Развитие методов обработки информации в масс-спектрометрии для изотопного и элементного анализа

• Автор: Манойлов, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 263 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Структура масс-спектрометрических сигналов и методы их обработки. Формулировка задач исследования

1.1 Структура масс-спектрометрического сигнала

1.2 Этапы обработки масс-спектрометрической информации

1.3 Основные теоретические предпосылки обработки масс-спектрометрической информации на отдельных этапах

1.4 Формулировка задач исследований Выводы по главе

Глава 2 Адаптивные методы отбраковки «выбросов» в масс-спектрометрических сигналах

2.1 Постановка задач

2.2 Метод минимума квадрата медианного отклонения

2.3 Оценка дисперсии

2.4 Оценка первой и второй производной
2.5 Нахождение минимума медианного отклонения
2.6 Алгоритм метода минимизации квадрата медианного отклонения, модифицированного для обработки масс-спектрометрического сигнала
2.7 Моделирование «загрязненного» сигнал и обработка данного сигнала с применением описанных выше методов
2.8 Анализ результатов моделирования
2.9 Алгоритмы отбраковки «выбросов» в масс-спектрометрическом анализе газов в статическом режиме
2.10 Метод отбраковки «выбросов» в масс-спектрометрическом анализе веществ в твердой фазе
Выводы по главе
ГлаваЗ Методы и алгоритмы цифровой фильтрации шумов и
помех в масс-спектрометрических сигналах
3.1 Введение и постановка задачи.
3.2 Цифровая фильтрация наводок и шумов методом прямого и обратного преобразований Фурье
3.3 Цифровая фильтрация наводок и шумов с помощью фильтров Чебышева
3.4 Предварительная очистка сигнала от шумов с помощью вейвлет-фильтров
3.5 Фильтрация масс-спектрометрических сигналов методом прямого и обратного дискретного вейвлет-преобразования
3.6 Многоуровневое вейвлет- преобразование
3.7 Вейвлет реконструкция
3.8 Реконструкционные фильтры
3.9 Выбор оптимального количества уровней декомпозиции
3.10 Алгоритм на основе свертки с функцией формы пика для фильтрация наводок от питающей сети в масс-спектрометрических сигналах
3.11 Сглаживание масс-спектрометрических сигналов методом наименьших квадратов на основе ортогональных полиномов 3.12. Алгоритм метода наименьших квадратов на основе ортогональных полиномов и скользящего окна
3.13 Сравнение алгоритмов сглаживания экспериментальных масс-спектрометрических данных в скользящем окне Выводы по главе
Глава 4 Методы и алгоритмы обнаружения масс-спектрометрических пиков на фоне шумов и дрейфа базовой линии
4.1 Метод максимального правдоподобия в задачах обработки масс-спектрометрических сигналов
4.2 Алгоритмы обнаружения пиков инвариантные к изменению
Выводы по главе
1. Выявлены основные элементы, составляющие структуру масс-спектрометрического сигнала. Полученная структура масс-
спектрометрического сигнала явилась базой для составления шести последовательных информационных технологических этапов обработки данных масс-спектрометрического эксперимента для повышения чувствительности и разрешающей способности приборов.
2. Сформулированы задачи обработки информации на каждом из пяти инфоромационно-технологических этапов и по литературным данным проанализированы основные теоретические предпосылки достижения повышения чувствительности и разрешающей способности приборов с помощью информационных технологий.
3. Поставлены конкретные задачи проведения исследований и разработок, которые должны базироваться на следующем математическом аппарате:
• робастных статистиках, позволяющих производить отбраковку до 40 % «выбросов», но при этом не искажать параметры сигнала
• традиционных и модифицированных методах цифровой фильтрации и вейвлет-анализа для увеличения отношения сигнал помеха,
• методах проверки статистических гипотез, позволяющих производить обнаружение масс-спектрометрических пиков в шумах и при дрейфе базовой линии, описываемом полиномом первой или второй степени
• методами решения некорректных задач, позволяющих производить оценку масс-спектрометрических пиков в условиях недостаточного разрешения и влияния динамических свойств измерительного канала.