Алгоритмы и программы первичной обработки масс-спектрометрических сигналов для автоматизации изотопного и элементного анализа
Диссертация
Развитие и совершенствование алгоритмических и программных средств первичной обработки сигналов позволяет улучшить ряд важнейших аналитических характеристик масс-спектрометрических приборов. Алгоритмические и программные средства первичной обработки масс-спектрометрических сигналов осуществляют сбор, обработку и идентификацию информации, поступающей от анализируемых в масс-спектрометрах веществ… Читать ещё >
Список литературы
- Justusson B.1. Median Filters on deterministic Signal. Math. Inst. Stokholm. 1981. 145p.
- Justusson B.I. Median Filtering. Digital signal processing. Math. Inst. Stokholm. 1981.23 8p.
- Хьюбер П. Робастность в статистике. -М.: Мир, 1984. 303 с.
- David J. Olive. Applied Robust Statistics. Southern Illinois University, Department of
- Mathematics, Preprint M-02−006 January 16, 2007. http://www.math.siu.edu/olive/run.pdf.
- Efron В., Hastie Т., Johnstone I., Tibshirani R., «LeastAngle Regression» (with discussion), The Annals of Statistics, v.32,2004, 407−451 p.
- Friedman J. A variable span smoother. Stanford Tech. Rep. 5,1984. 32−56p.
- Siegle A. Robust regression using repeated medians. Biometrika, 69, 1982, p 43−51.
- Rousseeuw P.J. «Least Median of Squares Regression», Journal of the American Statistical
- Association, v.79,1984,871−880p.
- Coifman R., Meyer Y., Wickerhauser M. Wavelet Analysis and Signal Processing // Wavelets and Their Applications / Ruskai et al. (ed.). Boston Jones and Bartlett, 1992, pl53−178.
- Daubechies I. Orthonormal basis of compactly supported wavelets // Comm. Pure Appl. Math., Vol. 46,1988, p909−996.
- Jawerth В., Sweldens W. An Overview of Wavelet Based Multiresolution Analysis // SIAM Rev., Vol. 36, Nr. 3,1994, p377−412.
- Vetterli M. Wavelet and filter banks for discrete-time signal processing // Wavelets and Their Applications / Ruskai et al. (ed.). Boston: Jones and Bartlett, 1992.
- Donoho D.L. «Progress in wavelet analysis and WVD: a ten minute tour», Progress in wavelet analysis and applications, Frontieres Ed. 1993, pp. 109−128.
- Donoho D.L. «De-Noising by soft-thresholding», IEEE Trans, on Inf. Theory, vol. 41, 1995, p613−627.
- Donoho D.L., Johnstone I.M. «Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage», Biometrika, vol. 81,1994, p425−455.
- Donoho, D.L., Johnstone I.M. «Ideal de-noising in an orthonormal basis chosen from a library of bases», CRAS Paris, Ser I, t. 319,1994, pl317−1322.
- Алексеев А.А., Солодовников А. И., Спиваковский A.M., Кноте К. Адаптивный спектральный анализ сигналов на основе перестраиваемых ортогональных базисов
- Системы обработки информации и управления: Известия СП6ГЭТУ. Вып. 490. 1996. с. 60- 65.
- Солодовников А.И., Кноте К. Метод адаптивного получения информативных признаков в задаче классификации биосигиалов //Управление, информатика и вычислительная техника: Известия СП6ГЭТУ. Вып. 1. С-Пб.: Издательско-полигр. центр СП6ГЭТУ, 1998, с. 26 -29.
- Солодовников А.И., Спиваковский A.M. Основы теории и методы спектральной обработки информации: Учеб. пособие. JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986.272 с.
- Алексеев АА., Солодовников А. И., Спиваковский A.M., Кноте К. Адаптивный метод формирования диагностических признаков в информационно-измерительных системах // Оборонная Техника: Ежемесячный научно-техн. сб. № 6−7. /1998. с. 6669.
- Солодовников А. И., Канатов И. И., Спиваковский A.M. Синтез ортогональных базисов на основе обобщенного спектрального ядра // Ленинград гос. ун-т. -Л.: 1976. Вып.2. с. 99−112.
- Mallat S. «А theory for multiresolution signal decomposition: thewavelet representation» IEEE Pattern Anal, and Machine Intell., vol. 11, no. 7,1989, p 674−693.
- Заруцкий И.В., Манойлов B.B., Сокращение времени оценивания параметров масс -спетрометричесих пиков изотопных // The 3 International Conference DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND ITS APLICATION 2000, November 29- 30, Moscow, Russia PROCEEDINGS Volume I.
- Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. -М.: Мир, 2001.576 с.
- Бахвалов Н. С. Численные методы. -М.: Наука, 1973. 630 с.
