基于稀疏贝叶斯学习的高斯核自适应基线校正色谱峰提取(MATLAB)
该算法实现了基于稀疏贝叶斯学习框架的色谱信号处理,通过构建高斯核矩阵表征色谱峰,利用贝叶斯推断迭代优化稀疏信号、基线、噪声参数,引入高斯核位置自适应调整机制,通过梯度分析优化核函数位置,并设计不活跃基移除策略提升计算效率。
该算法实现了基于稀疏贝叶斯学习框架的色谱信号处理,通过构建高斯核矩阵表征色谱峰,利用贝叶斯推断迭代优化稀疏信号、基线、噪声参数,引入高斯核位置自适应调整机制,通过梯度分析优化核函数位置,并设计不活跃基移除策略提升计算效率。
气相色谱仪(Gas Chromatography, GC)的工作原理可概括为通过物质在气相和固定相中的分配差异实现混合物分离,并通过检测系统完成定性与定量分析。以下是其核心工作原理及系统组成的分项说明: