质谱仪：质谱分析法是先将大分子电离为带电粒子，按质核比分离，由质谱仪识别电信号得到质谱图。 Top-down直接得到结果是蛋白。 Bottom down使用shutgun方法得到结果是肽段。 由蛋白质混合物打断为肽段混合物，按特定时间分离为LC， 初次
一 为什么光谱有用 高光谱遥感的基础是波谱学，早在20世纪波谱学就被用于识别分子和原子的结构。大家都知道物质是有分子和原子构成的，组成物质的分子、原子的种类及其排列方式决定了该物质区别于其它物质的本质特征。当电磁波入射到物质表明时候，物质内部的电子跃迁，原子、分子的震动、转动等作用使物质在特定的波长形成特有的吸收和反射特征，根据这个
一、简介 脑波，又称之为脑电波，是人大脑发出的电波，非常的微弱，只能通过设备来检测。人的脑波在不同状态下，会不同，因此可以通过脑波来量化分析人的精神状态。 科学家讲脑电波分为四种，以下为详细解释 (1)α脑波 α脑波，是当人们放松身心、沉思时的脑波。它以每秒钟8～12周波的频率运行着。当人们在做“白日梦”或遐思时，脑波就会呈现这种模式。这种模式下的人应该是处于放松式的清醒状态中。 (
# 实现深度学习质谱图的流程及代码详解
深度学习在质谱分析的应用越来越广泛，是一种非常有效的分析技术。本文将指导你从零开始实现深度学习质谱图的构建，分步骤讲解并附上相应的代码。以下是我们整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -------------------------------- |
| 步骤1
# 质谱特征深度学习：基础与应用
## 引言
质谱（Mass Spectrometry, MS）是一种重要的分析技术，用于识别和量化化合物的分子结构。这项技术广泛应用于化学、生物学、医学等领域。然而，由于质谱数据通常非常复杂，如何从中提取有效特征并进行分析成为了研究者面临的挑战。近年来，深度学习的兴起为质谱数据的分析提供了新的思路和方法。本文将探讨质谱特征深度学习的基本概念、流程和应用，并提供
奇异谱分析好像能做很多事情：基于奇异谱分析的时间序列互相关分析http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10165-1018181124.htm
原创
2021-06-29 10:18:19
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「第1个概念 质谱分析法」先将中性分子离子化，再顺次分离和记录各种离子的质荷比和丰度先将中性分子离子化，再顺次分离和记录各种离子的质荷比和丰度( 强度)，从而实现分析目的的一种分析方法。「第2个概念 质谱」不同质荷比的离子经质量分析器分离，而后被检测并记录下来的谱图叫作质谱图。简称质谱。质谱图的横坐标是质荷比(m/z) ，纵坐标是离子强度；质谱法(Mass Spectrometry) 即
当然，对于复杂的有机化合物的定性，还要借助于红外光谱、紫外光谱、核磁共振等分析方法。质谱解析是一种非常困难的事情。自从有了计算机联机检索之后，特别是数据库越来越大的今天，尽管靠人工解析El质谱已经越来越少，但是，为了加深对化合物分子断裂规律的了解，作为计算机检索结果的检验和补充手段，质谱图的人工解析还有它的作用，特别是对于谱库中不存在的化合物质谱的解析。另外，在MS/MS分析中，对子离子谱的解析，
1、信号分为能量信号和功率信号一个普通信号x(t)，那么信号的功率Px在时间T内，信号的能量表示为Ex2、怎么判断信号是能量信号还是功率信号】1、 能量信号：下面的极限值存在，则为能量信号2、 功率信号：能量除以时间就是功率，如果下面的极限存在就是功率信号若第一个极限E存在，即称为能量信号;若第二个极限P存在，则称为功率信号。1、频谱 频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂震荡分解为振幅不
1：功率谱分析的方法介绍功率谱分析的方法大致可以分为两大类：第一类是经典的功率谱计算方法，第二类是现代功率谱计算方法，如图1所示。其中第一类经典功率谱分析方法，又可以分为直接法、间接法和改进的直接法。直接法又称之为周期图法，简单地说，其直接利用信号的傅里叶变换系数的幅度平方来计算信号的功率谱。间接法又称为自相关函数法，其先估算出信号的自相关函数，然后对自相关函数求傅里叶变换从而得到信号的功率谱。改
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2023-08-20 20:43:19
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谱分析介绍谱分析是一种用于研究函数的数学方法。在数学中，谱分析的基本概念是将函数分解成不同的频率成分，以便更好地理解其行为。这些频率成分可以表示为正弦或余弦函数的级数和，称为谱线。谱分析常用于信号处理、音频信息处理和图像处理等领域。常用的谱分析方法包括傅里叶变换、小波变换和短时傅里叶变换等。例如，在音频信息处理中，谱分析可用于将音频信号分解成不同的频率成分，以便更好地理解其各种声音的组成。在图像处
说明：此篇笔记系2016-2017年由克里克学院与康昱盛主办的蛋白质组学网络大课堂整理而成，侵删。该课程由中国农业大学生物学院的李溱老师所授。主要知识点：
