專(zhuān)利名稱(chēng)：一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及譜圖分析領(lǐng)域，更具體涉及一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法。適用于核磁共振譜，色譜，拉曼光譜等各種譜圖的分析和后期數(shù)據(jù)處理。
背景技術(shù)：
基線(xiàn)失真會(huì)對(duì)譜圖解析以及譜圖定量分析造成很大影響，消除基線(xiàn)失真是譜圖后期數(shù)據(jù)處理的一個(gè)必要步驟。目前應(yīng)用廣泛的基線(xiàn)校正算法都為頻域基線(xiàn)校正方法。其原理是在譜圖數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建出一條平滑基線(xiàn)模型，然后由原始的譜圖數(shù)據(jù)減去這個(gè)基線(xiàn)模型從而得到?jīng)]有失真的譜圖數(shù)據(jù)。一般的頻域基線(xiàn)校正方法是在識(shí)別出來(lái)的基線(xiàn)點(diǎn)上構(gòu)建基線(xiàn)模型。相比于沒(méi)有基線(xiàn)識(shí)別的基線(xiàn)校正算法，有基線(xiàn)識(shí)別的算法能夠處理譜圖中基線(xiàn)失真較大和既存在正峰又存在負(fù)峰的情況，所以其更適于各種分析譜圖。1991年Dietrich提出了在譜圖數(shù)值導(dǎo)數(shù)的基礎(chǔ)上利用重復(fù)閾值迭代的算法來(lái)識(shí)別基線(xiàn)。Cobas利用連續(xù)小波變換代替數(shù)值導(dǎo)數(shù)計(jì)算從而改進(jìn)了這種算法。2000年Golotvin提出了另一種基線(xiàn)識(shí)別方法，我們?cè)诖朔Q(chēng)之為滑動(dòng)窗口法。上述的基線(xiàn)識(shí)別方法都存在各自不同的優(yōu)缺點(diǎn)，如在譜圖數(shù)值導(dǎo)數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行基線(xiàn)識(shí)別，會(huì)降低信噪比以及會(huì)使譜圖中的寬峰信號(hào)消失；采用連續(xù)小波變換改進(jìn)后可以解決信噪比降低的問(wèn)題，但需要人為的調(diào)整參數(shù)才能識(shí)別寬峰信號(hào)；此外在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)利用迭代閾值法對(duì)譜峰邊緣的識(shí)別不夠準(zhǔn)確，而滑動(dòng)窗口法對(duì)譜圖中的寬峰信號(hào)的識(shí)別不夠準(zhǔn)確甚至不能識(shí)別出來(lái)。在識(shí)別出來(lái)的基線(xiàn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建合適的基線(xiàn)模型是基線(xiàn)校正中的第二步驟，也是最為關(guān)鍵的步驟。目前存在的各種模型構(gòu)建方法可以分為兩類(lèi)第一類(lèi)是利用特定的函數(shù)來(lái)擬合識(shí)別出來(lái)的基線(xiàn)點(diǎn)，如多項(xiàng)式擬合，三次樣條插值等；第二類(lèi)是在識(shí)別出來(lái)的基線(xiàn)上利用平滑算法如Whittaker濾波等構(gòu)建基線(xiàn)模型。利用特定的函數(shù)來(lái)擬合基線(xiàn)模型并不能適應(yīng)于很多基線(xiàn)失真較大的譜圖，因?yàn)榛€(xiàn)失真可能是任意形狀并不滿(mǎn)足特定的函數(shù)形狀。Whittaker濾波是一種比較有效的平滑算法，但是其在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的時(shí)候可能會(huì)使譜峰信號(hào)發(fā)生畸變。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)存在的上述問(wèn)題，提供了一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，該方法數(shù)據(jù)處理速度快，可以消除由于基線(xiàn)失真而造成的噪聲計(jì)算不準(zhǔn)確，且避免了基線(xiàn)校正引入的譜峰畸變。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，包括以下步驟步驟1、利用傅里葉變換和相位校正處理采集到的原始數(shù)據(jù)，得到譜圖數(shù)據(jù)；步驟2、利用連續(xù)小波變換對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)；步驟3、利用滑動(dòng)窗口法和譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào)，得到窄峰信號(hào)區(qū)間；步驟4、利用迭代閾值法識(shí)別譜圖數(shù)據(jù)中的寬峰信號(hào)，得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間；步驟5、根據(jù)部分寬峰信號(hào)區(qū)間，利用輪廓擬合方法擬合出寬峰信號(hào)的輪廓；步驟6、將譜圖數(shù)據(jù)中大于步驟4中寬峰信號(hào)的輪廓最大值3%的點(diǎn)都作為寬峰信號(hào)點(diǎn)，從而得到完整寬峰信號(hào)區(qū)間；步驟7、將譜圖數(shù)據(jù)減去窄峰信號(hào)區(qū)間和完整寬峰信號(hào)區(qū)間得到譜圖的基線(xiàn)區(qū)間；步驟8、利用步驟7的得到的基線(xiàn)區(qū)間初始化權(quán)重?cái)?shù)組W(S(Hi-I)i),若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于信號(hào)區(qū)間，則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為0，若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于基線(xiàn)區(qū)間，則