- Новиков Л. В. Адаптивный вейвлет-анализ сигналов // Научное приборостроение. -1998.-Т. 9,№ 2. с. 30−37.
- Новиков Л. В. Спектральный анализ сигналов в базисе вейвлетов // Научное приборостроение. 2000. — Т. 10, № 3. с. 70−77.
- Неймарк Ю.И., Басин Ю. Г. Алгоритмы приспособленного базиса в задачах распознавания образов. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, № 2, 1970, с. 145−161.
- Петухов А. П. Введение в теорию базисов всплесков. -СПб.: СПбГТУ, 1999,132 с.
- Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи Физических Наук. -1996.-Т. 166, № 11.-е. 1145−1170.
- Трахтман A.M., Трахтман В. А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М.: Сов. Радио, 1975. 208 с.
- Новиков И.Я., Стечкин С. Б. Основные конструкции всплесков // Фундаментальная и прикладная математика. 1997. — Т. 3, № 4. с. 999−1028.
- Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: COJIOH-Пресс, 2004.400 с.
- Дьяконов В.П. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математике и моделировании. -М.: СОЛОН-Пресс, 2003. 456 с.
- Воробьев В. П., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет преобразования. -СПб.-.ВУС, 1999.180 с.
- Переберин А. В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. — Т. 2, № 2. — с. 133.
- Мамонтова Л.А., Пономарёв В. А., Попечителев Е. П. Матричные операторы связи дискретных спектров Фурье и Уолша. «Автометрия», 1977, № 1, с41−44.
- Дремин И.М., Иванов О. В., Нечитайло В. А. Вейвлеты и их использование // Успехи физических наук. 2001. — Т. 171, № 5. с. 465−561.
- Пойда В.Н. Спектральный анализ в дискретных ортогональных базисах. -М.: Наука и техника, 1978.136 с.
- Coifman R.R., Meyer Y., Wickerhauser M.V. Wavelet Analysis and Signal Processing // Wavelets and Their Applications / Ruskai et al. (ed.). Boston: Jones and Bartlett, 1992. p. 153−178.
- Daubechies I. Orthonormal basis of compactly supported wavelets // Comm. Pure Appl. Math., Vol. 46,1988. pp. 909 996.
- Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets, CBMS-NSF Regional Conf. Series in Appl. Math., Vol. 61. SIAN, Philadelphia, 1992. 357 p.
- Jawerth В., Sweldens W. An Overview of Wavelet Based Multiresolution Analysis // SIAM Rev., Vol. 36, Nr. 3,1994. Pp. 377−412.
- Vetterli M. Wavelet and filter banks for discrete-time signal processing // Wavelets and Their Applications / Ruskai et al. (ed.). Boston: Jones and Bartlett, 1992. Pp. 17- 52.
- Меркушева A.B. Классы преобразований нестационарного сигнала в информационно-измерительных системах. III. Время-масштабные (вейвлет-) преобразования для спектрально-временного анализа // Научное приборостроение. 2002 — Т. 12, № 3. с. 68−82.
- Солодовников А.И. Синтез полных систем ортонормированных функций, имеющих алгоритм быстрого преобразования. // Вопросы теории систем автоматического управления: Межвуз. сб. JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1978. Вып. 4. с. 94−105.
- Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981.302 с.
- Френке Л. Теория сигналов / Пер. с англ. Под ред. Д. Е. Вакмана. -М.: Мир, 1974. 344 с.
- Хармут X. Передача информации ортогональными функциями / Пер. с англ. Под ред. А. И. Сенина и Н. Г. Дядюнова. М.: Мир, 1975. 272 с.
- Меркушева А.В. Классы преобразований нестационарного сигнала в информационно-измерительных системах. II. Время-частотные преобразования // Научное приборостроение. 2002 — Т. 12, № 2. с. 59−70.
- Солодовников А.И., Канатов И. И., Спиваковский A.M. Методы обобщенных спектральных преобразований в задачах оперативного сжатия информации. В кн.: Вопросы кибернетики: Автоматизация экспериментальных исследований. М., 1979, Вып. 62, с. 19−35.
- Bracewell R.N. The Fourier and its Application, 2. rev. ed. New York, NY: McGraw-Hill, 1986.
- Ковалевский B.A. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. -М.: Наука, 1976,328 с.
- Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. -М.: Мир, 1978.411с.
- Зубнов Ю.П. и др. Применения метода В. Л. Рвачева к теории фильтрации сигналов и распознаванию образов, докл. АН СССР, 1981, т.259, № 4. с.823−835.
- Рабинер Л.Р., Шафер Р. В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ./под ред. М. В. Назарова и Ю. Н. Прохорова. -М.: Радио и связь 1981.496 с.
