质谱峰数据平滑方法

[align=center][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution工作站数据平滑的几种方法介绍[/align][align=center][font=宋体]概述[/font][/align][font=宋体][font=Calibri][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution[/font][font=宋体]色谱质谱数据工作站实现数据平滑的集中方法与基本原理解释[/font][/font][align=center][font=宋体]数据平滑的意义[/font][/align][font=宋体][font=宋体]色谱仪或者色谱[/font][font=Calibri]-[/font][font=宋体]质谱联用仪采集到的数据文件，进行平滑之后，可以提高色谱峰的信噪比并降低检出限，是常见的色谱信号的处理手段。需要至于，不良的平滑参数，反而可能会导致检出限上升，或者造成分离度问题，参见[/font][font=Calibri]https://bbs.instrument.com.cn/topic/7642927[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][font=宋体]数据平滑的常见方法[/font][/align][font=宋体][font=宋体]下面以[/font][font=Calibri]Shimdzu[/font][font=宋体]的[/font][font=Calibri][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution[/font][font=宋体]色谱[/font][font=Calibri]-[/font][font=宋体]质谱数据工作站为例予以说明，从基本原理上来讲，[/font][font=Calibri][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution[/font][font=宋体]工作站本质上可以使用三种数据平滑的方法，标准法，双边法和最小二乘法，如图[/font][font=Calibri]1[/font][font=宋体]所示：[/font][/font][align=center][/align][align=center][img=,690,552]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/10/202110132106066741_3952_1604036_3.jpg!w690x552.jpg[/img][/align][align=center][font=宋体][font=宋体]图[/font][font=Calibri]1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution[/font][font=宋体]的数据平滑参数[/font][/font][/align][font=Calibri] [/font][font=宋体][font=宋体]各种平滑方法的基本原理：[/font][/font][font='Times New Roman']1、[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]移动平均法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=宋体]包括标准法和双边法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]移动平均法的原理，确定一定的间隔（窗口），将窗口内的数据点取平均值[/font][/font][font=宋体][font=宋体]之后替代原始数据点[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，然后移动到下一个点。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]不断[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]重复此过程，直至完成全谱图的处理。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]实例：例如设定[/font][/font][font=宋体][font=宋体]平滑的数据点[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]间隔为[/font][font=Times New Roman]7[/font][font=宋体]，那么图中的第[/font][font=Times New Roman]1[/font][/font][font=宋体][font=宋体]数据点[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]至第[/font][font=Times New Roman]7[/font][/font][font=宋体][font=宋体]数据[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]点进行平均，替换第[/font][font=Times New Roman]4[/font][/font][font=宋体][font=宋体]数据点[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。然后窗口向后移动，从第[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]点至第[/font][font=Times New Roman]8[/font][font=宋体]点重复此计算过程，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]以此类推[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]直至数据结束。[/font][/font][font=宋体]如图[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]所示：[/font][align=center][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'] [/font][/align][align=center][img=,404,224]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/10/202110132106241774_5086_1604036_3.jpg!w404x224.jpg[/img][/align][align=center][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2[/font][/font][font='Times New Roman'] [font=宋体]移动平均法图示[/font][/font][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]窗口选择越大，滤波效率越好，但是会造成较大的色谱峰畸变[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=宋体]一般情况下会造成色谱峰宽增加，相邻的色谱峰分离度下降，极端情况下可能会使得相邻几个色谱峰混乱成单个色谱峰[/font][/font][font=宋体][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。窗口一般选择小于峰宽的[/font][font=Times New Roman]1/10[/font][/font][font=宋体][font=宋体]，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]此即为标准法的基本原理[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]双边法为带有权重因子的[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]的移动平均平滑法，如图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，距离第[/font][font=Times New Roman]4[/font][font=宋体]点越远的数据点，对平滑的贡献越小[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=宋体]因为数据点的强度降低[/font][/font][font=宋体][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]在平滑[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]计算中赋予[/font][/font][font=宋体][font=宋体]其[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]较低的权重。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]同时考虑数据点强度的权重的方法，称[/font][/font][font=宋体][font=宋体]为[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]双边法平滑。[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]Shimadzu [/font][font=宋体]的色谱数据工作站[/font][/font][font='Times New Roman']LCsolution[/font][font=宋体][font=宋体]和[/font][font=Times New Roman]Labsolutions[/font][font=宋体]内置有[/font][/font][font='Times New Roman']Smooth[font=宋体]功能，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]也[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]是使用了移动平均法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=宋体]类似于[/font][font=Times New Roman][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]MSsolution[/font][font=宋体]的标准法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。滤波效果如图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]所示：[/font][/font][align=center][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'] [img=,578,294]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/10/202110132106357732_1187_1604036_3.jpg!w578x294.jpg[/img][/font][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3 [/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]色谱信号平滑前后的比较[/font][/font][/align][font=宋体][font=Times New Roman]2[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]、[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]最小二乘法[/font][font=Times New Roman] [/font][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]Savitzky-Golay [/font][font=宋体]方法）[/font][/font][font='Times New Roman']Savitzky-Golay[/font][font=宋体][font=宋体]法，本质上是[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]采用构造多项式[/font][/font][font=宋体][font=宋体]方程[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]来拟合色谱信号的方法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]去[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]平滑色谱[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]-[/font][font=宋体]质谱信号[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]首先[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]假设一组数据点服从[/font][/font][font=宋体][font=宋体]某个特定的[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]多项式，根据最小二乘的原理，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]确定[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]出多项式中各项系数。然后用多项式的值代替实验值，实现平滑。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]常用的办法是五点二次平滑和七点三次拟合。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]算法如下：[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]七点三次平滑：[/font][/font][align=center][img=,481,54]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/10/202110132106463331_9248_1604036_3.jpg!w481x54.jpg[/img][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]五点二次平滑：[/font][/font][align=center][img=,469,73]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/10/202110132106574863_2805_1604036_3.jpg!w469x73.jpg[/img][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]总体上[/font][/font][font=宋体][font=宋体]，[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]最小二乘法滤波的效果要好于移动平均法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=宋体]标准法和双边法[/font][/font][font=宋体][font=宋体]）。[/font][/font][font=宋体] [/font][font=宋体] [/font][font=宋体] [/font][align=center][font=宋体][font=宋体]小结[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]注意：平滑本质上会丢失原始色谱信号的细节，需要谨慎选择平滑强度。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]在一定的范围内增加平滑强度，会改善色谱峰信噪比（这是极为常见的数据处理方法），但如果平滑强度太大，会使得色谱信号高频部分丢失严重。表现为色谱峰峰宽增加，相邻色谱峰的分离度降低，峰高降低，反而会降低信号的信噪比。[/font][/font]

