Peak E Il Metodo Valle Forexworld

Peak-e-Trough Analisi alti e bassi sono modelli che si sviluppano con l'azione dei prezzi vissuta da tutti i titoli. Come sappiamo, i prezzi non si muovono in linea retta, se in una tendenza rialzista o di una tendenza al ribasso. Il modello a zig-zag termine è stato utilizzato per descrivere i picchi e le depressioni, e molti programmi software grafici avrà un indicatore - zigzag che gli investitori possono prevedere su un grafico che si sta visualizzando. L'aumento dei picchi e le depressioni possono essere visti facilmente su un grafico riconoscendo le cime più alte, o top, e depressioni superiori o inferiori, creando il trend rialzista. Un altro modo di vedere le cose sarebbe quello di riconoscere che ogni nuovo top che si crea con l'azione di prezzo è superiore a quello alto delle precedenti pochi giorni, settimane o addirittura mesi di trading. Inoltre, ogni nuovo canale sarebbe anche superiore al precedente minimo durante lo stesso periodo di tempo. (Questo indicatore tecnico è sottoutilizzato nei mercati valutari., Ma può aiutare a isolare le opportunità redditizie. Imparare a fare Sharp Compravendite Utilizzando Andrews Pitchfork.) Grafico creato con Tradestation Nel grafico sopra di PepsiCo Inc. (PEP), le frecce indicano voi le depressioni in aumento e giù indicatore frecce le cime aumento di questa tendenza rialzista. A partire dalla metà del mese di dicembre 2001 per la terza settimana di aprile 2002, il prezzo delle azioni si trasferì da circa 46,50-53,50 gamma, una mossa percentuale nella zona di 15, esclusiva di commissioni. Nella seconda tabella, è possibile vedere la tendenza al ribasso di Nortel Networks Corp. (NT) dal dicembre 2001 alla fine di giugno 2002, e le frecce mostrano i picchi e le depressioni che cadono ogni rompendo un nuovo terreno dal precedente modello di azione dei prezzi. In questo grafico, il prezzo delle azioni è sceso da 9,25 il 7 dicembre 2001 a 1,50. (La comprensione del ciclo economico e il proprio stile di investimento può aiutare a far fronte con un declino economico Scopri di più in recessione:. Che cosa significa per gli investitori) grafico creato con Tradestation Il modo più semplice per determinare se una linea di tendenza è stato rotto è quello di testimoniare la ripartizione e poi la sostituzione di una salita o di discesa alti e bassi. Dato che chartists posto una grande enfasi sugli aspetti psicologici di analisi tecnica. alcuni tecnici potrebbero essere d'accordo che questo provato e dimostrato indicatore tecnico mette in ombra la maggior parte, se non tutti, le tecniche di trend-following. La fiducia degli investitori e una visione ottimistica del futuro di una particolare unità prezzi di emissione azionari verso l'alto, e viceversa, la mancanza di fiducia (visto nei Enron. temi Anderson, WorldCom e Martha Stewart) vedi anche le questioni più robusti iniziano una tendenza al ribasso. Dobbiamo essere consapevoli di consolidamento nello studio di alti e bassi per riconoscere questo modello obliquo, evitando l'errore di pensare che la tendenza prevalente è in procinto di retromarcia. La regola generale è che il consolidamento assumerà generalmente 33-66 del tempo impiegato per svolgere l'arco di tempo del trend precedente. Ma non lasciate che questa regola sostituire investitore senso e di esperienza comune che viene fornito con l'investimento per un lungo periodo di tempo. Allo stesso tempo, l'analisi di picco-and-trogolo è un approccio no-nonsense solido di tendenza analisi e non va dimenticato in giorni di una ricerca per il fondo del mercato e la conseguente inversione di tendenza. Quando i tempi sono duri, gli investitori dovrebbero prendere uno