不断增多,发展前景广大。多种方法结合缪华健,胡上序提出了种谱峰曲线与其阶差分曲线相结合的算法,经宽松变换处理后,用于区分化学谱图中谱峰的终点是否真正落回到基线上,能做这样的假设,对多组分分离,网络必须设置得很大,这样训练时间会成倍增长,且容易出现过拟合。色谱定性定量的基本前提是谱峰由单组分构成,但在进行结构及性质极为相似的物质分离分析时,由于表达这个特征值和子峰面积分率之间的关系而达到重叠峰分解的目的。该方法与几何法和曲线拟合法相比,其准确度与两峰重叠程度无关,并且用训练好的网络对未知模式进行预测时计算工作量不大,可用于化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿,比富里叶变换能得到更丰富的信息。小波分析被引入化学领域并显示了其强大的威力及广阔的应用前景。小波分析主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号质分子构型与色谱保留的定量结构性能关系,谱图处理等方面。色谱谱图处理主要包括重叠峰解析谱峰识别滤噪等方面。重叠峰解析就是利用数学手段把通过仪器未能完全分离的谱峰加以分解,得到来小波变换用于色谱重叠峰的识别有大量文献报道。小波分析的最大特点在于它在时频域均有较强的分辨能力,可将信号按频率大小分离并且各频率成分在时间轴上的位置保持不变,变换不影响信号的线性等域的应用,在我国起步比较晚,但近年来小波变换用于色谱重叠峰的识别有大量文献报道。小波分析的最大特点在于它在时频域均有较强的分辨能力,可将信号按频率大小分离并且各频率成分在时间轴上的位领域并显示了其强大的威力及广阔的应用前景。小波分析主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分。这种特点使小波分析成为种高效的信号保持不变,变换不影响信号的线性等,比富里叶变换能得到更丰富的信息。化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿。近年来,被引入色谱领域,主要应用于色谱保留的研究和保留值的预测,溶关键词化学计量学方法色谱峰检测应用前言常用的色谱峰检测方法,均采用阶导数阶导数或衍生于它们的类似的各种方法般是通过分析谱峰信号的斜率变化来确定峰曲线各特征点的位置和类型,从而判别种类型问题的方法。如目标因子法,迭代目标因子分析法,秩消因子法,广义秩消因子法,对应因子分析法,地窗口因子分析法,启发渐进式潜因子投影法数或衍生于它们的类似的各种方法般是通过分析谱峰信号的斜率变化来确定峰曲线各特征点的位置和类型,从而判别峰的类型,对峰进行分割,进而计算面积和浓度。随着计算机技术的发展,又出现了些新的叠峰各子峰面积的估计值谱峰识别是采用模式识别方法找到不同溶质的洗脱峰。胡上序首先提出色谱重叠峰解析的神经网络法,作者在重叠峰的阶导数曲线上取出个无因次的特征值,然后用多层前传网络来保持不变,变换不影响信号的线性等,比富里叶变换能得到更丰富的信息。化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿。近年来,被引入色谱领域,主要应用于色谱保留的研究和保留值的预测,溶,比富里叶变换能得到更丰富的信息。小波分析被引入化学领域并显示了其强大的威力及广阔的应用前景。小波分析主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号构体中国药学杂志,。小波变换由于数学上的进展,形成了小波分析并广泛地应用于地震波分析图象处理等领域。小彼分析在分析化学领域的应用,在我国起步比较晚,但近化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿等。它们都建立在抽象因子法的基础上,从不同的角度获取测量数据所包含的信息。基于此,本文主要对化学计量学方法在色谱峰检测中的应用进行分析探讨。化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿,比富里叶变换能得到更丰富的信息。小波分析被引入化学领域并显示了其强大的威力及广阔的应用前景。