[align=center][font=宋体]GCMSsolution[font=宋体]工作站数据平滑参数设置不良造成色谱峰分离度情况发生变化的案例[/font][/font][/align][font=宋体] [/font][font=宋体][font=宋体]概述：[/font]GCMSsolution[font=宋体]工作站数据平滑的原理[/font][/font][font=宋体] [/font][align=center][font=宋体][font=宋体]一[/font] [font=宋体]案例介绍[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]某用户使用[/font]Shimadzu[font=宋体]的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相色谱[/url][/font][font=Calibri]-[/font][font=宋体]质谱联用仪[/font][font=Calibri]GCMS-TQ8040[/font][font=宋体]，主要开展食品中农药残留检测和环境检测等项目。仪器使用频率较高，之前未出现较严重的硬件故障。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]用户开发农药残留项目分析方法时，在不分流方式下进样[/font]100ng/ml[font=宋体]的氯氰菊酯标液，采集得到如下色谱图（[/font][font=Calibri]MRM[/font][font=宋体]模式），氯氰菊酯的四个异构体完全不能辨识，如图[/font][font=Calibri]1[/font][font=宋体]所示。[/font][/font][align=center][img=,690,211]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222226161640_5037_1604036_3.png!w690x211.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][font=宋体][font=宋体]图[/font]1 MRM[font=宋体]方式下的[/font][font=Calibri]TIC[/font][font=宋体]色谱图[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]并且用户自述在[/font]Scan[font=宋体]方式下采集到的[/font][font=Calibri]10ug/ml[/font][font=宋体]标准样品数据，异构体出峰比较正常，可以清晰的识别氯氰菊酯的四个异构体，如图[/font][font=Calibri]2[/font][font=宋体]所示。[/font][/font][align=center][img=,690,157]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222226295393_1659_1604036_3.png!w690x157.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][font=宋体][font=宋体]图[/font]2 Scan[font=宋体]方式下的[/font][font=Calibri]TIC[/font][font=宋体]色谱图[/font][/font][/align][font=Calibri] [/font][font=Calibri] [/font][font=Calibri] [/font][font=宋体] [/font][align=center][font=Calibri] [/font][/align][font=宋体] [/font][align=center][font=宋体] [/font][/align][font=Calibri] [/font][align=center][font=宋体][font=宋体]二[/font] [font=宋体]故障处理[/font][/font][/align][align=center][font=Calibri] [/font][/align][font=宋体]根据故障现象，怀疑问题在于数据处理的平滑参数设定值不良。[/font][font=宋体][font=宋体]打开用户数据文件，检查色谱图定性积分参数，发现该数据定性参数中的[/font]“平滑方法”选择了较大的平滑强度（双边法，强度为[font=Calibri]1000[/font][font=宋体]，平滑半峰宽[/font][font=Calibri]5[/font][font=宋体]秒），如图[/font][font=Calibri]3[/font][font=宋体]所示：[/font][/font][align=center][img=,628,254]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222226413344_7164_1604036_3.png!w628x254.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][font=宋体][font=宋体]图[/font]3 [font=宋体]定性积分参数[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]将平滑方法改为[/font]“无”之后，再次处理数据，色谱图恢复正常，如图[font=Calibri]4[/font][font=宋体]所示：[/font][/font][align=center][img=,690,278]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222226507565_8736_1604036_3.png!w690x278.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][font=宋体][font=宋体]图[/font]4 [font=宋体]去除平滑参数的谱图[/font][/font][/align][font=Calibri] [/font][align=center][font=Calibri] [/font][/align][font=宋体] [/font][font=宋体] [/font][align=center][font=宋体][font=宋体]三[/font] [font=宋体]原理解析[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]数据[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]平滑是提高色谱峰[/font][/font][font=宋体][font=宋体]响应[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]信噪比的工作站手段。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]我们总是希望得到高质量的色谱信号[/font]——[font=宋体]良好的色谱分离[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]度，较大[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]的信噪比。然而在分析条件一定的情况下，并不总是能够得到，那么工作站的平滑技术（主要是抑制噪声），就显现出其必要性了。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]常见的平滑技术是基于经典数字滤波理论的。根据数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个[/font][/font][url=http://baike.baidu.com/view/495143.htm][font='Times New Roman'][color=#0000ff][font=宋体]正弦波[/font][/color][/font][/url][font='Times New Roman'][font=宋体]叠加而成。或者说，色谱信号可以看作是由不同频率的多个信号叠加而成。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]噪声信号大多分布在高频率段，有用的色谱峰信号，大部分分布在较低频率段。那么就可以采取一定的数学算法，将高频段的噪声信号加以滤出或者抑制。从而得到较好的信噪比[/font][/font][font=宋体][font=宋体]，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]即为滤波[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]如[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体]5[font=宋体]所示，图中[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]黑色实线表示的谱图是由红色、绿色、蓝色三条虚线所示谱图叠加而成。红色的信号，可以视为噪声信号。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]图[/font]6[font=宋体]为该信号的频域图。[/font][/font][align=center][font='Times New Roman'] [/font][img=,490,188]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222226599958_375_1604036_3.png!w490x188.jpg[/img][/align][align=center][font='Times New Roman'] [/font][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体]5 [/font][font='Times New Roman'][font=宋体]原始信号时域图[/font][/font][/align][align=center][img=,626,512]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222227079121_7674_1604036_3.png!w626x512.jpg[/img][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体]6 [/font][font='Times New Roman'][font=宋体]原始信号频域图[/font][/font][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]假设我们采用滤波的办法，抑制红色的高频信号，那么就可以得到如图[/font][/font][font=宋体]7[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]所示的平滑谱图。[/font][/font][align=center][img=,482,180]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009222227148712_955_1604036_3.png!w482x180.jpg[/img][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]图[/font][/font][font=宋体]7 [/font][font='Times New Roman'] [font=宋体]平滑之后的信号[/font][/font][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]当然，实际的情况要远比图示中的例子复杂，噪声和信号的频率范围也是比较宽的。[/font][/font][font='Times New Roman'] [/font][align=center][font=宋体][font=宋体]小结[/font][/font][/align][font=宋体][font=宋体]色谱或者质谱数据处理的过程中，对原始数据采用适合的平滑参数，会提高信噪比，降低检出限，对分析方法是有利的。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]但是平滑参数的强度选择过度，会造成色谱峰形状的改变。色谱峰宽度增加，柱效降低，分离度降低甚至发生色谱峰信号的丢失。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]平滑参数并不会影响原始数据的真实性，取消平滑参数之后，数据点可以恢复原状，色谱[/font]-[font=宋体]质谱图的细节不会丢失。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]适当的降低原始数据的采样速率，同样可以达到提高色谱[/font]-[font=宋体]质谱图信噪比的效果，但是会影响原始数据的真实性，可能会丢失谱图中的细节。[/font][/font][font='Times New Roman'] [/font][font='Times New Roman'] [/font][font=Calibri] [/font]

