基于压缩感知/重采样的NMR噪声抑制新方法
发展高灵敏检测方法是分析化学的永恒主题之一,提高信号强度和降低噪声水平是增强灵敏度的根本途径.在核磁共振波谱(NMR)分析中,通常采用高磁场强度的谱仪或复杂的脉冲实验方法来提高信号强度,或通过使用超低温探头来降低噪声水平,但这无疑会提高实验成本或增加实验难度.相较而言,利用数据后处理方法辨识和抑制噪声,是更为经济的提高信噪比(SNR)的途径.因此,该文在前期研究中发展的基于统计学中重采样原理的数据后处理方法(NASR)的基础上,通过引入压缩感知(CS)技术,对重采样方法进行了优化改进,所发展的NMR数据处理新方法(CSNASR)可有效排除主观因素影响,提高处理结果的鲁棒性....
Saved in:
Published in | 波谱学杂志 Vol. 33; no. 2; pp. 244 - 256 |
---|---|
Main Author | |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
中国科学院大学,北京 100049%波谱与原子分子物理国家重点实验室,武汉磁共振中心 中国科学院武汉物理与数学研究所,湖北武汉 430071
2016
波谱与原子分子物理国家重点实验室,武汉磁共振中心 中国科学院武汉物理与数学研究所,湖北武汉 430071 |
Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1000-4556 |
DOI | 10.11938/cjmr20160207 |
Cover
Summary: | 发展高灵敏检测方法是分析化学的永恒主题之一,提高信号强度和降低噪声水平是增强灵敏度的根本途径.在核磁共振波谱(NMR)分析中,通常采用高磁场强度的谱仪或复杂的脉冲实验方法来提高信号强度,或通过使用超低温探头来降低噪声水平,但这无疑会提高实验成本或增加实验难度.相较而言,利用数据后处理方法辨识和抑制噪声,是更为经济的提高信噪比(SNR)的途径.因此,该文在前期研究中发展的基于统计学中重采样原理的数据后处理方法(NASR)的基础上,通过引入压缩感知(CS)技术,对重采样方法进行了优化改进,所发展的NMR数据处理新方法(CSNASR)可有效排除主观因素影响,提高处理结果的鲁棒性. |
---|---|
Bibliography: | NIE Li-sha,JIANG Bin,ZHANG Xu,LIU Mai-li (1. State Key Laboratory of Magnetic Resonance and Atomic and Molecular Physics, National Center for Magnetic Resonance in Wuhan (Wuhan Institute of Physics and Mathematics, Chinese Academy of Sciences), Wuhan 430071, China; 2. University of Chinese Academic of Sciences, Beijing 100049, China) NMR; data processing; noise suppression; compressed sensing(CS); resampling 42-1180/O4 Sensitivity enhancement is an everlasting topic in analytical chemistry, for which the two most common approaches are signal enhancing and noise suppressing. In nuclear magnetic resonance(NMR) spectroscopy, signal enhancement can be achieved by utilizing high field spectrometers, cryogenic probes and/or using sophisticated pulse sequences. However, these approaches are often associated with dramatically increased cost. The other way to enhance sensitivity is to de-noise the data by post-processing, which is obviously more cost-effective and attractive. Based on the statistical resampling principle |
ISSN: | 1000-4556 |
DOI: | 10.11938/cjmr20160207 |