2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著藥物、化學(xué)、生物等領(lǐng)域研究的不斷深入,需要分析的信號越來越復(fù)雜。由于實(shí)驗(yàn)條件,物質(zhì)本身性質(zhì)以及儀器分辨能力等因素,波長相近的組分會相互產(chǎn)生影響,導(dǎo)致信號峰重疊,直接影響到信號的定性和定量分析。此外,在信號的采集與傳輸過程中,噪聲對信號會產(chǎn)生干擾。因此,對含噪聲的重疊峰信號進(jìn)行濾波和增強(qiáng),并提取各個(gè)子峰的特征參數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵問題。
  本文首先分析了傳統(tǒng)重疊峰分辨方法的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,克服噪聲的影響,以Gaussian平滑函數(shù)

2、作為工具,提出了兩種具有噪聲免疫力的信號增強(qiáng)方法,然后將其結(jié)合曲線擬合方法來提取重疊信號的特征參數(shù)。主要包括三個(gè)工作:
  一、基于傳統(tǒng)峰銳化方法,提出了一種具有噪聲免疫力的峰銳化方法。先對Gaussian函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行銳化并作為信號銳化的模板,再用其與含噪信號進(jìn)行卷積,便能實(shí)現(xiàn)含噪信號的峰銳化,最后用仿真信號以及質(zhì)譜峰進(jìn)行銳化實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了方法的有效性,可用于分辨峰數(shù)目和提取峰位置,為后續(xù)的特征參數(shù)提取提供了有效信息。

3、  二、為了解決噪聲對信號微分的影響,提出了一種具有噪聲免疫力的分?jǐn)?shù)階微分方法。通過設(shè)計(jì)Gaussian函數(shù)的分?jǐn)?shù)階微分,并將其作為模板,再用其與含噪信號進(jìn)行卷積,便可以直接獲得噪聲信號的分?jǐn)?shù)階微分,此方法無需對信號進(jìn)行平滑處理,簡化了處理過程,不單可以得到整數(shù)階微分而且可以得到信號的任意分?jǐn)?shù)階微分。根據(jù)噪聲峰信號和無噪峰信號的處理結(jié)果的對比,所提方法是有效的。
  三、通過峰增強(qiáng)或銳化后,峰的數(shù)目和峰位置更容易獲得,但峰寬和峰高

4、無法直接獲取,前期,本團(tuán)隊(duì)使用連續(xù)小波變換結(jié)合曲線擬合方法給出了一種重疊峰峰參數(shù)提取方案,基于這一思想,應(yīng)用銳化后的信號,提取到各個(gè)子峰的初始參數(shù),然后作為曲線擬合的先驗(yàn)信息。具體過程為:首先利用本文所提出的信號增強(qiáng)方法對峰信號進(jìn)行銳化,目的在于將重疊峰分辨出來;然后以各個(gè)子峰的峰位置為中心,取5個(gè)點(diǎn)或7個(gè)點(diǎn)進(jìn)行線性擬合,得到各個(gè)子峰的初始參數(shù),再將其作為曲線擬合的初始值,從而避免了曲線擬合的不唯一性,使得結(jié)果變得更加準(zhǔn)確;最后,通過模

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