色谱数据处理参数讨论2 平滑技术我们总是希望得到高质量的色谱信号——良好的色谱分离，良好的信噪比。即信号更高，噪声更低。然而在分析条件一定的情况下，并不总是能够得到，那么工作站的平滑技术（主要是抑制噪声），就显现出其必要性了。常见的平滑技术是基于经典数字滤波理论的。根据根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。或者说，色谱信号可以看作是由不同频率的多个信号叠加而成。噪声信号大多分布在高频率段，有用的色谱峰信号，大部分分布在较低频率段。那么就可以采取一定的数学算法，将高频段的噪声信号加以滤出或者抑制。从而得到较好的信噪比。下面给出一个简单的图示。图中黑色实线表示的谱图是由红色、绿色、蓝色三条虚线所示谱图叠加而成。红色的信号，可以视为噪声信号。 http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/10/201210222305_398610_1604036_3.jpg 图 2.1 原始信号时域图 http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/10/201210222307_398611_1604036_3.jpg图2.2 原始信号频域图假设我们采用滤波的办法，抑制红色的高频信号，那么就可以得到如下图所示的平滑谱图。 http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/10/201210222307_398612_1604036_3.jpg图2.3 平滑之后的信号当然，实际的情况要远比图示中的例子复杂，噪声和信号的频率范围也是比较宽的。但是基本原理是这样的。