- Rao K.R., Revuiri К., Ahmed N. Generalised autocorrelation theorem. «Electron. Lett.» 1973,9, N10, pp212−214.
- Breimann L., Friedman J.H. Wadsworth International Group, Belmont, CA, 1986.
- Quihlan J.R.- Int. J. Man-Machine Studies, 1987, v.27.
- Lippman R.S.- IEEE SSP Mag., 1987, v, 4, Apr.
- Ackley D.H., Hinton G.E. Cognitive Science, 1985, v.9, N1.
- Нилбсон Н. Обучающиеся машины. -М.: Мир, 1980.
- Farlow S. Self-Organizing Methods in Modeling. Marcel Dekker, 1984.
- Hand D.S.- Kernel Discriminant Analysis.- New York, 1985.
- Renals S., Rohwer R.- In: Proc. Int. Conf. on Neural Net.
- Айзерман M.A., Браверманн Э. М. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. -М.: Наука, 1970.384с.
- Мелихова А. Бюллетень гос. ВАК РФ, 1999,142, с. 13.
- Фино В. Связь между преобразованиями Уолша-Адамара и Хаара, ТИИЭР, № 5, 1969.
- Манойлов В.В., Заруцкий И. В. Оценка амплитуд «наложившихся» масс-спектрометрических пиков при известных положениях на оси масс и известных полуширинах алгебраическим методом // Научное приборостроение 2007, Т. 17, № 1с. 98.-102.
- Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа /Пер. с англ. -М.: Мир, 1983.312с.
- Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. ВыпЛ/Пер. с англ. -М.: Мир, 1971.316с.
- Садыхов Р.Х., Чеголин П. М., Шмерко В. П. Методы и средства обработки сигналов в дискретных базисах. Минск: Наука и техника, 1987.296с.
- Марпл-мл. C.JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения/ Пер с англ. -М.: Мир, 1990,584с.
- Заруцкий И.В., Манойлов. В.В., Кузьмин А. Г., Галль JI.H., Кретинина А. В., Михно-вец П.В., Чиж Е. П., Новый хромато-масс-спектрометр ТХМС //Научное приборостроение 2005. Т.15, № 4. с. 56−64.
- Боденштайн Г., Преториус Х. М. Выделение признаков из электроэнцефалограммы методом адаптивной сегментации. ТИИЭР, 1977, т.65, № 5, с.59−71.
- Абденби А. Методы классификации сигналов на основе приспосабливаемых спектральных ортогональных преобразований. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПбГЭТУ, 2005 г., 120 стр.
- Donoho D.L. «Progress in wavelet analysis and WVD: a ten minute tour» in Progress in wavelet analysis and applications, 1993, pp.109−128. Frontieres Ed.
- Donoho D.L. «De-Noising by soft-thresholding», IEEE Trans, on Inf. Theory, vol. 41, 1995, pp. 613−627.
- Donoho D.L., Johnstone I.M. «Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage», Bimetrika, vol 81,1994, pp. 425−455.
- Donoho D.L., Johnstone I.M. «Ideal de-noising in an orthonormal basis chosen from a library of bases», CRAS Paris, Ser I, t. 319,1994, pp. 1317−1322.
- Donoho D.L., Johnstone I.M., Kerkyacharian G., Picard D. «Wavelet shrinkage: asymp-topia» Jour. Roy. Stat. Soc., series B, vol. 57,1995, no. 2, pp. 301−369.
- Mallat S. «А theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation», IEEE Pattern Anal, and Machine Intell., vol. 11,1989, no. 7, pp. 674−693.
- Макс Ж. Теория и техника обработки сигналов при физических измерениях. -М: Мир, 1983, Т1,280 с.
- Заруцкий И.В., Манойлов В. В. Аппаратно-программный комплекс транспортабельного хромато- масс-спектрометра ТХМС. Научное приборостроение, 2003, том 13, № 4, с. 47−54.
- Добеши И. Десять лекций по вейвлетам (пер. с англ.). -Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001,464 с.
- Борисенко Н.А., Фертман А. Д. Автоматизированный анализ экспериментальныхданных с применением вейвлет-преобразования. Приборы и техника эксперимента, 2003, № 6, с. 47−54.
- Чуй К. Введение в вейвлеты. -М.: Мир, 2001,456 с.
- Goswami J.C., Chan А.К. Fundamentals of wavelets. N/Y: John Willey & Sons, 1999
- Mallat S. // IEEE Trans. On Inform Theory. 1991. V 37. p 1019.
- Coifman R.R., Wickerhauser M.V. «Entropy-based algorithms for best basis selection», IEEE Trans, on Inf. Theory, vol. 38 (1992), № 2, pp. 713−718.
