CN119470761A 一种真菌毒素的智能检测方法及工作站 （深圳市赛泰诺生物技术有限公司）

本发明涉及测定材料性质进行分析技术领作站。本发明对原始色谱信号和IMF分量信号的能性分布，获得高噪声分量信号的干扰影响程混乱程度，获得高噪声分量信号的频率异常因2对于原始色谱信号，根据频谱曲线中不同频率对应信号幅值的波动对于任一高噪声分量信号，根据频谱曲线中不同频率的噪声可能性分布获得频谱曲线上每个频率与对应曲线分段上不同其他频率之间对每个频率的局部幅值波动系数进行负相关映射，计算负相关映射结果对于任一IMF分量信号，根据不同频率聚类簇中频率的分布特征，获若IMF分量信号的噪声表现程度大于预设程度阈值，将对应IMF分量3获得频率曲线中所有频率对应噪声可能性的均值，作为整体噪声线上每个频率的噪声可能性和整体噪声可能性之将每个高噪声分量信号的混乱程度以及干扰影响程度进行融合，对于原始色谱信号，获得频谱曲线中每个频率对应在所有高噪声分量获得每个频率类别中频率的均值，作为整体频率水平；选取频率类机程序时实现如权利要求1~9任意一项所述一种真菌毒素的智能检测方法45对于任一IMF分量信号，频谱曲线中每个频率的信号幅值与异常干扰因子呈负相率曲线上每个频率的噪声可能性和整体噪声可能性之间的将每个高噪声分量信号的混乱程度以及干扰影响程度进行融合，并进行归一化，本发明对原始色谱信号和IMF分量信号的频谱曲线进行分析，获得每个频率的噪6合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种真菌毒素的智能检测方法及工作站，其具点可由任何合适形式组合。[0019]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种真菌毒素的智能检测方法及工作[0020]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种真菌毒素的智能检测方法的步骤S1：获取真菌毒素的原始色谱信号和多个IMF分量信号，获得对应的频谱曲7[0028]对于二阶导数可以更加敏感地捕捉到信号峰的变化，二阶导数为0的位置处于峰;其中，表示第0个频率的噪声可能性；mo表示第0个频率对应曲线分段上的频率数量；ki表示频谱曲线上第0个频率与对应曲线分段上第i个其他频率之间的斜率；表8[0034]在噪声可能性的公式中，通过以自然常数为底的指数函数将进行负相关映射；表示计算频谱曲线上每个频率与对应曲线分段上不同其[0036]每个IMF分量信号代表了原始色谱信号中的一个固有模态，具有特定的频率和幅对于任一IMF分量信号，频谱曲线中每个频率的信号幅值与异常干扰因子呈负相;值；表示第0个频率的噪声可能性；u,表示第0个频率的频率值；norm()表示归一化函9[0043]K_means聚类算法是将多个聚类对象依据聚类对象之间的相似性聚集到指定的K;其中，B表示IMF分量信号的噪声表现程度频率的均值，即第a个频率聚类簇的平均频率；表示第b个频率聚类簇中所有频率的均率曲线上每个频率的噪声可能性和整体噪声可能性之间的;r个高噪声分量信号的干扰影响程度；Qrj表示第r个高噪声分量信号的频谱曲线中第j个频率的噪声可能性；表示第r个高噪声分量信号对应的整体噪能性变化越不一致，干扰影响程度越大；第个高噪声分量信号中信号峰宽的波动程度越将每个高噪声分量信号的混乱程度以及干扰影响程度进行融合，并进行归一化，;其中，Y,表示第r个高噪声分量信号的频率异常因子；s,表示第r号中所有相邻极值点之间差异的信息熵，即混乱程度；D,表示第r个高噪声分量信号的干整体频率水平最大对应的类别作为异常频率类别