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龍圖騰網獲悉天津智譜儀器有限公司申請的專利一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120121695B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510599677.X，技術領域涉及：G01N27/62；該發明授權一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法及系統是由劉亞偉;付桪洋;王博;張棟;廉麗敏;劉開磊設計研發完成，并于2025-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及質譜圖分析技術領域，具體地說，涉及一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法及系統。其包括以下步驟：使用質譜儀對樣品進行掃描，收集原始質譜圖數據，并對原始質譜圖數據進行預處理；基于預處理后的原始質譜圖數據，通過多尺度高斯擬合技術識別潛在的峰位置，并通過計算每個峰的信噪比篩選出候選峰；對于篩選出的每個候選峰，使用非對稱高斯函數模型進行擬合，描述候選峰形狀；構建質量偏移校正模型對質譜圖數據進行校正，并利用卷積神經網絡模型，對經過校正后的質譜圖數據進行超分辨率處理。本發明設計通過采用多尺度高斯擬合技術、信噪比篩選機制以及非對稱高斯函數模型進行峰擬合。

本發明授權一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種提高質譜圖圖譜質量的分析方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、使用質譜儀對樣品進行掃描，收集原始質譜圖數據，并對原始質譜圖數據進行預處理； S2、基于預處理后的原始質譜圖數據，通過多尺度高斯擬合技術識別潛在的峰位置，并通過計算每個峰的信噪比篩選出候選峰； S3、對于篩選出的每個候選峰，使用非對稱高斯函數模型進行擬合，描述候選峰形狀，在非對稱高斯函數模型中引入不對稱因子并采用遞進式優化流程逐步解耦非對稱高斯函數模型參數； S4、構建質量偏移校正模型對質譜圖數據進行校正，并利用卷積神經網絡模型，對經過校正后的質譜圖數據進行超分辨率處理； 所述S3中，對于篩選出的每個候選峰，使用非對稱高斯函數模型進行擬合，描述候選峰形狀，包括以下步驟： S3.1、對于每個候選峰，根據候選峰的位置和寬度，選取一個擬合區間； S3.2、構建非對稱高斯函數模型； S3.3、根據候選峰的峰值強度、中心位置和寬度，為非對稱高斯函數模型參數提供初始估計值； S3.4、使用非線性最小二乘法對非對稱高斯函數進行擬合； S3.5、在擬合過程中，逐步調整模型參數，擬合完成后，得到優化后的參數值，在擬合過程中為每個數據點賦予動態權重，對左側數據點的權重額外施加左標準差依賴因子，并采用遞進式優化流程逐步解耦參數； S3.6、基于擬合結果，提取候選峰的關鍵形態參數； 所述S3.5中，采用遞進式優化流程逐步解耦參數，包括以下步驟： S3.51、通過固定右半峰標準差，減少參數耦合，優先優化峰的高度、峰中心位置和左半峰標準差； S3.52、在第一階段基礎上進行第二階段，固定左半峰標準差，進一步優先優化峰的高度、峰中心位置和右半峰標準差； S3.53、將前兩階段的結果作為初始值，使用非線性最小二乘法進行全局聯合優化，并引入物理約束和殘差梯度驅動的終止判據； 其中，物理約束用于設定左半峰標準差和右半峰標準差的上下界； 殘差梯度驅動的終止判據包含兩個并行條件：殘差相對變化率和歸一化梯度范數。

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