1、利用譜圖數(shù)據(jù)計(jì)算出迭代閾值,迭代閾值基于公式MEAN+3*SDEV,MEAN是譜圖數(shù)據(jù)的平均值,SDEV是譜圖數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差;步驟4. 2、將譜圖數(shù)據(jù)與迭代閾值進(jìn)行比較,若譜圖數(shù)據(jù)存在比迭代閾值大的數(shù)據(jù)點(diǎn), 則進(jìn)行步驟4. 3;若譜圖數(shù)據(jù)中所有的點(diǎn)都小于迭代閾值,則停止迭代,得到所有的寬峰信號(hào),從而得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間;步驟4. 3、將步驟4. 2中得到的比迭代閾值大的譜圖數(shù)據(jù)作為寬峰信號(hào)點(diǎn),比迭代閾值小的譜圖數(shù)據(jù)作為步驟4. 1中的譜圖數(shù)據(jù)并返回步驟4. 1。
      4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,所述的步驟3.2中參數(shù)值η為3,所述的步驟3. 3中滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為整個(gè)譜圖數(shù)據(jù)的寬度的0. 2%。
      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,所述的步驟5中的輪廓擬合是基于最小化懲罰函數(shù)P
      6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線校正方法,其特征在于,所述的步驟9中的濾波算法基于最小化自定義目標(biāo)函數(shù)
      全文摘要
      本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)基線校正方法,包括以下步驟將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)變換得到譜圖數(shù)據(jù);利用連續(xù)小波變換計(jì)算譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù);分別利用滑動(dòng)窗口法和迭代閾值法識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào)和寬峰信號(hào);對(duì)寬峰信號(hào)進(jìn)行輪廓擬合識(shí)別出寬峰信號(hào)的邊緣;計(jì)算基線模型;根據(jù)基線模型對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正;查找校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的畸變的信號(hào),將畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)作為準(zhǔn)基線點(diǎn)并重新計(jì)算基線模型,直至沒(méi)有畸變信號(hào),得到最終的基線模型和最終的校正后的譜圖數(shù)據(jù)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比可以消除由于基線失真而造成的噪聲計(jì)算不準(zhǔn)確;準(zhǔn)確的識(shí)別出譜圖中的窄峰信號(hào)和寬峰信號(hào);校正基線失真較大的譜圖;避免在復(fù)雜譜圖中由于基線校正引入的譜峰失真。
      文檔編號(hào)G01S7/48GK102360502SQ201110263690
      公開(kāi)日2012年2月22日 申請(qǐng)日期2011年9月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月7日
      發(fā)明者馮繼文, 劉朝陽(yáng), 葉朝輝, 陳方, 鮑慶嘉 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所
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