FAIMS微弱信号处理与离子迁移率非线性函数系数误差分析

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高场不对称波形离子迁移谱(High-field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry, FAIMS)是一种大气环境下的痕量物质分析检测技术,其在公共安全、环境污染中的有害、有毒、易爆物质检测等多个领域具有广泛应用前景。FAIMS利用不同离子在强电场中离子迁移率非线性变化特性来实现离子的分离和识别,其具有灵敏度高、核心器件小、检测时间短等优点。作为一种现场快速检测技术,灵敏度和分辨率是其关键指标。因此,如何提升FAIMS的检测灵敏度和分辨率是需要研究的两个重要问题。FAIMS的检测灵敏度受很多因素影响,如离子迁移管的参数、离子源离化效率以及谱图信号特征的识别方法等。在离子迁移管和离子源确定的情况下,有必要从信号本身出发,通过信号处理可以从FAIMS谱图信号本身中提取微弱信号特征,这样就提高了微弱信号的可用性,即相当于提高了检测灵敏度。目前针对FAIMS谱图信号处理方面的研究严重缺乏,这影响了FAIMS在既定结构下检测灵敏度的进一步提升。FAIMS的分辨率受谱图特征的提取精度,以及离子迁移率非线性函数的二阶、四阶系数(α2、α4)求解精度影响。一方面,当信号较为微弱时,谱图特征受噪声干扰严重,因此有必要通过信号处理方法滤除噪声来提高谱图特征值的获取精度;另一方面,目前α2和α4缺少先验值和误差分析方法,α2和α4的求解结果的准确性无法验证,因此有必要建立关于α2和α4求解结果误差的评估标准,并在此基础上提高α2和α4的求解精度。本文针对以上两个问题,主要工作包含以下两个方面:其一,根据FAIMS谱图的特点,本文在FAIMS谱图信号处理方面比较了多种信号处理方法,包括数值平均法、傅里叶变换降噪法、小波变换法等,其中小波变换法在去除噪声和保持信号完整性等关键指标上效果最优。据此,通过提高FAIMS谱图信号的信噪比,显著提高了微弱谱图信号的可用性和所获取谱图特征的精确度,并进而提高了FAIMS的灵敏度和分辨率。其二,针对α2和α4缺乏先验值,α2、α4的求解精度评估不足,本文建立了α2和α4求解结果误差的评估标准,并在此基础上完成FAIMS实验参数优化。本文探究了α2和α4的分布特点和二者之间的相关性,研究了分离电压取点数量和取点方式对其求解结果误差的影响。在拟合α2和α4数据不同范围的频数后,发现了α2和α4符合正态分布,该结果可以用于α2和α4分布的求解结果标准差的确定;通过对α2和α4散点进行拟合,发现α2和α4之间具有很强的负相关性;发现了分离电压选取点数与求解结果误差的变化关系;通过取点方式的对比,发现了分离电压最佳取点分布方式。这些结果有助于FAIMS检测方式和参数选取,有助于FAIMS精确的谱图解析和数据库构建。
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