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龙图腾网获悉天津智谱仪器有限公司申请的专利一种提高质谱图图谱质量的分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120121695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510599677.X，技术领域涉及：G01N27/62；该发明授权一种提高质谱图图谱质量的分析方法及系统是由刘亚伟;付桪洋;王博;张栋;廉丽敏;刘开磊设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高质谱图图谱质量的分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及质谱图分析技术领域，具体地说，涉及一种提高质谱图图谱质量的分析方法及系统。其包括以下步骤：使用质谱仪对样品进行扫描，收集原始质谱图数据，并对原始质谱图数据进行预处理；基于预处理后的原始质谱图数据，通过多尺度高斯拟合技术识别潜在的峰位置，并通过计算每个峰的信噪比筛选出候选峰；对于筛选出的每个候选峰，使用非对称高斯函数模型进行拟合，描述候选峰形状；构建质量偏移校正模型对质谱图数据进行校正，并利用卷积神经网络模型，对经过校正后的质谱图数据进行超分辨率处理。本发明设计通过采用多尺度高斯拟合技术、信噪比筛选机制以及非对称高斯函数模型进行峰拟合。

本发明授权一种提高质谱图图谱质量的分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种提高质谱图图谱质量的分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用质谱仪对样品进行扫描，收集原始质谱图数据，并对原始质谱图数据进行预处理； S2、基于预处理后的原始质谱图数据，通过多尺度高斯拟合技术识别潜在的峰位置，并通过计算每个峰的信噪比筛选出候选峰； S3、对于筛选出的每个候选峰，使用非对称高斯函数模型进行拟合，描述候选峰形状，在非对称高斯函数模型中引入不对称因子并采用递进式优化流程逐步解耦非对称高斯函数模型参数； S4、构建质量偏移校正模型对质谱图数据进行校正，并利用卷积神经网络模型，对经过校正后的质谱图数据进行超分辨率处理； 所述S3中，对于筛选出的每个候选峰，使用非对称高斯函数模型进行拟合，描述候选峰形状，包括以下步骤： S3.1、对于每个候选峰，根据候选峰的位置和宽度，选取一个拟合区间； S3.2、构建非对称高斯函数模型； S3.3、根据候选峰的峰值强度、中心位置和宽度，为非对称高斯函数模型参数提供初始估计值； S3.4、使用非线性最小二乘法对非对称高斯函数进行拟合； S3.5、在拟合过程中，逐步调整模型参数，拟合完成后，得到优化后的参数值，在拟合过程中为每个数据点赋予动态权重，对左侧数据点的权重额外施加左标准差依赖因子，并采用递进式优化流程逐步解耦参数； S3.6、基于拟合结果，提取候选峰的关键形态参数； 所述S3.5中，采用递进式优化流程逐步解耦参数，包括以下步骤： S3.51、通过固定右半峰标准差，减少参数耦合，优先优化峰的高度、峰中心位置和左半峰标准差； S3.52、在第一阶段基础上进行第二阶段，固定左半峰标准差，进一步优先优化峰的高度、峰中心位置和右半峰标准差； S3.53、将前两阶段的结果作为初始值，使用非线性最小二乘法进行全局联合优化，并引入物理约束和残差梯度驱动的终止判据； 其中，物理约束用于设定左半峰标准差和右半峰标准差的上下界； 残差梯度驱动的终止判据包含两个并行条件：残差相对变化率和归一化梯度范数。

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