sguardo duro analisi picco e-depressione dei propri problemi, e accoppiati con un indicatore di media mobile, iniziano la ricerca di quello che potrebbe essere una svolta drammatica per alcuni dei loro problemi picchiati. Ma attenzione a che non si fanno l'errore di usare un lasso di tempo che è troppo breve. Alti e bassi sono sviluppati nel corso di settimane e mesi di azione dei prezzi, non di ore e giorni di trading. Si ricorda che l'azione dei prezzi è costituito da manifestazioni e reazioni successive. Inoltre, riconoscere l'arco di tempo dei picchi in aumento e bassi (o, caduta di alti e bassi) per determinare la forza del trend, e ricordare che la fiducia dei mercati globale o la sua assenza sarà invertire una tendenza più veloce di qualsiasi indicatore sviluppato da analisti tecnici. (Aziende con fatturato caduta può essere redditizio, ma a scegliere con cura. Per saperne di più in azioni maltrattate che rimbalzano indietro.) Il vostro denaro investire con saggezza. Imparare, capire e execute. Integration e misurazione area del picco L'integrazione simbolica delle funzioni e il calcolo di integrali definiti sono argomenti che vengono introdotti nei corsi calcolo elementare. L'integrazione numerica di segnali digitalizzati trova applicazione nel trattamento del segnale analitico principalmente come metodo per misurare le aree sotto le curve di segnali di picco di tipo. misure area del picco sono molto importanti nella cromatografia. una classe di tecniche di misurazione chimici nel quale viene effettuata una miscela di componenti a fluire attraverso un tubo chimicamente preparate o livello che permette alcuni dei componenti nella miscela di viaggiare più velocemente di altri, seguiti da un dispositivo chiamato un rivelatore che misura e registra i componenti dopo la separazione. Idealmente, i componenti sono sufficientemente separate in modo che ognuno forma un picco distinto nel segnale del rivelatore. L'ampiezza dei picchi sono calibrati alla concentrazione di tale componente misurando i picchi ottenuti da soluzioni standard di concentrazione nota. In cromatografia è comune per misurare l'area sotto i picchi rivelatore piuttosto che l'altezza dei picchi, perché area di picco è meno sensibile all'influenza di allargamento dei picchi (dispersione) meccanismi che causano le molecole di una sostanza specifica da diluire e diffondere anziché essere concentrata su un tappo di materiale mentre viaggia lungo la colonna. Questi effetti di dispersione, che derivano da molte fonti, causare picchi cromatografici a diventare più breve, più ampia, e in alcuni casi più asimmetrici, ma hanno scarso effetto sulla superficie totale sotto il picco. purché il numero totale di molecole rimane lo stesso. Se la risposta del rivelatore lineare rispetto alla concentrazione del materiale, l'area del picco rimane proporzionale alla quantità totale della sostanza che passa nel rivelatore, anche se l'altezza di picco è minore. Un esempio grafico viene mostrato a sinistra (codice MatlabOctave). che trame segnale del rivelatore vs tempo, dove la curva blu rappresenta il segnale originale e la curva rossa mostra l'effetto di ampliare da effetti di dispersione. L'altezza di picco è inferiore e la larghezza è maggiore, ma l'area sotto la curva è quasi esattamente la stessa. Se il grado di ampliare modifiche tra il tempo che le norme vengono eseguiti e il tempo che i campioni sconosciuti vengono eseguiti, quindi misurazioni dell'area di picco sarà più preciso e affidabile di misure di altezza di picco. (Altezza di picco sarà proporzionale alla quantità di materiale solo se la larghezza e forma del picco sono costanti). D'altra parte, misure di altezza di picco sono più