15-25

ТЕХНОЛОГИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ, РАЗРЕШЕНИЯ И ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ ХРОМАТОГРАФИЧЕСКИХ ПИКОВ,
БАЗИРУЮЩАЯСЯ НА МЕТОДАХ ОПТИМАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

А. А. Роженцов, А. А. Баев, А. М. Ханнанов
Поволжский государственный технологический университет,
Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3
E-mail: RozhencovAA@volgatech.net

АННОТАЦИЯ

Предложена процедура корреляционного обнаружения пиков в выделенном стробе хроматограммы, показана возможность оценки дрейфа базовой линии после удаления выбросов, предложен метод разделения смежных пиков, основанный на итерационном удалении из отсчётов хроматограммы значений обнаруженных гауссовых пиков.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

функция Гаусса; подавление дрейфа базовой линии; корреляционный анализ; итеративное удаление выбросов.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (pdf)

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Результаты были получены в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России, проект № 8.8017.2017/8.9.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.     Рейхарт Д., Чистяков В. Анализ лекарственных средств при фармакокинетических исследованиях // Казанский медицинский журнал. 2010. Т. 91. № 4.С. 532 – 536.

2.     Хан В., Власов В. Анализ структуры и свойств разбавленных водных систем // Научный журнал КубГАУ. 2012. № 81. 15 с.

3.     Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга первая. М.: Советское радио, 1974. 552 с.

4.     Баев А.А., Роженцов А.А. Новые методы компьютерного анализа флуоресцентных изображений одиночных точечных излучателей в режиме реального времени // Известия Российской академии наук. Серия физическая. 2017. Т. 81. № 5. С. 606-610.

5.     Felinger A. Data analysis and signal processing in chromatography / Data Handling in Science and Technology. Elsevier, 1998.Vol. 21. 216 p.

6.     Мусатов М., Львов А. Анализ моделей методов наименьших квадратов и методов получения оценок // Вестник СГТУ. 2009. № 4. С. 137 – 140.

7.     Дарница Ю. Постановка и решение задачи линейной оптимальной фильтрации // Вестник МГТУ. 2010. Т. 13. № 4/2. С. 1008-1014.

8.     Аршакян А. Эффективность селекции точечных сигналов, сопровождаемых импульсной помехой // Известия Тульского государственного технического университета. Технические науки. 2012. № 12. Ч. 2. С. 239 – 244.

9.     Гордеев М., Лазарев П. Математическое разделение перекрывающихся пиков в жидкостной хроматографии // Вестник ТГТУ. 2005. Т. 11. № 2А. С. 348 – 354.

10. Корнилов В. Применение произведения биномов для вычисления функции Гаусса // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 1972. Т. 205. С. 144 – 149.

11. Jianwei Li. A Simplified Exponentially Modified Gaussian Function for Modeling Chromatographic Peaks// Journal of Chromatographic Science. 1995. Vol. 33. Pp.568-572.

12. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация = Practical optimization.  М.: Мир, 1985.  509 с.

13. Levenberg K. A. Method for the Solution of Certain Problems in Last Squares. Quart. Appl. Math. 1944. Vol. 2. P. 164–168 p.

14. Елесин А., Кадырова А., Мазуров М. Двухшаговые алгоритмы Левенберга – Марквардта в задаче идентификации коэффициента фильтрации // Георесурсы. 2009. № 3. С. 40 – 42.

15. Kevin Lan, James W. Jorgenson. A hybrid of exponential and gaussian functions as a simple model of asymmetric chromatographic peaks // Journal of Chromatography. 2001. A, 915. P 1–13.

Для цитирования: Роженцов А. А., Баев А. А., Ханнанов А. М. Технология обнаружения, разрешения и оценки параметров хроматографических пиков, базирующаяся на методах оптимальной обработки сигналов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2017. № 4 (36). С. 15-25. DOI: 10.15350/2306-2819.2017.4.15