Data Analysis and Signal Processing in Chromatography pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Felinger, Attila

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:1998-6

价格:$ 307.36

装帧:

isbn号码:9780444820662

丛书系列:

图书标签:

数据处理
Chromatography
Data Analysis
Signal Processing
Analytical Chemistry
Chemical Engineering
Instrumentation
Spectroscopy
Pattern Recognition
Mathematics
Statistics

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具体描述

This book gives an overview of the numerical data analysis and signal treatment techniques that are used in chromatography and related separation techniques. Emphasis is given to the description of the symmetrical and asymmetrical chromatographic peak shape models. Both theoretical and empirical models are discussed. The fundamentals of data acquisition, types and effect of baseline noise, and methods of improving the signal-to-noise ratio (either in time or in frequency and wavelet domain) are thoroughly discussed. Resolution enhancement techniques, such as curve fitting, deconvolution by Fourier and wavelet transforms, iterative deconvolution, Kalman filtering and multivariate methods of curve resolution are all discussed with several chromatographic examples. Quantitative analysis by peak area of peak height measurement, the precision and accuracy of the quantitation of stand-alone or overlapping and symmetrical or asymmetrical peaks are treated. In a separate chapter, guidelines are given for the use of transform techniques for the analysis of chromatograms. A statistical description of peak overlap is given in the final chapters. Since the concept of resolution has to be reconsidered when one separates complex mixtures, the problem of resolution and overlap is quantitatively discussed by means of statistical methods, and by using Fourier analysis of the complex chromatogram. This book is the ultimate source of numerical techniques to enhance chromatographic data. It gives a detailed description of signal and resolution enhancement techniques in a manner applicable for enhancing not only chromatography, but also spectroscopic and other analytical signals. This is the first book with a thorough overview of the statistics of peak overlap. This is the first volume to encompass both the simple and more sophisticated methods for the numerical treatment of chromatograms. It is, therefore, the fundamental resource of numerical analysis methods for every analyst.