semplici da realizzare e sono meno soggetti ad interferenza dalla vicina, sovrapposizione picchi. E un ulteriore svantaggio di misurare l'area di picco è che l'inizio picco e arresto punti devono essere determinati, che può essere difficile soprattutto del picco sovrappone altri picchi. In linea di principio montaggio di curva in grado di misurare le aree dei picchi anche in questo caso si sovrappongono, ma che richiede che le forme dei picchi essere conosciuti almeno approssimativamente (contra. PeakShapeAnalyticalCurve. m). picchi cromatografici sono spesso descritti come una funzione gaussiana o come una convoluzione di una gaussiana con una funzione esponenziale. Un confronto quantitativo dettagliato altezza di picco e misurazione area del picco figura nell'appendice L: Perché misurare l'area dei picchi piuttosto che di picco altezza (Nella spettroscopia, altri meccanismi allargando spesso si incontrano, come Doppler causato dal moto termico, che si traduce in una gaussiana funzione di ampliamento). Prima di computer, ci sono stati diversi metodi utilizzati per calcolare le aree dei picchi che sembrare strano per gli standard odierni: (a) tracciare il segnale su un grafico di carta, tagliare il picco con le forbici, poi pesare il pezzo tagliato su un micro-equilibrio rispetto a una sezione quadrata di area nota (b) contare i quadrati della griglia sotto una curva registrata su carta quadrettata grafico, (c) utilizzare un integratore ball-and-disk meccanico. (D) la geometria utilizzo per calcolare l'area sotto un triangolo disegnato con la sua lati tangente ai lati del picco. o (e) calcolare la somma cumulativa della grandezza del segnale e misurare le altezze dei gradini risultanti (vedi figura sotto). Ma ora che la potenza di calcolo è integrato o connesso ad ogni strumento di misura, più metodi digitali accurate e convenienti possono essere impiegati. Tuttavia si misura, le unità di area del picco sono il prodotto di x ed y unità. Così, in un cromatogramma dove x è il tempo in minuti e y è volt, la zona è in volt minuti. In spettro di assorbimento dove x è nm (nanometri) e y è l'assorbanza, la zona è assorbanza-nm. A causa di questo, la grandezza numerica di area di picco sarà sempre diversa da quella dell'altezza del picco. Se si sta eseguendo un'analisi quantitativa dei campioni sconosciuti mediante una curva di calibrazione. lo stesso metodo di misurazione deve essere utilizzato per entrambi i campioni ed i campioni. Il metodo migliore per calcolare l'area sotto il picco dipende se il picco è isolato o sovrapposto con altri picchi o sovrapposto una base non-zero oppure no. La semplice integrazione numerica di un segnale digitale, ad esempio dalla regola Simpson. converte una serie di picchi in una serie di fasi, l'altezza di ciascuna delle quali è proporzionale all'area sotto tale picco. Ma questo funziona bene solo se i picchi sono ben separati tra loro e se la linea di base è zero. Questo è un metodo comunemente utilizzato in protonica spettroscopia NMR, dove l'area sotto ciascun picco o multipletto è proporzionale al numero di atomi di idrogeno equivalenti responsabili di tale picco. Il modo classico per gestire il problema picco sovrapposizione è disegnare due linee verticali dai limiti sinistro e destro del picco verso l'asse x e quindi misurare l'area totale delimitata dalla curva del segnale, l'asse x (line y0 ), e le due linee verticali. Questo è spesso chiamato il metodo della caduta perpendicolare suo un compito facile per un computer, anche se noioso da fare a mano. L'idea è illustrato per il secondo picco da sinistra in figura. I limiti destro e sinistro del picco sono generalmente considerate come le valli (minimi) tra