- Mallat S. «А wavelet tour of signal processing», Academic Press. 1998,452 p.
- Cuiwei L., Chonxcun Zh., Changfeng T.// IEEE Trans. On Biomedical Engineering. 1995, v. 42, p. 21.
- Donoho D.L. // IEEE Trans/ on Inform. Theory. 1995, V 41. p 613−627.
- Дудкин В.А., Оленин Ю. А. Математические и имитационные модели сейсмических сигналов // «Проблемы объектовой охраны» Сб. науч. тр. Вып. 2: Пенза, 2001.с. 74−79.
- Strang, G., Nguyen Т. Wavelets and Filter Banks, Wellesley-Cambridge Press. 1996, 346 p.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. -М.: «Радио и связь» 1989,652 с.
- Алексеев К.А. Модели и алгоритмы вейвлет-обработки сигналов датчиков с применением лифтинга. 4.1. Теоретические основы лифтинга, 4.2. Численное моделирование //Датчики и системы, 2002, № 1. с. 3−9. № 2. с. 2−5.
- Donoho D.L., Johnstone I.M., Kerkyacharian G., Picard D. «Density estimation by wavelet thesholding», Annals of Stat., v.24,1996, pp. 508−539.
- Donoho D.L., Johnstone I.M. «Ideal de-noising in an orthonormal basis chosen from a library of bases», C.R.A.S. Paris, Ser. I, t. 319, pp. 1317−1322. Bernoulli, 1996, № 1. pp. 39−62.
- Сирвидас С.И., Заруцкий И. В., Ларионов A.M., Манойлов B.B. Использование метода сверток с производными базовых функций для обнаружения и разделения пиков в экспериментальных данных // DSPA'99 Доклады Том 1. С. 105.
- Хургин Я.И., Яковлев В. П. Финитные функции в физике и технике. М.: Наука, 1971.408 с.
- Разников В.В., Разникова М. О. Информационно-аналитическая масс- спектрометрия. М.: Наука, 1991.248 с.
- Колмогоров А. Н, Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1972.496 с.
- Василенко Г. И. Теория восстановления сигналов. М.: Сововетское радио, 1979. 272 с.
- Справочник по вероятностным расчетам, -М.: Воениздат, 1970,536 с.
- Дьяконов В.П. Справочник по MathCAD PLUS 6.0 PRO. -М.: СК Пресс, 1997. 336 с.
- Вержбицкий В.М. Численные методы (линейная алгебра и нелинейные уравнения). М.: Высш. шк., 2000.266 с.
- Чебраков Ю.В. Теория оценивания параметров в измерительных экспериментах. СПб.: Спб. гос. ун-т, 1997. 300 с.
- Тихонов А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979,288 с.
- Форсайт Дж., Малькольн М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений / Перевод с английского М.: Мир, 1980, с. 210−227.
- Малышев А.Н. Введение в вычислительную линейную алгебру. Новосибирск: Наука, сибирское отделение, 1991 стр. 75−88.
- Линник Ю.В., Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962,336 с.
- Манойлов В.В., Заруцкий И. В. Отбраковка «выбросов и оценка параметров масс-спектрометрических сигналов для прецизионного изотопного анализа. // Научное приборостроение, 2002, том 12, № 3, с. 67−73.
- Манойлов В.В., Заруцкий И. В., Предварительная очистка масс спектрометрических сигналов сигнала от шумов с помощью вейвлет-фильтров //Научное приборостроение, 2007, Т. 17, № 1, с. 115−120.
- Абденби А., Солодовников А. И., Манойлов В. В., Заруцкий И. В., Спектральные преобразования в приспособленном базисе для разделения «наложившихся» пиков и фильтрации масс-спектрометрических сигналов //Научное приборостроение 2007, Т. 17, № 1, с. 103−114.
- Klimowsky R.I., Wenkatarghan R., McLafferty F.W. A small on line computer system for high resolution mass spectrometry // Org. Mass. Spectr. 1970, V. 4, pp. 17−39.
- Шубин B.M. и др. Модернизация системы регистрации масс-спектрометров МИ 1201 с непрерывной разверткой // Научное приборостроение. 2003. Т. 13, № 2. с. 64−72.
- Savitsky A., Golay M.J. Smoothing and Differntion of data by simplified least squares procedures // Analytical Chemistry. July 1964. V. 36, N 8, pp. 1627−1639.
- Гуревич A.JI. и др. Автоматизация обработки масс-спектрометрической информации. -М.: Энергия, 1978.182 с.
- Макс Ж. Теория и техника обработки сигналов при физических измерениях. -М.: Мир, 1983. Т. 1,280 с.
- Карасек Ф., Клемент Р. Введение в хромато-масс-спектрометрию. -М.: Мир, 1993. 237 с.