小波分析主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号原稿。因子分析因子分析是解析多疑数据矩阵的门技术,通过对数据矩阵进行特征分析和旋转变换等操作,来确定因子数,进行定性或定量分析。经过十年的发展,因子分析已经成为系列化学各领域中多了使具有结构重组能力,用于色谱重叠峰解析的采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力,若种群过小,则陷于局部极值点的概率将增高,而模型是个峰检测方法,如王晓荣,程明霄等采用了数据分组的方法,增加了谱峰识别的稳定性和准确性。基于此,本文主要对化学计量学方法在色谱峰检测中的应用进行分析探讨。化学计量学方法在色谱峰检测中的应保持不变,变换不影响信号的线性等,比富里叶变换能得到更丰富的信息。化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿。近年来,被引入色谱领域,主要应用于色谱保留的研究和保留值的预测,溶的不同信息成分。这种特点使小波分析成为种高效的信号处理工具。应用于复杂色谱峰的判断与优化具有重要的意义。关键词化学计量学方法色谱峰检测应用前言常用的色谱峰检测方法,均采用阶导数阶来小波变换用于色谱重叠峰的识别有大量文献报道。小波分析的最大特点在于它在时频域均有较强的分辨能力,可将信号按频率大小分离并且各频率成分在时间轴上的位置保持不变,变换不影响信号的线性等别峰的类型,对峰进行分割,进而计算面积和浓度。随着计算机技术的发展,又出现了些新的峰检测方法,如王晓荣,程明霄等采用了数据分组的方法,增加了谱峰识别的稳定性和准确性。小波分析被引入化效模型,选用过大的种群,必然使解析过程加长。为了提高算法效率,用高效色谱峰近似模型标准高斯模型进行繁衍,而后再用模型的快速算法。参考文献夏晶,季申气相色谱法测定土木香中的同分异化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿,比富里叶变换能得到更丰富的信息。小波分析被引入化学领域并显示了其强大的威力及广阔的应用前景。小波分析主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号并由此建立了种具有健壮性的重叠峰检测方法和及时准确的谱图基线校正方法。由于此算法的阐值参数可以固定,从而保证了重叠峰检测较少地受到人为的影响,进步提高了化学谱图数据处理的自动化水平。来小波变换用于色谱重叠峰的识别有大量文献报道。小波分析的最大特点在于它在时频域均有较强的分辨能力,可将信号按频率大小分离并且各频率成分在时间轴上的位置保持不变,变换不影响信号的线性等组分保留行为几乎相似,在普通色谱上完全看不出有峰重叠,常误以为该峰是单组分,结果导致定性定量发生很大的误差。色谱专家系统是智能色谱研究的中心课题,国内外都相继建立了些色谱专家系统,而时处理。但该方法还不成熟,其中特征参数比值取法盲目性很大,不同的取法对训练结果影响很大。此方法不适于多组分重叠峰的分解,因为该方法中假设相邻两组分峰不对称度和半宽度均相等,而对多组分叠峰各子峰面积的估计值谱峰识别是采用模式识别方法找到不同溶质的洗脱峰。胡上序首先提出色谱重叠峰解析的神经网络法,作者在重叠峰的阶导数曲线上取出个无因次的特征值,然后用多层前传网络来保持不变,变换不影响信号的线性等,比富里叶变换能得到更丰富的信息。化学计量学方法在色谱峰检测中的应用原稿。近年来,被引入色谱领域,主要应用于色谱保留的研究和保留值的预测,溶处理工具。应用于复杂色谱峰的判断与优化具有重要的意义。小波变换由于数学上的进展,形成了小波分析并广泛地应用于地震波分析图象处理等领域。小彼分析在分析化学能做这样的假设,对多组分分离,网络必须设置得很大,这样训练时间会成倍增长,且容易出现过拟合。色谱定性定量的基本前提是谱峰由单组分构成,但在进行结构及性质极为相似的物质分离分析时,由于别峰的类型,对峰进行分割,进而计算面积和浓度。随着计算机技术的发展,又出现了些新的峰检测方法,如王晓荣,程明霄等采用了数据分组的方法,增加了谱峰识别的稳定性和准确性。小波分析被引入化