基于EEMD-airPLS方法的质谱信号处理研究

解滨瑞; 巨子晟; 詹陈锐; 马强; 李明

doi:10.12452/j.fxcsxb.240924413

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基于EEMD-airPLS方法的质谱信号处理研究

实验技术与方法 | 更新时间：2025-05-09

- 基于EEMD-airPLS方法的质谱信号处理研究
- Research on Mass Spectrometry Signal Processing Based on EEMD-airPLS Method
- 分析测试学报 2025年44卷第5期页码：899-905
- 作者机构：
  
  1.北方工业大学电气与控制工程学院，北京 100144
  2.中国检验检疫科学研究院，北京 100176
  3.天津科技大学食品营养与安全国家重点实验室，天津 300457
- 作者简介：
  
  马　强，博士，研究员，研究方向：质谱分析新方法研究，E-mail：maqiang@caiq.org.cn
  李明，博士，研究员，研究方向：质谱仪器研究，E-mail：liming@ncut.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFF0723500)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240924413
  中图分类号： O657.63;TB9
- 收稿日期：2024-09-24，
  
  修回日期：2025-02-19，
  
  录用日期：2025-02-19，
  
  纸质出版日期：2025-05-15
- 稿件说明：
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解滨瑞,巨子晟,詹陈锐,马强,李明.基于EEMD-airPLS方法的质谱信号处理研究[J].分析测试学报,2025,44(05):899-905.

XIE Bin-rui,JU Zi-sheng,ZHAN Chen-rui,MA Qiang,LI Ming.Research on Mass Spectrometry Signal Processing Based on EEMD-airPLS Method[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(05):899-905.
解滨瑞,巨子晟,詹陈锐,马强,李明.基于EEMD-airPLS方法的质谱信号处理研究[J].分析测试学报,2025,44(05):899-905. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240924413.

XIE Bin-rui,JU Zi-sheng,ZHAN Chen-rui,MA Qiang,LI Ming.Research on Mass Spectrometry Signal Processing Based on EEMD-airPLS Method[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(05):899-905. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240924413.

摘要

小型质谱仪作为质谱领域的热点研究方向，具有现场直接测试、分析速度快、便携性强等特点，在生物医学、食品安全等领域具有广泛的应用。然而由于受样品前处理以及使用环境等因素的影响，小型质谱仪在处理复杂基质（如血液样品）时，往往面临信号噪声大、基线漂移严重等问题，导致实际应用中检测结果的准确性、稳定性大大降低。集合经验模态分解（EEMD）方法能清晰地将小型质谱仪信号中不同物理意义的特征成分自适应地分解出来，自适应迭代惩罚最小二乘法（airPLS）方法可以进一步对信号的背景基线进行处理，二者结合处理小型质谱信号，可显著提高信号的准确性和稳定性。该文通过小型质谱仪获得了实际血液样品中2-羟基戊二酸和

-氨基丁酸的质谱信号，并使用EEMD-airPLS方法进行了处理，其相关系数（

²）和相对标准偏差（RSD）得到了极大的改善，显著提高了血液样品实际测试中数据的可用性，为质谱仪信号的处理提供了一种全新的方式，大大扩展了小型质谱仪器的应用范围。

Abstract

The miniature mass spectrometer have become a hot research direction in the field of mass spectrometry，featuring direct on-site testing，rapid analysis speed，and strong portability. It has widespread applications in biomedical and food safety fields. However，due to factors such as sample pretreatment and the usage environment，issues like high signal noise and severe baseline drift often arise when handling complex matrices（e.g.，blood samples），significantly reducing the accuracy and stability of detection results in practical applications. The ensemble empirical mode decomposition（EEMD） method can adaptively decompose different physically meaningful characteristic components from the signals of miniature mass spectrometers，while the adaptive iteratively reweighted penalized least squares（airPLS） method can further process the background baseline of the signals. The combined use of these two methods can significantly improve the accuracy and stability of the signals. Using a miniature mass spectrometer，mass spectrometric signals of

-hydroxy pentanedioic acid and

-aminobutyric acid were obtained from actual blood samples and processed with the EEMD-airPLS method，resulting in a significant improvement in the correlation coefficient（

²） and relative standard deviation（RSD），greatly enhancing the usability of data in actual blood sample testing. This approach provides a novel way for processing mass spectrometer signals，greatly expanding the application range of miniature mass spectrometers.

关键词

Keywords

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