le vette o come il punto a metà strada tra il centro di picco e il centro dei picchi a sinistra ea destra. Con questo metodo è possibile stimare l'area del secondo picco con una precisione di circa 0,3 e gli ultimi due picchi ad una precisione superiore a 4. (Un lieve miglioramento della precisione delle aree misurati sui terza e quarta picchi può essere ottenuta applicando la tecnica di picco affilatura per limitare i picchi prima della misurazione goccia perpendicolari). misurazione dell'area di picco per sovrapposizione picchi, utilizzando il metodo perpendicolari goccia (linee verticali in basso) e il metodo della tangente scremato (area ombreggiata) Tuttavia, tale metodo semplice funziona bene solo se i picchi sono simmetriche, non troppo differente altezza, non troppo elevata sovrapposte (come è il caso per i primi due picchi in questo esempio), e non sovrapposto sfondo cui area non deve essere incluso. Nel caso in cui un picco si sovrappone a una linea di base retta o curva in linea di massima, è possibile utilizzare il metodo della tangente scremato. che misura l'area tra la curva e una linea di base lineare tracciata attraverso il fondo del picco (ad esempio l'area ombreggiata nella figura sopra). In generale, la parte più difficile del problema e la più grande fonte di incertezza è determinare la forma della linea di base sotto i picchi e determinare quando ogni picchi inizia e finisce. Un coloro che sono determinati, è necessario solo sottrarre la linea di base da ogni punto tra i punti di inizio e di fine, aggiungerli, e moltiplicare per l'intervallo asse x. Per inciso, lisciando un segnale non cambia le aree sotto i picchi, ma può rendere l'inizio di picco e fermare punti più facile da determinare. L'aspetto negativo di smoothing è che aumenta la larghezza del picco e la sovrapposizione tra picchi adiacenti. Se si conosce la forma dei picchi, il modo migliore per misurare le aree dei picchi che si sovrappongono è quello di utilizzare un certo tipo di minimi quadrati curve fitting, come discusso nelle seguenti tre sezioni (A. B. C). Se le posizioni di picco, larghezze e ampiezze sono sconosciute, e solo le forme fondamentali di picco sono noti, allora il iterativo metodo dei minimi quadrati può essere impiegato. In molti casi, anche lo sfondo può essere rappresentato da curve fitting. Per la gascromatografia e spettrometria di massa in particolare, vi consiglio un software Philip Wenigs OpenChrom, un sistema di dati open source in grado di importare direttamente i file di dati binari e cromatografiche testuale. Esso include metodi per rilevare le linee di base e per misurare le aree dei picchi in un cromatogramma. È possibile impostare di ignorare specifici frammenti di massa non interessanti (MZ) come l'azoto (28) o acqua (18). Ampia documentazione è disponibile. E 'disponibile per Windows, Linux, Solaris e Mac OS X. Una schermata viene visualizzata a sinistra (clicca per ingrandire). Il programma e la relativa documentazione vengono aggiornati periodicamente dall'autore. SPECTRUM, l'applicazione di elaborazione del segnale freeware per Macintosh OS8, include una funzione di integrazione, così come la misurazione area del picco con metodi goccia o tangenti scremare perpendicolari, con l'impostazione del mouse-controllato di inizio e fine punti. Misurazione area del picco utilizzando fogli di calcolo. CumulativeSum. xls è un modello di foglio semplice che illustra l'integrazione di un segnale di picco per tipo normalizzato somma cumulativa è possibile incollare i propri dati in colonne A e B. CumulativeSumExample. xls è un esempio con dati simili alla figura nella parte superiore di questo pagina. L'Excel e Calc fogli di