平滑对导数测定结果的影响周玉虎(北京奶牛中心乳品质量监督检验站 100085）平滑(smooth)在处理导数光谱图时非常有用.但目前还存在着很多问题.俺看了很多文献,都没有提到平滑问题,俺很想知道为什么.但从文献中可以看出,他们的导数光谱图都是直接由采集来的原始光谱图进行求导运算的.换句话说,其中相当一部分人不知道平滑为何物?说的可能有点过分,不过俺写了几篇导数方面的论文,也不知道.这不,后来为了弥补自己的过错,才补充补充这方面的内容,希望和大家一起讨论.平滑是一种常用的信号或数据处理方法.平滑的实质是略去了数据中较小的偏离,而保留具有较大偏离的部分.这是因为具有较大偏离的分析信号一般能反映测试对象的特征,而较小偏离的分析信号往往是由随机误差所引起的,应删除.平滑的目的是消除噪声对测定结果的影响. 平滑有很多方法,有分组平均平滑法,移动窗口平滑法等.但是现在用的最多的是多项式平滑法.也是目前很多工作站都采用的平滑方法.比如俺用的岛津的UVPROBE,就有这些功能. 多项式平滑法是Savitzky和Golay在1964年提出的,也叫最小二乘法平滑法.其运算过程比较复杂,我看半天,也稍微明白一点点,主要采用高等数学的知识,可惜俺大学时学的数学知识都还给老师了. 不过还好，软件上都有现成的,不用自己动手了,嘿嘿!!!1零阶导数—平滑处理后的光谱 俺还是以谱图进行说明,因为这样比较直观一些. 图一 平滑前后的谱图绿线为平滑后的,黑线为平滑以前的.虽然现在看,两者的区别不是非常明显,但请看下面数据.21~4阶导数值对测定结果的影响表一 1~4阶测定数据1阶2阶3阶4阶平滑未平滑平滑未平滑平滑未平滑平滑未平滑峰高0.0240.0270.0080.0140.0050.0080.0020.004峰面积0.6650.7230.1580.2150.0710.1110.0150.029谱图我就不一一贴上来了,挑几个有代表性的,大家看看: 图2 平滑后二阶导数光谱图下面我以二阶为例对其进行说明:2.1峰高定量 标准曲线为A=0.0049C-0.0003,r=0.9994不平滑时,A=0.014,那上机液浓度为2.92 平滑时,A=0.008,那上机液浓度为1.69.两者平均为2.30,相对相差为53.48%,现在看出来了,两者的差别有多大了吧2.2峰面积定量标准曲线为A=0.0968C-0.0155,r=0.9996不平滑时,A=0.215,那上机液浓度为2.38 平滑时,A=0.158,那上机液浓度为1.79.两者平均为2.08,相对相差为28.37%,现在看出来了,两者的差别有多大了吧,但差别比峰高定量的小将近一倍.所以,我建议在有条件的前提下,采用峰面积进行定量,测定结果比较准确. 大家看看,从图一,觉得两个谱图的差别非常小,但是求导后,结果句完全不一样了,我没有逐一计算,但从表1可以看出,随着阶数的增大,平滑和未平滑的误差也越来越大,所以,建议大家在以后对谱图求导的过程中,一定要注意平滑问题.[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=61391]平滑对测定结果的影响[/url][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/08/200708201656_61392_1644065_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/08/200708201656_61393_1644065_3.jpg[/img]

