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質譜技術再升級：LSTM-EEMD融合策略優(yōu)化小型質譜儀現(xiàn)場檢測
2024年09月30日 08:37:58
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：7885
北方工業(yè)大學研究團隊在《Talanta》發(fā)表研究，提出LSTM-EEMD數(shù)據處理方法，顯著提升小型質譜儀在復雜環(huán)境下的檢測性能，為質譜技術應用開辟新路徑。
【化工儀器網 項目成果】近日，北方工業(yè)大學電控學院李明研究員在國際知名學術期刊《Talanta》(中科院一區(qū)、TOP期刊)上發(fā)表了題為“Signal Processing for Miniature Mass Spectrometer Based on LSTM-EEMD Feature Digging”的重要研究論文。該研究在小型質譜儀數(shù)據處理領域取得了重大突破，提出了一種創(chuàng)新的基于長短期記憶-集合經驗模態(tài)分解(LSTM-EEMD)的數(shù)據處理方法，為提升小型質譜儀在復雜基質樣品和惡劣環(huán)境下的現(xiàn)場檢測性能開辟了新紀元。
微型質譜儀由于體積小、成本低，在現(xiàn)場檢測方面具有巨大的應用潛力。然而，其信號的非平穩(wěn)性和易受干擾的特性一直是制約其應用擴展的關鍵因素，尤其是在生命科學、生物醫(yī)藥等需要高精度檢測的領域。傳統(tǒng)數(shù)據處理方法在面對復雜基質樣品時往往力不從心，難以有效濾除干擾，提升數(shù)據質量。李明研究員及其團隊針對這一難題，深入探索并創(chuàng)新性地提出了LSTM-EEMD數(shù)據處理方法，為質譜數(shù)據的優(yōu)化處理提供了新思路。
該研究的核心在于將集合經驗模態(tài)分解(EEMD)與長短期記憶網絡(LSTM)相結合。EEMD方法以其強大的信號分解能力，能夠清晰地區(qū)分質譜信號中的不同物理特征分量；而LSTM網絡則以其獨特的記憶機制和自適應學習能力，能夠深入挖掘信號內部的復雜關系。通過將兩者有機結合，研究團隊成功設計出一種能夠自適應優(yōu)化EEMD信號重構參數(shù)的數(shù)據優(yōu)化算法，顯著提升了質譜數(shù)據的質量。
實驗結果顯示，LSTM-EEMD方法不僅在數(shù)據決定系數(shù)(R2)和相對標準偏差(RSD)等關鍵指標上表現(xiàn)出色，還極大地拓寬了小型質譜儀的線性范圍，實現(xiàn)了全自適應處理流程，顯著提高了檢測效率和準確性。這一成果不僅為小型質譜儀在生命科學、生物醫(yī)藥等領域的廣泛應用奠定了堅實基礎，也為質譜數(shù)據處理技術的發(fā)展注入了新的活力。
【素材來源：北方工業(yè)大學】
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