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气相色谱信号的预处理方法

编辑:小T来源:泰特仪器日期:2018-05-02

以下由js金沙所有登入网址_9159金沙注册官方网站色谱技术人员主要先容基于中位值和小波两级滤波气相色谱分析仪数据的预处理方法,GC2030Plus气相色谱仪(触摸屏)是泰特仪器潜心研究研发出来的一款实验室专用气相色谱仪,更多详细先容请关注js金沙所有登入网址_9159金沙注册官方网站

当采用气相色谱法对混合气体进行分析时,由于存在奇异噪声和高斯噪声,对色谱峰检测产生不良影响。为此,通过小波变换的方法提取噪声,对噪声进行分析,建立噪声的概率分布模型,确定色谱信号中噪声的特点。根据噪声的特点,采用中位值滤波和小波变换相结合的滤波方法,处理色谱信号。实验表明,中位值滤波和小波变换相结合的两级滤波方法能有效滤除奇异噪声和高斯噪声,且信号畸变小,为后续色谱峰检测、重叠峰分离打下良好的基础。

气相色谱仪是一种多组份混合物的分离、分析工具,它是以气体为流动相,采用冲洗法的柱色谱技术。气相色谱仪作为一种理化分析仪器,广泛应用于石油、化工、食品工业、生物化学、环保等领域。气相色谱仪的数据处理部分可以划分为5个部分,分别是数字滤波、基线校正、色谱峰检测、色谱峰分离和定量计算,其中色谱信号的滤波对分析结果的影响非常大。在色谱仪的检测模块、放大模块和模数转换模块中,都会有噪声污染与样品有关的真实信号。这些噪声对色谱峰起点、终点的判断会产生影响,甚至会将噪声误判为色谱峰,影响最终的分析结果。

对于色谱信号,传统的滤波方法有多点平滑滤波法、最小二乘估计法、卡尔曼滤波法、傅里叶变换法和小波分析法,这些方法都是在线性分析的基础上,利用噪声与信号之间的差异达到滤波的效果。可是在实际环境中,信号中的噪声除了含有满足高斯分布的噪声外,还含有其他噪声,较常见的有奇异噪声。针对这类噪声,采用中位数高保真数字滤波算法和自适应中值滤波算法,对滤除信号中的奇异噪声取得了较好的效果。但如果仅仅采用中位值滤波的方法,信号中还含有高斯白噪声。

针对色谱信号中噪声的复杂性,结合线性滤波和非线性滤波的优点,先采用非线性滤波方法中的中位值滤波,去除色谱信号中的奇异噪声。然后,建立噪声的概率分布模型,确认存在高斯噪声,为此,采取线性滤波方法中的小波变换法对噪声滤除。通过对色谱曲线进行滤波处理,并给出每一步的比较图,结果表明,该方法的特性良好。

针对分别采用中位值滤波和小波滤波预处理气相色谱仪数据中存在的问题,根据对滤波后噪声的统计分析,提出采用中位值滤波和小波滤波这两级滤波对气相色谱信号进行预处理,取得较好效果。

首先采用中位值滤波,有效地消除气相色谱仪数据中奇异噪声;并采用有效措施,修复由于中位值滤波所造成的峰顶平台,从而保证了峰保留时间计算的准确性。

利用小波变换提取经过中位值滤波后信号的噪声系数,建立其概率分布模型,判断其满足高斯分布,为进行第二级滤波提供了理论依据。

采用小波变换对气相色谱信号进行第二级滤波,有效地消除了高斯噪声影响,最大限度地保留了有用信号的特征。

在为国内大企业研制的气相色谱工作站中加入了这种两级滤波方法,对气相色谱信号进行离线和在线的预处理,为后续分析打下了良好的基础。这种两级滤波方法没有增加太多的运算量,满足实时处理的要求。

 

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