質譜技術再升級：LSTM-EEMD融合策略優化小型質譜儀現場檢測
【化工儀器網 項目成果】近日，北方工業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、TOP期刊)上發表了題為“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據處理領域取得了重大突破，提出了一種創新的基于長短期記憶-集合經驗模態分解(LSTM-EEMD)的數據處理方法，為提升小型質譜儀在復雜基質樣品和惡劣環境下的現場檢測性能開辟了新紀元。
微型質譜儀由于體積小、成本低，在現場檢測方面具有巨大的應用潛力。然而，其信號的非平穩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、生物醫藥等需要高精度檢測的領域。傳統數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，提升數據質量。李明研究員及其團隊針對這一難題，深入探索并創新性地提出了LSTM-EEMD數據處理方法，為質譜數據的優化處理提供了新思路。
該研究的核心在于將集合經驗模態分解(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化EEMD信號重構參數的數據優化算法，顯著提升了質譜數據的質量。
實驗結果顯示，LSTM-EEMD方法不僅在數據決定系數(R2)和相對標準偏差(RSD)等關鍵指標上表現出色，還極大地拓寬了小型質譜儀的線性范圍，實現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、生物醫藥等領域的廣泛應用奠定了堅實基礎，也為質譜數據處理技術的發展注入了新的活力。
【素材來源：北方工業大學】
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