Algorytm estymacji parametrów złożonych sygnałow chromatograficznych z zastosowaniem wzorca zdefiniowanego numerycznie

• Autorzy: Ilewicz W.

Warianty tytułu

EN

An algorithm with numerical shape standard for estimation parameters of comlex chromatographic signals

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W wyniku analizy chromatograficznej uzyskuje się sygnał interpretowany jako suma pików, z których każdy odpowiada jednemu ze składników analizowanej mieszaniny. Na podstawie parametrów pików, takich jak położenie piku, wysokość piku czy też powierzchnia piku wyznacza się skład ilościowy i jakościowy analizowanej mieszaniny. Często jednakże występuje sytuacja, gdy piki składowe sygnału nachodzą na siebie i niemożliwa jest bezpośrednia analiza. Mówi się wtedy, że sygnał jest złożony. Jedną z metod postępowania w takim przypadku jest zastosowanie regresji nieliniowej, przy czym zadanie estymacji rozwiązuje się z zastosowaniem metody najmniejszych kwadratów. Metoda wymaga określenia parametrycznego modelu matematycznego pojedynczego piku. W artykule przedstawiono sposób budowy modelu piku w oparciu o zapis cyfrowy rzeczywistego sygnału chromatograficznego w postaci pojedynczego piku. Zapis taki nazywa się wzorcem numerycznym. Zaprezentowano algorytm, w którym wykorzystanie wzorca numerycznego prowadzi do poprawy dokładności modelu piku PMG (Polynomially Modified Gaussian) w zastosowaniu do analizy złożonego sygnału chromatograficznego metodą regresji.

EN

Chromatographic signals are most often interpreted as a sum of the peaks. Bach peak corresponds to one component of the analyzed mixture. Sometimes, however, peaks are more or less overlapping each other due to the bad chromatographic separation. Then there is no way to estimate parameters of the peaks directly from the signal. We can define such signals as complex. The complex signal can be examined by nonlinear regression analysis. In this method there is assumption about knowledge of the mathematical parametric model of the single peak. There are described many models of chromatographic peaks in the literature and proper choice of the model is the most important factor that determine the accuracy of analysis of complex chromatographic signals. In this paper there is presented a method of construction of peak model on the basis of the real signal of single peak obtained during a chromatographic experiment. Such a signal is named as numerical shape standard. An application of numerical shape standard to improve

Słowa kluczowe

PL

analiza chromatograficzna; suma pików; parametry pików; sygnał złożony; regresja nieliniowa; sygnał chromatograficzny w postaci pojedynczego piku; wzorzec numeryczny; model piku PMG (Polynomially Modified Gaussian)

EN

chromatographic signals; sum of the peaks; nonlinear regression; chromatographic peaks; PGM (Polynomially Modified Gaussian) peak model

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2005
• Tom: z. 195
• Strony: 51--62
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys.

Twórcy

autor

Ilewicz W.

• Instytu Automatyki, Zakład Systemów Pomiarowych, Politechnika Śląska

Bibliografia

• 1. Anderson A.H., Gibb T.C., Littlewood A.B.: Computer Analysis of Unresolved Non-Gaussian Gas Chromatograms by Curve Fitting; AnaiChem., vol.42, no. 4, April 1970. Di Marco V.B., Bombi G.G.: Mathematical functions for representation of chromatographic peaks. Journal of Chromatography A, 931 (2001), 1-30.
• 3 Hartley H.О.: The Modified Gauss-Newton Method for the Fitting of Non-Linear Regression Function by Least Squares, Technometrics, vol.3, no.2, 269-280, May 1961.
• 4 Ilewicz W.: Estymacja parametrów sygnałów za pomocą wzorca zadanego numerycznie. Materiały konferencyjne Konferencji Analityków Hutnictwa, październik 1996.
• 5 Ilewicz W.: Problemy analizy złożonych sygnałów na przykładach sygnałów chromatograficznych i NMR. Konferencja: Podstawowe Problemy Metrologii, Ustroń 2001.
• 6. Keller W.D., Lusenbrink T.R., Sederholm C.H.: NMR Spectrum of 3-Chłorothietane, an Example of Complete NMR Spectral Analysis by Computer Techniques, Journal of Chemical Physics, vol. 44, nr 2, January 1966.
• 7. Kirmse D.W., Westerberg A.W.: Resolution Enhancement of Chromatograph Peaks, Anal.Chem., vol. 43, no. 8, July 1971.
• 8. Li J.: Comparison of the capability ofpeak functions in describing real chromatographic peaks. Journal of Chromatography A, 952 (2002), 63-70.
• 9. Nikitas P., Pappa-Louisi A,, Papageorgiou A.: On the equations describing chromatographic peaks and the problem of deconvolution of overlapped peaks. Journal of Chromatography A, 912 (2001), 13-29.
• 10. Pap T.L., Papai Zs.: Application of a new mathematical function for describing chromatographic peaks; Journal of Chromatography A, 930 (2001), 53-60.
• 11. Papoff P., Ceccarini A., Lanza P., Fanelli N.: Enhancing the quality of information obtained by a comparison between experimental and deconvolved peak parameters in ion chromatography. Journal of Chromatography A, 789 (1997), 51-65.
• 12. Reh E.: Peak-shape analysis for unresolved peaks in chromatography: comparision of algorithms. Trends In Analytical Chemistry, vol.14, no.l, 1995.
• 13. Savitzky A., Golay M.J.E.: Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures, Anal.Chem. , vol. 36, NO. 8, July 1964.
• 14. Scheeren P.J.H., Barna P., Smit H.C.: A Software Package for the Evaluation of Peak Parameters in an Analytical Signal Based on a Non-Linear Regression Method, Analytica Chimica Acta, 167 (1985), 65-80.
• 15. Torres-Lapasio J.R., Garcia-Aivarez-Couque M.C., J.J. Baeza-Baeza: Global treatment of chromatographic data with MICROCHROM, Analitica Chimica Acta 348 (1997), 187-196.
• 16. Westerberg A.W.: Detection and Resolution of Overlapped Peaks for An On-Line Computer System for Gas Chromatographs, Anal. Chem 41, 1770 (1969).