专利名称：一种卷烟烟气色谱基线校正mpls方法
技术领域：
:本发明涉及一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，具体涉及一种基于形态学和惩罚最小二乘的卷烟烟气色谱信号自动化基线校正MPLS方法，属烟草化学与应用技术领域。
背景技术：
:卷烟烟气中所含挥发性成分由上百种不等。其中，有些成分结构类似、性质相近，故色谱保留时间亦非常接近，容易产生色谱峰重叠现象，给成分的准确定性、定量分析带来困难。近年来，化学计量学已经被尝试应用于烟草复杂体系中重叠的色谱峰的分辨与解析、以及大量数据的降维与建模。由于色谱图谱旨在提供一种对样品进行综合整体的鉴定手段，所以如何获取一个真正能代表该样品的色谱信息是一个十分重要的工作。卷烟烟气色谱信号中不可避免存在的基线漂移，往往会影响了接下来的信号分析的选择性和灵敏度。为了进一步的定性定量分析，对原始信号进行基线校正的必须做的工作。针对高分辨GC/oa-TOF-MS气质数据，我们提出了一个不需要对样品组成有任何先验知识，也不需要手动选取基线校正点的基于形态学和惩罚最小二乘新的自动化基线校正的方法。该算法是通过数学形态学识别峰，标注相邻峰之间的最低点，然后用惩罚最小二乘来拟合以标注的最低点为权的曲线作为基线，最后用原始的信号减去拟合的基线，从而扣除了背景对信号的影响。数学形态学Mathematical morphology是基于经典数据集合论的一种几何结构的技术分析和处理技术的理论基础。数学形态学是图像处理技术的基础，他包括一系列图像转换和操作技术。一般而言，数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的，它的基本运算有4个:膨胀(或扩张)、腐蚀(或侵蚀)、开启和闭合，其中开启和闭合是由膨胀和腐蚀组合运算得到的。基于这些基本运算还可组合和推导成各种数学形态学实用算法，用它们进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、图像滤波、边缘检测、图像增强、特征抽取和恢复等。数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。惩罚最小二乘(Penalized least squares algorithm)是一种设计巧妙地平滑方法，最早由 Whittaker 在 1922 提出。MPLS方法首先针对色谱和拉曼等数据提出了一种智能的基线校正算法，它先利用数学形态学中的开启运算找出信号中的峰位置，然后记录相邻峰之间的最低点并记录下来，最后通过最低点作为权重的惩罚最小二乘拟合出背景。该算法通过信号基线校正算法智能模拟专家手工进行基线校正过程，并将其自动化。通过卷烟烟气GC/oa-TOF-MS色谱数据，测试和验证了所提出的基于数学形态学和惩罚最小二乘算法MPLS的准确性和有效性。扣除背景后卷烟烟气的主成分分析结果相对于该算法处理前有较大的改进，验证了算法的有效性。说明MPLS方法在卷烟烟气GC/oa-TOF-MS色谱基线校正非常有用的工具。发明内容:本发明的目的在于提供一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法。该方法为卷烟烟气色谱信息定性定量分析的原始信号基线校正前处理方法，以拓展对卷烟烟气信息量表征的应用，满足卷烟烟气分析研究工作的迫切需要。本发明的烟气萃取物为烟草制品的烟气全萃取物，而非对某一特定指标或化合物的萃取，将烟气萃取物进行高分辨质谱分析，烟草制品为加香或未加香的卷烟、雪茄烟或烟斗烟丝。本发明的卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，引入了化学计量法中的基于数学形态学的峰识别、惩罚 最小二乘方法等原理进行卷烟烟气色谱信息基线校正。具体步骤如下:a.将得到的萃取浓缩液放入进样瓶中，并放入GC/oa -TOF-MS的进样装置中，设定进样的气相色谱以及质谱参数，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据，为下一步数据基线校正做准备。b.基于数学形态学的峰识别:数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便能考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。上述运算都是通过结构元素B在信号主体A中就行转换，为了适应一维信号的操作，结构元素B被定义为一个平面结构元素，即中心在X和左右具有相同宽度为w的平面窗口。信号主体A和结构元素B之间的膨胀运算的定义是:
权利要求
1.一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，其特征在于该方法引入化学计量法中的基于数学形态学的峰识别、惩罚最小二乘方法原理进行卷烟烟气色谱信息基线校正，具体步骤如下: a.将装有萃取浓缩液的进样瓶放入GC-TOF-MS的进样装置中，设定进样的气相色谱以及质谱参数，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据，为下一步数据基线校正做准备； b.基于数学形态学的峰识别:数学形态学方法利用一个称作结构元素的探针收集图像的信息，即:通过结构元素B在信号主体A中就行转换，结构元素B被定义为一个平面结构元素，即中心在X和左右具有相同宽度为w的平面窗口 ； 信号主体A和结构元素B之间的膨胀运算的定义是:
全文摘要
本发明涉及一种卷烟烟气色谱基线校正MPLS方法，属烟草化学与应用技术领域。本发明方法引入了化学计量法中的基于数学形态学的峰识别、惩罚最小二乘方法原理进行卷烟烟气色谱信息基线校正，即利用数学形态学的开启运算找出卷烟烟气色谱信号中的峰位置，后记录相邻峰之间的最低点，通过最低点作为权重的惩罚最小二乘拟合出背景，通过智能模拟专家手工进行基线校正过程，并将其自动化。本发明的有益效果在于扣除背景后卷烟烟气的主成分分析结果相对于该算法处理前有较大的改进，验证了算法的有效性。说明MPLS方法是卷烟烟气GC/oa-TOF-MS色谱基线校正非常有用的工具，为烟草化学与应用技术开辟了一个新的应用领域，为卷烟烟气研究提供了一个新的方法与思路。
文档编号G01N30/86GK103197017SQ20131015845
公开日2013年7月10日 申请日期2013年5月2日 优先权日2013年5月2日
发明者黄静, 李忠, 吴雨松, 韩志强, 施红林, 郭生云 申请人:云南烟草科学研究院