现代色谱分析与信号处理：理论、技术与应用前沿图书简介本书深入探讨了现代色谱技术在复杂体系分析中的核心原理、关键仪器设计、先进数据处理方法以及在生命科学、环境监测和材料科学等领域中的前沿应用。全书旨在为色谱分析研究人员、化学工程师以及高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且具有实践指导意义的参考资料。第一部分：色谱分离科学的基石第一章：色谱分离理论的深化与再认识本章将从热力学和动力学的角度，系统回顾和深化对色谱分离机制的理解。内容涵盖了分配、吸附、离子交换和分子排阻等基本机制的定量描述。特别关注了范特霍夫等温线、波勒-诺尔斯（Pollard-Noakes）模型在非线性平衡条件下的适用性。在动力学方面，详细分析了线性与非线性穿透曲线的形成机理，重点讨论了流体力学因素（如涡流扩散、分子扩散）和传质过程（固定相与流动相之间的传质阻力）如何共同决定峰形和分离效率。深入探讨了“慢动力学”和“快动力学”现象在高效分离中的调控策略，并引入了现代色谱系统（如超高压液相色谱，UHPLC）中，由于操作压力升高导致的流体力学效应的修正模型。第二章：固定相材料的创新与工程色谱分离效率的瓶颈往往在于固定相的设计。本章聚焦于新一代多孔和非多孔固定相材料的开发。内容涵盖了高性能二氧化硅基固定相的表面化学修饰技术，包括键合相的选择性（C18、Phenyl-Hexyl、PFP等）及其对不同分析物的选择性影响。此外，本书详细介绍了混合模式色谱（Mixed-Mode Chromatography）的原理和设计，这种技术结合了反相保留与离子交换机制，极大地拓宽了复杂生物分子（如多肽、寡核苷酸）的分离范围。对于固相萃取（SPE）和固载化液相色谱（Sustained Release LC）中使用的聚合物基、碳基（如全多孔和表面多孔颗粒，SPP）填料的制备工艺、孔径分布控制和机械稳定性测试方法进行了详尽论述。第三章：流动相与梯度洗脱的优化策略流动相是影响分离过程的另一个关键变量。本章系统分析了有机改性剂、离子强度、pH值对保留时间和峰形的影响。特别关注了pH梯度洗脱在蛋白质和多肽分离中的精确控制技术，以及如何利用缓冲液的离子强度梯度来实现对复杂混合物的高效分离。针对气相色谱，详细探讨了载气选择（氦气、氮气、氢气）对Van Deemter曲线的影响，以及进样系统（如程序升温技术、冷阱技术）对溶质汽化和传输效率的优化。本章还引入了多维色谱系统（2D-LC/GC）中，如何设计“正交”或“广义正交”的洗脱系统，以最大化二维分离空间的利用率，从而实现传统一维色谱无法企及的分离能力。第二部分：仪器系统与先进检测技术第四章：高性能色谱系统的设计与工程挑战本章深入剖析了现代色谱仪器的关键工程学挑战。在液相色谱方面，重点分析了超高压（UHP-LC）系统中，泵（如二元/四元梯度泵）的脉动抑制技术、进样阀在高压下的可靠性、以及如何最小化管线体积（Dead Volume）以保持UHPLC带来的高效率。在检测器接口部分，详细介绍了流体动力学对联用技术的影响，特别是当进样流速和检测器吸光池体积不匹配时引起的信号失真问题。对于气相色谱，着重讨论了微型化技术、高灵敏度进样器的设计以及在线样品预处理模块的集成。第五章：色谱信号的采集与基础处理本章将色谱仪输出的模拟或数字信号转化为可分析的数据。内容涵盖了紫外-可见光（UV-Vis）检测器的二极管阵列检测器（DAD）原理，包括其时间分辨率、光谱采集速率对复杂峰形（如肩峰、拖尾峰）的忠实记录能力。对于电化学检测器（ECD）、示差能度检测器（RID）等，详细分析了其响应机理和优缺点。在信号采集方面，讨论了采样率的选择标准，以及如何通过抗混叠滤波器的设计来避免信息损失。基础数据处理部分，阐述了基线校正、噪声过滤（如Savitzky-Golay平滑滤波）和峰积分的准确性评估方法，为后续的高级分析奠定基础。第六章：质谱（MS）在分离科学中的深度整合质谱作为最重要的联用检测器，本章对其原理和色谱-质谱接口（Interface）进行了深度解析。详述了电喷雾电离（ESI）和大气压化学电离（APCI）在液相色谱中的应用，重点分析了雾化器设计（如超声雾化、加热毛细管）如何影响电荷转移效率和基质效应。对于气相色谱-质谱（GC-MS），详细讲解了电子轰击电离（EI）的碎片机理以及对化合物定性的贡献。本章的重点在于高分辨率质谱（HRMS，如Orbitrap、TOF）在色谱分析中的应用，包括其在代谢组学和蛋白质组学中对非靶向筛查中复杂混合物中痕量化合物的精确质量数和分子式推断能力。第三部分：数据解析与前沿分析方法第七章：多维色谱分离的数据解析多维色谱（如2D-LC/GC）生成的数据具有高度的复杂性，表现为二维（保留时间-保留时间或保留时间-质量谱）矩阵。本章专注于如何从这些高维数据中提取有意义的信息。内容包括峰识别和保留时间校准算法，特别是针对欠完善分离情况下的峰重叠处理。引入了空间分析技术（如热图、轮廓图）来可视化二维分离空间，并讨论了如何通过保留因子（Orthogonality Metrics）来量化二维分离度的提升。对于时间飞行分析（TFA）和高通量筛选数据，重点介绍了基于聚类和降维技术对复杂色谱图进行快速分类的方法。第八章：色谱数据处理中的统计建模与定量分析本章探讨了如何将色谱信号转化为可靠的定量结果。详细讨论了内部标准法、标准加入法在克服基质效应和系统误差中的应用。在统计建模方面，本书涵盖了线性回归模型（OLS）、加权最小二乘法（WLS）在校准曲线构建中的适用性。特别强调了在痕量分析中，如何应用Limit of Detection (LOD) 和 Limit of Quantitation (LOQ) 的可靠估计方法，以及如何使用皮尔逊相关系数和残差分析来验证模型的稳健性。对于同位素质谱数据（如稳定同位素稀释质谱法，SIDMS），讲解了如何应用特定的质量平衡方程进行高精度定量。第九章：面向复杂体系的拓扑数据分析与模式识别在面对海量、高维度色谱-质谱数据（如代谢组学数据）时，传统的单变量分析方法已显不足。本章引入了多元数据分析（MVDA）技术。详细介绍了主成分分析（PCA）用于数据可视化、异常值检测和趋势探索。对于区分不同组别样本（如疾病与健康），系统阐述了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）的构建流程、变量重要性投影（VIP Scores）的应用，以及模型交叉验证的严格性要求。此外，本章还探讨了非监督聚类分析（如K-Means,层次聚类）在发现未知样本群组中的应用，以及如何利用这些方法来识别对分离/检测系统敏感的特定分析物类别。第十章：过程分析技术（PAT）与在线色谱监测本章将色谱技术推向工业过程控制的前沿。详细论述了如何将色谱分析系统小型化、鲁棒化，并集成到生产线上进行实时（Real-Time）或近实时监测。内容包括在线样品采集探头的设计、高通量快速色谱（Fast LC）方法的开发，以及如何将色谱数据与过程变量（如温度、压力、反应物浓度）关联起来。重点分析了如何利用化学计量学模型（如基于PCA的软测量模型）来预测关键质量属性（CQA），从而实现对生产过程的即时调整和优化，确保产品质量的一致性和批次间可重复性。结语：未来展望本书最后对色谱分析领域的未来趋势进行了展望，包括对纳米分离技术、集成微流控芯片色谱、以及人工智能（AI）在自动色谱方法开发和数据解释中的潜在作用的探讨。