calcolo e PeakDetectionAndMeasurement CurveFitter possono misurare le aree sotto i picchi gaussiana in parte sovrapposte nei dati di serie temporali, utilizzando l'algoritmo findpeaks e le tecniche di raccordo di curva non lineare iterative, rispettivamente. Ma non è versatile come utilizzare un programma di cromatografia dedicato come OpenChrom. misurazione dell'area di picco utilizzando Matlab e Octave. Matlab e Octave hanno comandi integrati per la somma degli elementi (somma, e la cumSum somma cumulativa), integrazione numerica trapezoidale (trapz), e adattiva quadratura Simpson (quad). Ad esempio, questi tre Matlab comandi con precisione calcolare l'area sotto la curva di x, y (in questo caso un gaussiano isolato, la cui area è teoricamente nota per essere la radice quadrata di pi greco sqty (PI), 1,7725). Se l'intervallo tra valori x, dx, è costante. poi la zona è semplicemente yisum (y).DX. In alternativa, il segnale può essere integrato con yicumsum (y).DX. allora l'area del picco sarà pari all'altezza del gradino risultante. max (yi) - min (yi) 1,7725. L'area di un picco è proporzionale al prodotto della sua altezza e la sua larghezza, ma la costante di proporzionalità dipende dalla forma del picco. Un picco gaussiana con una altezza di picco he tutta larghezza a metà massimo w ha una superficie di 1,0645 h w. Un picco Lorentzian ha una superficie di 1,57 h w. (Questo può essere confermato da calcolare l'area di un picco di altezza e larghezza dell'unità: ad esempio per un Lorentzian picco dx.001 x0: trapz 1500 ylorentzian (x, 750,1) (x, y): dx). Ma i picchi di segnali reali hanno alcune complicazioni: (a) le loro forme potrebbero non essere noti (b), possono essere sovrapposte su una linea di base e (c) possono essere sovrapposti con altri picchi. Queste devono essere presi in considerazione per misurare le aree accurati in segnali sperimentali. Measurepeaks. m è una funzione MatlabOctave che rileva automaticamente picchi in s ignal utilizzando il metodo di zero-crossing derivati ​​descritti in precedenza. Condivide i primi 6 argomenti di input con findpeaksSG. La sintassi è Mmeasurepeaks (x, y, SlopeThreshold, AmpThreshold, SmoothWidth, FitWidth, trame). Si restituisce una tabella contenente il numero di picco, ioni posit picco, pag altezza eak assoluta, differenza di picco-valle, zona goccia perpendicolare e tangente zona scremato di ciascun picco rilevato. Se l'argomento dell'ultimo ingresso (trame) è impostato su 1, si traccia il segnale con picchi numerati (mostrato a sinistra) e traccia anche i singoli picchi (in blu) con il massimo (cerchi rossi), valle punti (magenta), e linee tangenti (ciano) contrassegnati come mostrato a destra. Digitare help measurepeaks e provare i sette esempi lì, o eseguire HeightAndArea. m per verificare l'esattezza di altezza del picco e misura zona con segnali che dispongono di più picchi di rumore, di fondo, e un po 'di picco si sovrappongono. In generale, i valori di assoluta altezza p eak e area di rilascio perpendicolare sono i migliori per i picchi che non hanno alcun background, anche se sono un po 'sovrapposti, mentre i valori per differenza picco-valle e per l'area scremato tangenziali sono migliori per picchi isolati su un rettilineo o leggermente curvo sfondo. Nota: Questa funzione utilizza smoothing (specificato dall'argomento di ingresso SmoothWidth) solo per il rilevamento di picco svolge misurazioni sui dati y non stabilizzati grezzi. Se i dati grezzi sono rumorosi, può essere utile per lisciare i dati y te stesso prima di chiamare measurepeaks. m, utilizzando qualsiasi funzione regolare di vostra scelta. M, Aautopeaks. m è fondamentalmente una combinazione o autofindpeaks. m e