--什么是质谱仪
--质谱仪的分类介绍：磁质谱仪、飞行时间质谱仪、四级杆质谱仪、离子阱质谱仪、FTICR和Orbitrap什么是质谱仪为了直观一些，我们先上几张质谱仪的照片，大伙儿感受一下~image质谱仪到底是个啥呢？我们还是先来掉个书袋吧，
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2023-10-04 21:13:22
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1.首先学习下傅里叶变换的东西。学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下，并没有深入的讲解。而现在看来，傅里叶变换似乎是处理的方面的重点只是呢，现在就先学习学习傅里叶变换吧。 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图，我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质。时域上的东西直观的反应到了频域上了，很完美的结合到了一起，233333.  
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2023-09-06 16:39:29
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经过前面几小节我们已经完成了基本的功能，本节将对剩余部分及前几节内容进行整合。一、前景回顾项目【QT5.13频谱分析软件】（一）——开篇项目【QT5.13频谱分析软件】（二）——项目框架搭建项目【QT5.13频谱分析软件】（三）——线程获取Excel表格数据项目【QT5.13频谱分析软件】（四）——数据动态波形显示 二、波形暂停、开始及加减速完成波形的暂停/开始/加速/减速，其实这四个功
Acoustica Premium Edition for mac是一款优秀的音频编辑软件，acoustica mac版具备光谱编辑、多轨编辑、实时分析仪、频谱分析、音频恢复、混响效果等实用的功能，支持各种音频格式，赶紧试试这款Acoustica Mac版哦！测试环境：MacOS 10.5.2Acoustica Premium Edition for mac安装教程 Acoustica Premi
利用matlab怎样进行频谱分析 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数
一、奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA) 简介 奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)是一种处理非线性时间序列数据的方法，通过对所要研究的时间序列的轨迹矩阵进行分解、重构等操作，提取出时间序列中的不同成分序列(长期趋势，季节趋势
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2023-09-07 14:48:39
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一、相位噪声 虽然我们看不到频谱分析仪本振系统的实际频率抖动，但仍能观察到本振频率或相位不稳定性的明显表征，这就是相位噪声 (有时也叫噪声边带)。没有一种振荡器是绝对稳定的，它们都在某种程度上受到随机噪声的频率或相位调制的影响。如前所述，本振的任何不稳定性都会传递给由本振和输入信号所形成的混频分量，因此本振相位噪声的调制边带会出现在幅度远大于系统底噪的那些频谱分量周围 (图 1-1)。显示的频谱分
数字信号处理第三次试验：用FFT对信号作频谱分析前言一、实验目的二、实验原理与方法三、实验环境四、实验内容及步骤五、实验结果截图（含分析）六、思考题 前言为了帮助同学们完成痛苦的实验课程设计，本作者将其作出的实验结果及代码贴至CSDN中，供同学们学习参考。如有不足或描述不完善之处，敬请各位指出，欢迎各位的斧正！一、实验目的学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误
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2023-09-23 17:08:36
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1基础概念： 时域：用示波器，观察信号的波形信息 （幅度 周期 频率 ） 频域：频谱分析仪，观察信号的频率分布信息（频率 功率 谐波 杂波 噪声 干扰 失真） 调制域：适量分析仪，信号的矢量信息（幅度误差，矢量误差，相位误差） 2 频谱仪测试原理： 工作原理如下图 3仪器设置 RBW设置对测试的影响
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2018-12-03 16:07:00
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