[发明专利]一种基于特征值确认的全二维气相色谱调制峰多层次限制归类方法

权利要求书

1.一种全二维气相色谱调制峰智能归类的方法，其特征在于：

所述第二维(²D)调制峰来源于全二维气相色谱(GC×GC)-质谱(MS)联用仪器，其中包括对²D保留时间限制、¹D剖面峰形限制、基于移动窗口和“二维(2D)切片”调制峰质谱信息的特征值计算等三层次限制。²D调制峰智能归类对快速且准确地锁定三维共流峰区域，便于下一步的解析具有重要的意义。

GC×GC数阵中²D调制峰智能归类方法(ICMP)步骤如下：

(1)数据转换：将GC×GC-MS原始qgd或其它格式文件转换为mat格式，转换的新格式在Matlab软件中运行为2D切片的平铺矩阵；

(2)“2D切片平铺集”的背景扣除与峰检测：采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法(airPLS)或其它方法进行背景扣除，以Haar函数为母函数的小波变换或其它方法检测峰顶和峰宽；

(3)“2D切片”中²D调制峰保留时间限制：基于实际测试的复杂性，除了以²D峰顶点时间差为第一个限制，也增加了峰起点或峰终点的时间差限制；

(4)“2D切片”的¹D剖面峰形限制：通过单模态准则探究二次分类法，计算(3)归类好的调制峰子矩阵的峰顶点，形成峰顶子矩阵，然后通过求导的方式来获取峰顶子矩阵的极值，除了起点，每一个极小值点也可为一个峰/峰的分界点，同时每一个峰组中只能允许存在一个极大值(峰顶)；

(5)基于移动窗口和“2D切片”调制峰质谱信息的特征值计算：子窗口因子分析法(SFA)中特征值计算被用来判断两矩阵的质谱拟合程度，在有干扰峰的影响下也能很好地识别出是否含有共有组分，可作为智能归类的第三次限制；

(6)秩图计算：通过FSWMEFA获取秩图，直观地判断该峰组是否有共流峰；

(7)共流峰解析：使用多元校正和多元分辨法解析共流峰。

2.根据权利要求1所述的GC×GC数阵中²D调制峰智能归类的方法，其特征在于，²D保留时间限制、¹D剖面峰形限制、基于移动窗口和“2D切片”调制峰质谱信息的特征值计算等三层次限制的结合。

3.根据权利要求1所述的GC×GC数阵中²D调制峰智能归类的方法，适用于复杂体系中的调制峰(簇)(往往具有共流现象)。

4.根据权利要求1所述的三层次限制方案，可与多种背景扣除与峰检测方法组合。

5.根据权利要求1所述的GC×GC数阵中²D调制峰智能归类的方法，可智能归类GC×GC-MS仪器的²D调制峰，也适用于LC×LC-MS仪器。

6.权利要求1所述的²D调制峰智能归类方法所获结果，可用于：中药、石油和生物样品等复杂体系GC×GC-MS测试中三维共流峰区域的快速定位(或二维共流峰的准确识别)，便于多种方案的数学分离。