measurepeaks. m. Ha una sintassi simile a measurepeaks. m, salvo che i parametri di rilevamento di picco (SlopeThreshold, AmpThreshold, peakgroup smoothwidth, e SmoothType) possono essere omessi e la funzione saranno calcolare i valori di prova alla maniera di autofindpeaks. m. Utilizzando la semplice M sintassi Aautopeaks (x, y) funziona bene in alcuni casi, ma se non provi M, A autopeaks (x, y, n), utilizzando diversi valori di n (circa il numero di picchi che si adatterebbe nella segnalare record) fino a rilevare i picchi che si vuole misurare. Come measurepeaks, restituisce una tabella M contenente il numero di picco, ioni posit picco, pag altezza eak assoluta, differenza di picco-valle, zona goccia perpendicolare e tangente zona scremato di ogni picco che rileva, ma è anche possibile opzionalmente restituire un vettore A contenente i parametri di rilevamento di picco che si calcola (per l'utilizzo da parte di altri rilevamento di picco e le funzioni di montaggio). Per il controllo più preciso rilevamento di picco, è possibile specificare tutti i parametri di rilevamento di picco digitando Mautopeaks (x, y, SlopeThreshold, AmpThreshold, smoothwidth, peakgroup). M, Aautopeaksplot. m è lo stesso ma trame anche il segnale e vari picchi nel modo di measurepeaks. m (mostrati sopra). Il testautopeaks. m script esegue tutti gli esempi nel file autopeaks aiuto, con una pausa di 1 secondo tra ciascuno di essi, stampare i risultati nella finestra di comando e inoltre tracciato e la numerazione dei picchi (Figura finestra 1) e ogni singolo picco (Figura finestra 2) richiede gaussian. m e fastsmooth. m nel percorso. Il MatlabOctave automatica picco conoscitiva funzione findpeaksG. m calcola area del picco supponendo che la forma del picco picco è gaussiana (o Lorentziano, per la variante findpeaksL. m). La funzione findpeaksT. m legati utilizza il metodo di costruzione triangolo per calcolare i parametri di picco. Anche per picchi gaussiani ben separati, le misure della superficie con il metodo di costruzione triangolo non è molto preciso i risultati sono circa 3 sotto dei valori corretti. (Ma questo metodo non esegue meglio di findpeaksG. m quando i picchi sono notevolmente asimmetrica vedere triangulationdemo per alcuni esempi). Al contrario, measurepeaks. m non fa ipotesi sulla forma del picco. iSignal è una funzione definita dall'utente scaricabile Matlab che svolge diverse funzioni di elaborazione del segnale descritte in questo tutorial, tra cui la misurazione della superficie del picco utilizzando Simpson Regola e il metodo della caduta perpendicolare. Clicca per visualizzare o fare clic destro gt Salva collegamento come. Qui. oppure si può scaricare il file ZIP con dati di esempio per i test. Viene visualizzata sulla applicando il metodo goccia perpendicolare ad una serie di quattro picchi di area uguale sinistra. (Osservare il pannello inferiore per vedere come gli intervalli di misura, contrassegnati dalle linee tratteggiate verticali magenta, sono posizionati al minimo valle su entrambi i lati di ciascuno dei quattro picchi). Ecco un po 'di codice MatlabOctave che crea quattro picchi gaussiana computer sintetizzato, simili a questa figura, che tutti hanno la stessa altezza (1.000), larghezza (1.665), e l'area (1.772), ma con diversi gradi di sovrapposizione di picco: Per utilizzare iSignal per misurare le aree di ciascuna di tali picchi con il metodo goccia perpendicolare, utilizzare i tasti di zoom e posizionare le due linee del cursore esterne (linee tratteggiate magenta) nella valle su entrambi i lati del picco. Il totale di ogni area del picco sarà visualizzata sotto la finestra superiore. Picco posizione di altezza Larghezza Area 1 4,00 