因子分析和小波变换在色谱数据处理中的应用研究

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该文首先回顾了因子分析的发展历史,介绍了因子分析解决问题的特点和一些应用较多的化学因子分析方法;并重点介绍了因子分析在色谱中的应用,对因子分析在色谱理论研究和色谱峰解析、组份定量分析中的应用进行了综述.该文在综述部分还概述了小波变换的基本概念和它的发展历史,并简要介绍了化学领域中小波分析在信号滤躁、数据压缩和信号分频中的应用,列出了快速小波变换算法即Mallat算法的基本数学原理.该文先应用窗口因子分析来解析不同分离条件下的稀土两组份的重叠色谱图,随着色谱分离度的降低,用峰高来定量稀土组份会出现较大的误差,这时用窗口因子分析法仍可解析出合适的色谱窗口和组份的光谱,经标准光谱校正,可得到组份的浓度,定量结果较峰高法好.该文还首次将小波变换和窗口因子分析法结合起来用于高噪音、低信噪比的稀土色谱重叠峰的解析,比较了小波变换滤噪前后窗口因子分析法的解析结果,发现由于噪音的干扰,小波变换滤噪前很难得到较好的色谱和光谱,定量的结果也不比峰高法定量更好,而小波滤噪后,WFA解析得到了很好的色谱和光谱解析结果,定量结果也比处理前要好.这说明小波变换和因子分析的结合能有效地利用各自方法的优点,扩大了解决问题的范围.
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