热电[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]三重四级杆质谱做新烟碱类农药，标准溶液（75ppb），乙腈、甲酸水为流动相，峰形很差，锯齿形状不平滑，如下图，请问是什么原因，是采集参数设置问题还是硬件问题，如何解决。[img=,506,410]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/09/202209192119146877_4450_1615281_3.png!w506x410.jpg[/img]

公司新进的PE ICP 5100，显示出来的峰图不平滑，请问要什么设置才能得到一个平滑，直观的峰图？[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2006/07/200607010920_20756_1645464_3.jpg[/img]

看图的时候有个显示数据点，显示背景/中心，平滑图，像素图。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/07/201407111842_506370_1761085_3.jpg像素图点数就会比较少。而平滑图明显好看很多，请问平滑图怎么做出来的啊？我在实际用的时候仪器自动求得到峰面积用的是平滑图还是像素图？非常感谢。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/07/201407111840_506368_1761085_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/07/201407111840_506369_1761085_3.jpg

[color=#333333]跑出来的峰不平滑，一段一段的是什么原因呢[/color][color=#333333][img=,450,600]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/05/201905101054264251_5561_1806906_3.jpg!w450x600.jpg[/img][/color]

工作站获得的色谱图信号是包含噪声的，通过信号处理，抑制噪声，提高信噪比是平滑信号的目的。 我这里有几个Solution工作站和Clarity工作站的实例。以供讨论。 -- 1 响应时间。 Lcsolution工作站的检测器选项中有响应时间参数。对色谱图进行平滑处理。 紫外检测器[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/02/201002021713_200135_1604036_3.jpg[/img]

色谱数据处理参数讨论4 峰宽我们知道，工作站采集到的色谱数据是一系列间隔均匀的点。为了适合具体情况，在进行色谱峰积分运算的时候，工作站指定恒定宽度的时间窗口，将窗口中的多个数据点作为一数据簇来处理。这个窗口的宽度，就是峰宽。峰宽的意义，见图4.1 http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/11/201211061139_401750_1604036_3.jpg图4.1 峰宽的意义。（这样的数据处理方式，有点类似于数据平滑和采样频率改变。但是，峰宽参数，并不像平滑或者改变采样频率那样，改变实际的色谱数据点的值。整个色谱图数据在计算机内的存贮空间也不变化。只是用来判断色谱信号是不是色谱峰）我们先看一个具体的案例吧，原始色谱图如4.2所示：http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/11/201211061139_401751_1604036_3.jpg图4.2 原始色谱图当使用较大峰宽值进行积分时，实际峰宽较小的色谱峰将不被积分。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/11/201211061139_401752_1604036_3.jpg图4.3 采用较大峰宽的积分结果 对于本身半峰宽较小的色谱峰来说，当峰宽设定值增大到一定程度，色谱峰的特征将不能被辨识（用斜率的办法，不能辨识色谱峰起点、顶点、终点、拐点），于是该色谱峰不能被积分。如果遇到某个色谱峰不能积分的情况，需要首先考虑的就是斜率和峰宽这两个参数。对于实际的色谱峰，需要选择合适的峰宽值，实现正确积分的目的。可以参见此帖的峰宽部分，大部分是相同的。http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20121003/4277637/另外，还可以利用峰宽设定，禁止掉噪音信号的积分。如前所述，噪声信号一般是频率较高的，或者可以说噪声信号可以看作是宽度极小的色谱峰。如果设定峰宽值大于噪声信号的“半峰宽”，噪声信号就不会被错误的积分成为色谱峰。