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J-GLOBAL ID：201702270770033629   整理番号：17A0702462

エントロピー最小化アルゴリズムによる重複GC-MSピークからの動的背景雑音除去【Powered by NICT】

Dynamic background noise removal from overlapping GC-MS peaks via an entropy minimization algorithm

著者 (4件)： Chua Chun Kiang (ChemoPower Technology Pte. Ltd., 20 Science Park Road, #02-25 Teletech Park, Singapore 117674) ,  Lv Yunbo ,  Zhang Hua Jun ,  Gu Xiao Yu
資料名： Analytical Methods  (Analytical Methods)
巻： 9  号： 18  ページ： 2667-2672  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2324A  ISSN： 1759-9660  CODEN： AMNECT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確なGC-MS分析のための主要な課題は,優れたクロマトグラフ分離と高い信号対雑音比を達成することである。事実で,実世界試料は,しばしばGC MSデータ中の強いバックグラウンド雑音として現れる不純物で汚染されている。ここで水素化ジェット燃料試料中の直鎖n-アルカン成分の純粋な質量スペクトルを抽出するためのエントロピー最小化アルゴリズムに基づいて開発した動的背景雑音除去システム。このシステムが高濃度の事前情報なしでのバックグランドノイズが重畳される重複ピークから純粋成分スペクトルを抽出することができた。システムの性能は,Agilent ChemStationソフトウエアに適用した背景差分法のそれを上回った。実世界試料を正確に解析するシステムのロバスト性は,化学分析のためのGC-MSの適用を単純化し,変革する期待されている。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  不純物 ,  簡素化 ,  *雑音除去 ,  *アルゴリズム ,  SN比 ,  ロバスト性 ,  ジェット燃料 ,  *雑音 ,  化学分析 ,  質量スペクトル ,  *GC-MS分析
準シソーラス用語： 背景差分法 ,  事前知識 ,  *エントロピー最小化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (4件)： エントロピー最小化 ,  アルゴリズム ,  GC-MS ,  背景雑音