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為1;步驟9、利用權(quán)重?cái)?shù)組和濾波算法計(jì)算基線(xiàn)模型；步驟10、利用步驟9中的基線(xiàn)模型對(duì)步驟1所述的譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到校正后的譜圖數(shù)據(jù)；步驟11、逐個(gè)判斷校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的各個(gè)譜峰，若正峰信號(hào)中出現(xiàn)負(fù)數(shù)部分則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生了畸變，若負(fù)峰信號(hào)中出現(xiàn)了正數(shù)部分，則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生畸變，如果譜峰產(chǎn)生畸變則執(zhí)行步驟12，如果譜峰沒(méi)有產(chǎn)生畸變則退出計(jì)算得到最終基線(xiàn)模型和校正后的譜圖數(shù)據(jù)；步驟12、將步驟11中譜峰產(chǎn)生畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)設(shè)置為準(zhǔn)基線(xiàn)點(diǎn)；步驟13、將步驟12中的準(zhǔn)基線(xiàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)組設(shè)置為1并返回步驟9重新計(jì)算基線(xiàn)模型。如上所述的步驟3中利用滑動(dòng)窗口法包括以下步驟步驟3. 1、根據(jù)步驟2中得到的譜圖數(shù)據(jù)導(dǎo)數(shù)計(jì)算噪聲水平σ n。ise ；步驟3. 2、設(shè)定閾值為ηΧ σ n。ise，其中η為參數(shù)值；步驟3. 3、比較滑動(dòng)窗口的高度與步驟3. 2中確定的閾值的大小，如果滑動(dòng)窗口的高度大于閾值，則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于窄峰信號(hào)區(qū)間；如果滑動(dòng)窗口的高度小于等于閾值，則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于基線(xiàn)區(qū)間。如上所述的步驟4中迭代閾值法包括以下步驟步驟4. 1、利用譜圖數(shù)據(jù)計(jì)算出迭代閾值，迭代閾值基于公式MEAN+3*SDEV，MEAN 是譜圖數(shù)據(jù)的平均值，SDEV是譜圖數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；步驟4. 2、將譜圖數(shù)據(jù)與迭代閾值進(jìn)行比較，若譜圖數(shù)據(jù)存在比迭代閾值大的數(shù)據(jù)點(diǎn)，則進(jìn)行步驟4.3 ；若譜圖數(shù)據(jù)中所有的點(diǎn)都小于迭代閾值，則停止迭代，得到所有的寬峰信號(hào)，從而得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間；步驟4. 3、將步驟4. 2中得到的比迭代閾值大的譜圖數(shù)據(jù)作為寬峰信號(hào)點(diǎn)，比迭代閾值小的譜圖數(shù)據(jù)作為步驟4. 1中的譜圖數(shù)據(jù)并返回步驟4. 1。如上所述的步驟3. 2中參數(shù)值η為3，所述的步驟3. 3中滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為整個(gè)譜圖數(shù)據(jù)的寬度的0.2%。如上所述的步驟5中的輪廓擬合是基于最小化懲罰函數(shù)P P = Σ 尸(Ω)
其中當(dāng)E(Q)-S(Q)彡 0，Ρ(Ω) = (Ε ( Ω )-S ( Ω ))2 ；當(dāng) E ( Ω )-S ( Ω ) ^ Ο,Ρ(Ω) =(fX (E(Q)-S(Q)))2,Ε(Ω)是需要擬合的寬峰信號(hào)，S(Q)是譜峰信號(hào)，f是輪廓調(diào)整參數(shù)，Ω為譜圖頻率坐標(biāo)。如上所述的步驟9中的濾波算法基于最小化自定義目標(biāo)函數(shù)
權(quán)利要求
1.一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1、利用傅里葉變換和相位校正處理采集到的原始數(shù)據(jù)，得到譜圖數(shù)據(jù)；步驟2、利用連續(xù)小波變換對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)；步驟3、利用滑動(dòng)窗口法和譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào)，得到窄峰信號(hào)區(qū)間；步驟4、利用迭代閾值法識(shí)別譜圖數(shù)據(jù)中的寬峰信號(hào)，得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間； 步驟5、根據(jù)部分寬峰信號(hào)區(qū)間，利用輪廓擬合方法擬合出寬峰信號(hào)的輪廓； 步驟6、將譜圖數(shù)據(jù)中大于步驟4中寬峰信號(hào)的輪廓最大值3%的點(diǎn)都作為寬峰信號(hào)點(diǎn)，從而得到完整寬峰信號(hào)區(qū)間；步驟7、將譜圖數(shù)據(jù)減去窄峰信號(hào)區(qū)間和完整寬峰信號(hào)區(qū)間得到譜圖的基線(xiàn)區(qū)間； 步驟8、利用步驟7的得到的基線(xiàn)區(qū)間初始化權(quán)重?cái)?shù)組，若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于信號(hào)區(qū)間， 則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為0，若譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)位于基線(xiàn)區(qū)間，則權(quán)重?cái)?shù)組值初始化為1 ； 步驟9、利用權(quán)重?cái)?shù)組和濾波算法計(jì)算基線(xiàn)模型；步驟10、利用步驟9中的基線(xiàn)模型對(duì)步驟1所述的譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到校正后的譜圖數(shù)據(jù)；步驟11、逐個(gè)判斷校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的各個(gè)譜峰，若正峰信號(hào)中出現(xiàn)負(fù)數(shù)部分則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生了畸變，若負(fù)峰信號(hào)中出現(xiàn)了正數(shù)部分，則認(rèn)為該譜峰產(chǎn)生畸變，如果譜峰產(chǎn)生畸變則執(zhí)行步驟12，如果譜峰沒(méi)有產(chǎn)生畸變則退出計(jì)算得到最終基線(xiàn)模型和校正后的譜圖數(shù)據(jù)；步驟12、將步驟11中譜峰產(chǎn)生畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)設(shè)置為準(zhǔn)基線(xiàn)點(diǎn)； 步驟13、將步驟12中的準(zhǔn)基線(xiàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)組設(shè)置為1并返回步驟9重新計(jì)算基線(xiàn)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，所述的步驟3中利用滑動(dòng)窗口法包括以下步驟步驟3. 1、根據(jù)步驟2中得到的譜圖數(shù)據(jù)導(dǎo)數(shù)計(jì)算噪聲水平σ noise ； 步驟3. 2、設(shè)定閾值為ηΧ σ n。ise，其中η為參數(shù)值；步驟3. 3、比較滑動(dòng)窗口的高度與步驟3. 2中確定的閾值的大小，如果滑動(dòng)窗口的高度大于閾值，則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于窄峰信號(hào)區(qū)間；如果滑動(dòng)窗口的高度小于等于閾值，則滑動(dòng)窗口的中心點(diǎn)位于基線(xiàn)區(qū)間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，所述的步驟4中迭代閾值法包括以下步驟步驟4. 1、利用譜圖數(shù)據(jù)計(jì)算出迭代閾值，迭代閾值基于公式MEAN+3*SDEV，MEAN是譜圖數(shù)據(jù)的平均值，SDEV是譜圖數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；步驟4. 2、將譜圖數(shù)據(jù)與迭代閾值進(jìn)行比較，若譜圖數(shù)據(jù)存在比迭代閾值大的數(shù)據(jù)點(diǎn)， 則進(jìn)行步驟4. 3;若譜圖數(shù)據(jù)中所有的點(diǎn)都小于迭代閾值，則停止迭代，得到所有的寬峰信號(hào)，從而得到部分寬峰信號(hào)區(qū)間；步驟4. 3、將步驟4. 2中得到的比迭代閾值大的譜圖數(shù)據(jù)作為寬峰信號(hào)點(diǎn)，比迭代閾值小的譜圖數(shù)據(jù)作為步驟4. 1中的譜圖數(shù)據(jù)并返回步驟4. 1。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，所述的步驟3.2中參數(shù)值η為3，所述的步驟3. 3中滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為整個(gè)譜圖數(shù)據(jù)的寬度的0. 2%。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，所述的步驟5中的輪廓擬合是基于最小化懲罰函數(shù)P
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，其特征在于，所述的步驟9中的濾波算法基于最小化自定義目標(biāo)函數(shù)
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)基線(xiàn)校正方法，包括以下步驟將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)變換得到譜圖數(shù)據(jù)；利用連續(xù)小波變換計(jì)算譜圖的數(shù)值導(dǎo)數(shù)；分別利用滑動(dòng)窗口法和迭代閾值法識(shí)別譜圖中的窄峰信號(hào)和寬峰信號(hào)；對(duì)寬峰信號(hào)進(jìn)行輪廓擬合識(shí)別出寬峰信號(hào)的邊緣；計(jì)算基線(xiàn)模型；根據(jù)基線(xiàn)模型對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行校正；查找校正后的譜圖數(shù)據(jù)中的畸變的信號(hào)，將畸變最嚴(yán)重的點(diǎn)作為準(zhǔn)基線(xiàn)點(diǎn)并重新計(jì)算基線(xiàn)模型，直至沒(méi)有畸變信號(hào)，得到最終的基線(xiàn)模型和最終的校正后的譜圖數(shù)據(jù)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比可以消除由于基線(xiàn)失真而造成的噪聲計(jì)算不準(zhǔn)確；準(zhǔn)確的識(shí)別出譜圖中的窄峰信號(hào)和寬峰信號(hào)；校正基線(xiàn)失真較大的譜圖；避免在復(fù)雜譜圖中由于基線(xiàn)校正引入的譜峰失真。
文檔編號(hào)G01S7/48GK102360502SQ201110263690
公開(kāi)日2012年2月22日 申請(qǐng)日期2011年9月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月7日
發(fā)明者馮繼文, 劉朝陽(yáng), 葉朝輝, 陳方, 鮑慶嘉 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所