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申请/专利权人：精智未来(广州)智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种色谱信号峰偏移对齐方法、装置和设备，利用深度卷积神经网络直接实现从谱图信号到峰偏移量的自动预测，有效地弥补了人为提取谱图特征的缺陷，适用于不同的应用场景，不受通用性限制，同时，深度卷积神经网络模型基于大量的数据训练，对噪声等随机干扰因素的抵抗能力更强，具有更强的稳定性，通过深度卷积神经网络模型输出的峰偏移量的归一化预测值，结合信号峰最大允许偏移量对待测谱图信号每个峰进行对齐，提高了信号峰对齐效果，解决了现有的色谱信号峰偏移对齐方法受到通用性限制和易因噪声敏感影响稳定性的技术问题。
主权项：1.一种色谱信号峰偏移对齐方法，其特征在于，包括：获取标准谱图信号并配置信号峰最大允许偏移量；基于标准谱图信号和信号峰最大允许偏移量，构建输入为谱图信号，输出为谱图信号每个峰偏移量的归一化预测值的深度卷积神经网络模型，深度卷积神经网络模型包括卷积层、池化层和全连接层，全连接层的激活函数为双正切函数；对深度卷积神经网络模型进行训练和测试，得到色谱信号峰偏移量检测模型；将待测谱图信号输入色谱信号峰偏移量检测模型，得到待测谱图信号每个峰偏移量的归一化预测值；根据待测谱图信号每个峰偏移量的归一化预测值和信号峰最大允许偏移量，对待测谱图信号每个峰进行对齐；根据待测谱图信号每个峰偏移量的归一化预测值和信号峰最大允许偏移量，对待测谱图信号每个峰进行对齐，包括：根据待测谱图信号每个峰偏移量的归一化预测值判断待测谱图信号每个峰的偏移方向；根据待测谱图信号每个峰的偏移方向，将待测谱图信号每个峰往偏移方向反向移动，使得待测谱图信号每个峰一一对齐，其中，为峰偏移量的归一化预测值，T为信号峰最大允许偏移量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 精智未来(广州)智能科技有限公司 一种色谱信号峰偏移对齐方法、装置和设备
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