1,00 1,661 1,7725 2 9,001 1,0003 1,6673 1,77 3 12,16 1,068 2,3 1,78 4 13,55 1,0685 2,21 1,79 I risultati della zona sono ragionevolmente accurata in questo esempio, solo perché il metodo della caduta perpendicolare compensa circa per parziale sovrapposizione tra i picchi, ma solo se i picchi sono simmetriche, circa uguale in altezza, e hanno zero sfondo. Misurazione della superficie da curve fitting iterativo. In generale, più accurate misurazioni dell'area di picco per sovrapposizione picchi, assumendo che la forma di base dei picchi è noto o può intuire, sono realizzati con iterativi minimi quadrati raccordo picco. ad esempio utilizzando peakfit. m. mostrato a destra (per Matlab e Octave). Questa funzione può adattarsi a qualsiasi numero di sovrapposizione picchi con forme modello selezionati da un elenco di diversi tipi. Si utilizza la funzione trapz per calcolare l'area di ogni del picco modalità componente. Ad esempio, utilizzando la funzione PeakFit sugli stessi set di dati di cui sopra, i risultati sono molto più accurati: Picco Posizione Altezza Larghezza Area 1 4 1 1,6651 1,7725 2 9 1 1,6651 1,7725 3 12 1 1,6651 1,7725 4 13,7 1 1,6651 1,7725 Ipeak può anche essere utilizzato per stimare le aree dei picchi. Esso utilizza la stessa curva gaussiana metodo di montaggio come iSignal. ma ha il vantaggio che può rilevare e misurare tutti i picchi in un segnale in una sola operazione. Per esempio: Picco Posizione Altezza Larghezza Area 1 4 1 1,6651 1,7727 2 9,0005 1,0001 1,6674 1,7754 3 12,16 1,0684 2,2546 2,5644 4 13,54 1,0684 2,2521 2,5615 Peaks 1 e 2 sono misurate con precisione da Ipeak. ma le larghezze del picco e le aree per i picchi 3 e 4 non sono precisi a causa del picco di sovrapposizione. Fortunatamente, Ipeak ha una funzione built-in PeakFit (attivato dal tasto N) che utilizza queste stime posizione e la larghezza di picco come i suoi primi tentativi, con conseguente buona precisione per tutti e quattro i picchi. Montaggio errore 0.0002165 posizione di picco Altezza Larghezza Area 1 4 1 1,6651 1,7724 2 9 1 1,6651 1,7725 3 12 1 1,6651 1,7725 4 13,7 0,99999 1,6651 1,7724 di correzione per backgroundbaseline. La presenza di un segnale di base o di fondo, su cui si sovrappongono i picchi, influenzerà notevolmente l'area del picco misurata se non corrette o compensati. iSignal. Ipeak. measurepeaks. e PeakFit tutti hanno diverse modalità di correzione della linea di base, per la piana, lineare, e linee di base di secondo grado, e iSignal e IPEAK avere una funzione di base sottrazione lineare multipunto pezzo-saggio permette lo sfondo stimato manualmente da sottrarre l'intero segnale. Vedi iSignal. htmlbackgroundsubtraction. ipeakdemo1 su PeakFindingandMeasurement. htmdemos. e CurveFittingC. htmlBackgroundcorrection per gli esempi di queste funzioni di correzione di fondo. Se la linea di base è effettivamente causato dai bordi di un forte picco adiacente sovrapposizione, quindi la sua possibile includere tale picco nella operazione curva-montaggio, come vedi nell'esempio 22 su InteractivePeakFitter. htm. Ecco un esperimento MatlabOctave che mette a confronto diversi metodi di correzione al basale nella misurazione delle aree di picco. Il segnale è costituito da due silenziosi, picchi gaussiani leggermente sovrapposti con teorici altezze dei picchi di 2.00 e 1.00 e aree di 191.63 e 95.81 unità, rispettivamente. La linea di base è inclinato e lineare, e leggermente maggiore entità rispetto alle altezze dei picchi stessi, ma il problema più grave è che il segnale non ritorna al basale abbastanza lungo per rendere facile distinguere il segnale dalla linea di base. gtgt x400: 1: 800y2.gaussian (x, 500,90) 1.gaussian (x, 700,90) 