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申请/专利权人：天津国科医疗科技发展有限公司;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

摘要：本发明公开了一种基于CKF的色谱峰估计方法、系统、存储介质及计算机设备，本发明提供的基于CKF的色谱峰估计方法，对色谱峰的相邻两个时刻的强度的关系进行建模，构建一个三次函数关系，能在尽可能保留色谱峰信息的前提下，最大程度地降低了计算复杂度与积分误差，其中，使用三次函数关系，积分误差为0；本发明针对色谱峰的模型，使用容积卡尔曼滤波算法CKF进行降噪计算，并对CKF进行了简化处理与降维处理，计算复杂度更低，更适合实时处理色谱图；本发明基于贝叶斯滤波框架进行计算，对输入参数可以灵活调整，这样能更好的适应不同色谱峰的降噪需求。

主权项：1.一种基于CKF的色谱峰估计方法，其特征在于，包括以下步骤：首先将色谱图随时间变化的过程抽象为一马尔可夫过程，将色谱峰在某一时刻的强度与上一时刻的强度关系表示如下： 其中xk为时刻k的色谱峰强度，xk-1为时刻k-1的色谱峰强度，w为一服从高斯分布的随机噪声，A、B、C和D为已知常数；色谱峰强度观测值与色谱峰强度具有如下关系：zk＝xk+v1-2；其中zk为时刻k下观测到的色谱峰强度，xk为时刻k的色谱峰强度，v为一服从高斯分布的随机噪声；然后根据式1-1和1-2，基于CKF进行色谱峰估计：1初始化，设定初始方差P0|0、估计期望2分解误差的方差： 其中，Pk|k-1表示预测误差的方差，Sk-1|k-1为估计误差的标准差；3按照下式计算容积点集： 其中，X1,k-1|k-1和X2,k-1|k-1为容积点集，表示色谱图的预测状态估计；4基于容积点集，计算传播使用的容积函数点，计算如下： 其中，F为公式1的函数关系；5计算色谱图的预测状态估计和预测误差的方差Pk|k-1，计算如下： 6计算观测的预测估计点，计算如下所示： 其中，Z1,k|k-1和Z2,k|k-1为观测的预测估计点；7观测值的预测估计期望、预测估计误差自协方差和互协方差分别为： 其中，为观测预测估计期望，Pzz,k|k-1为观测预测误差自协方差，R为噪声方差，Pxz,k|k-1为观测预测误差互协方差；8计算增益K： 9计算色谱图滤波后的状态估计与滤波误差的方差Pk|k，如下所示： Pk|k＝Pk|k-1-K2Pzz,k|k-116；其中，zk为当前的观测色谱强度；返回步骤2，进行迭代，继续计算；每次迭代计算中的输出即为输入信号zk的长度为N，当迭代次数达到N时，迭代停止，N次迭代的输出值组成的向量即为对含噪声信号z1…zk…zN的估计；输出形成的色谱图即为估计得到的色谱图。

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