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摘要：本发明公开了一种在线检测微生物信号的方法，提供了一套适应在线检测微生物信号数据特点的算法，实现对散射数据峰形信号和荧光数据峰形信号的检测、匹配、峰高峰宽的估算，以达到对被检环境中微生物单元实时计数并分析其特征的目的。提供了一种快速确定候选信号阈值的算法：迭代n‑sigma法，无需输入额外超参，可应对不同基线水平、噪声水平、有效信号数量占比水平的数据。提供了一种在较高噪声水平下快速计算信号峰值、估算信号峰形宽度的算法：高斯峰估算法。利用在线检测微生物信号数据的微生物的散射信号和荧光信号是成对出现的特点，提供了一种有效信号二次确认法，可在较高噪声水平下，有效降低微生物信号漏检率。

主权项：1.一种在线检测微生物信号的方法，其特征在于：主程序步骤如下，1参数初始化，对在线检测微生物信号的方法的主程序的数据使用的参数做初始化，所述的初始化包括滑动窗口长度、滑动窗单次移动的步长，所述的主程序的数据为特定信号格式的数据，该特定信号格式的数据为两组浮点型数据，每组数据个数大于2000，小于10万；2判断当前滑动窗是否移动到数据末尾，如果是则程序结束，如果不是则程序继续；3寻找散射数据候选信号，对一个滑动窗口内的散射数据进行分析，挑选出候选信号，获取每个候选信号的起始位置和结束位置；4寻找荧光数据候选信号，对一个滑动窗口内的荧光数据进行分析，挑选出候选信号，获取每个候选信号的起始位置和结束位置；5提取散射数据候选信号详细信息，对散射数据候选信号进行分析，计算出每个候选信号的峰值强度和峰形宽度；6提取荧光数据候选信号详细信息，对荧光数据候选信号进行分析，计算出每个候选信号的峰值强度和峰形宽度；7计算匹配矩阵，将散射数据候选信号和荧光数据候选信号进行两两比较，生成一个匹配矩阵；8微生物信号计数，根据匹配矩阵的结果得到微生物信号的数量；9滑动窗口向后移动一个步长；10回到步骤2；还包括寻找候选信号程序，步骤如下，1均值滤波；2迭代n-sigma法确定候选信号阈值；3找出连续超过候选信号阈值的数据；所述的均值滤波对主程序步骤3中一个滑动窗口内的散射数据、及主程序步骤4中一个滑动窗口内的荧光数据，按如下公式①进行均值滤波，以降低数据噪声； 其中，xi表示i处的原始数据值，yi表示滤波后i处的数据值，n表示滤波核大小，在本方法中，n取值为5；所述的迭代n-sigma法确定候选信号阈值包括，首先按如下公式②计算均值滤波平滑后数据的第一组基线值和噪声标准差的初始值， 其中base表示数据基线值，std表示噪声标准差值，xi表示经均值滤波后i处数据的值，n表示数据总数量，得到上述初始值后，再按下述公式③计算出两个阈值， 其中tu表示上阈值，td表示下阈值，base和std分别表示上文计算得到的基线值和噪声标准差；剔除掉全部超出上述上下阈值的数据，按上文公式②再计算出第二组基线值和噪声标准差；比较第一组第二组噪声标准差的值，如果第一组噪声标准差值除以第二组噪声标准差值小于1.1，则将第一组基线值和噪声标准差值作为输入数据的基线值和标准差值；而如果第一组噪声标准差值除以第二组噪声标准差值大于1.1，则按公式③计算出两个阈值开始重复上述步骤，直到第N-1组计算的噪声标准差值除以第N组的噪声标准差值小于1.1时，将第N-1组的基线值和噪声标准差值作为输入数据的基线值和标准差值；或重复次数超过10次时停止比较；将输入数据的基线值和标准差值按如下公式④确定候选信号阈值；threshold＝base+3.5*std公式④其中，threshold表示信号阈值，base表示基线值，std表示噪声标准差；所述的找出连续超过候选信号阈值的数据包括从滑动窗内的数据起始位置开始，顺次比较滑动窗内的数据的当前值是否超过寻找候选信号程序的步骤2根据公式④计算的确定候选信号阈值，若超过则记录下滑动窗内的数据当前值的位置，并将该位置作为起始位置，比较下一个数据，若连续7个以上的数据都超过阈值，则记录下最后一个超过阈值的位置作为结束位置，整个连续超过阈值的数据作为一个候选信号。

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