基于LSTM-EEMD功能挖掘的微型质谱仪的信号处理
Chenrui Zhan1, Zisheng Ju2, Binrui Xie1
1School of Electrical and Control Engineering, North China University of Technology, Beijing, 100144, China.
一种新的数据处理方法,长期短期内存集实证模式分解 (LSTM-EEMD),提高了微型质谱仪的现场检测精度. 这种方法可以提高生物样本的数据质量,提高实际应用中的效率和可用性.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 微型质谱仪提供了现场检测潜力,但由于样品处理和环境因素,其准确性降低.
- 提高这些便携式设备的数据质量对于可靠的现实应用至关重要.
- 在质谱学中处理信号的现有方法往往缺乏适应性和效率.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的数据处理方法,LSTM-EEMD,以提高微型质谱仪在现场检测数据的准确性.
- 以适应性优化信号重建参数,以提高数据质量.
- 在真实生物样本上证明该方法的有效性.
主要方法:
- 综合实证模式分解 (EEMD) 用于将光谱信号分解为内在的物理组件.
- 长短期记忆 (LSTM) 网络被用来自适应地学习信号特征关系并优化EEMD重建系数.
- 拟议的LSTM-EEMD方法应用于血液样本中N-乙-l-酸 (NAA),2-基酸 (2-HG) 和γ-氨基黄油酸 (GABA) 的微型质谱分析数据.
主要成果:
- 与以前的EEMD方法相比,LSTM-EEMD方法显著提高了确定系数 (R2) 和相对标准偏差 (RSD).
- 在整个工作流程中实现了增强的线性范围和自适应处理,提高了整体效率.
- 在实践测试中观察到生物样本数据的准确性和可用性显著提高.
结论:
- LSTM-EEMD方法有效地提高了微型质谱仪在现场检测数据的准确性和可靠性.
- 这种适应性数据处理技术为克服便携式质谱学的局限性提供了一个有希望的解决方案.
- 这些发现为在不同领域使用微型质谱仪的研究和应用开辟了新的可能性.
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