2. (X.400) iSignal, utilizzando calo perpendicolare in modalità di base 1, seriamente sottovaluta entrambe le aree dei picchi (168,6 e 81.78). measurepeaks gtgt (x, y, 0001, .8,2,5,1) Posizione PeakMax picco-valle perpetue goccia Tan scremato 1 503,67 4,5091 1,895 672,29 171,44 2 707,44 4,5184 0,8857 761,65 76,685 Un tentativo di utilizzare raccordo con peakfit. m curva nella modalità di correzione della linea di base piatta 3 - PeakFit (xy, 0,0,2,1,0,1,0,3), al di sopra, più a sinistra figura - non funziona proprio perché la linea di base reale è inclinato, non piatta. La modalità di base lineare fa un po 'meglio (PeakFit (xy, 0,0,2,1,0,1,0,1), seconda figura da sinistra), ma la sua non perfetta in questo caso. Un approccio più accurato è quello di adattare la linea di base come terzo picco di forma diversa, sia con un modello di Lorentz - PeakFit (xy, 0,0,3,1 1 2). terzo segnale da sinistra - o con un modello di slope - forma 26 in PeakFit versione 6, ultima figura a destra. Quest'ultimo metodo fornisce sia l'errore di montaggio più basso (inferiore a 0,01) e le zone più accurate di picco (meno di errore in area di picco): FitResults gtgt, FitErrorpeakfit (xy, 0,0,3,1 1 26) FitResults 1 500 2,0001 90,005 190,77 2 700 0,99999 89,998 95,373 3 5740,2 8.7115e-007 1 1200,1 si noti che in questo ultimo caso il numero di picchi è 3 e l'argomento forma è un vettore 1 1 26 specificando due componenti gaussiane più forma 26. Se la pendenza lineare linea di base sembra essere non lineari, si potrebbe preferire di modellare utilizzando un quadratica (forma 46 vedi esempio 38 su InteractivePeakFitter. htmExamples). I f la linea di base sembra essere diverso su entrambi i lati del picco, provo modellare la linea di base con una forma a S (sigma), sia un up-sigma, la forma 10 (clicca per la grafica). PeakFit (xy, 0,0,2,1 10,0 0). o di un down-sigma, forma 23 (clicca per la grafica), PeakFit (xy, 0,0,2,1 23,0 0). in questi esempi lasciando il picco modellato come una gaussiana. picchi asimmetrici e ampliamento di picco: perpendicolare goccia vs curve fitting. Ecco un esperimento MatlabOctave che crea un segnale contenente cinque picchi gaussiana con la stessa altezza iniziale di picco (1.0) e larghezza (3,0), ma che sono successivamente ampliato da gradi crescenti di allargamento esponenziale. simile alla allargamento dei picchi comunemente presenti nelle cromatografia: gtgt x5: .1: 65 gtgt ymodelpeaks2 (x, 1 5 5 5 5, 1 1 1 1 1, 10 20 30 40 50, 3 3 3 3 3, 0 -5 -10 -15 -20) plot gtgt (x, y) l'area teorica in queste gaussiane è lo stesso. 1,0645 HeightWidth 131,0645 3,1938. Un perfetto algoritmo di un'area di misurazione sarebbe tornato questo numero per tutti i cinque picchi. Poiché l'allargamento viene aumentata da sinistra a destra, l'altezza del picco diminuisce (circa 35) e aumenta ampiezza del picco (di circa 32). Ma poiché l'area sotto il picco è proporzionale al prodotto dell'altezza del picco e la larghezza del picco. queste due modifiche circa si annullano a vicenda e il risultato è che l'area del picco è quasi indipendente dal picco di ampliamento (vedere la sintesi dei risultati in 5ExponentialBroadenedGaussianFit. xlsx). Il MatlabOctave picco di accertamento funzione findpeaksG. m. trova tutti i cinque picchi e misura le loro aree assumendo una forma gaussiana questo funziona bene per il picco unbroadened 1 (sceneggiatura), ma sottovaluta le aree come l'allargamento aumenti dei picchi 2-5: Picco posizione in altezza Altezza Zona 1 10.0000 1.0000 3.0000 3,1938 2 20,4112 0,9393 3,1819 3,1819 3 30,7471 0,8359 3,4910 3,1066 4 40,9924 0,7426 3,7786 2,9872 5 51,1759 0,6657 4,0791 2,8910 il metodo di costruzione del triangolo (utilizzando findpeaksT. m) sottovaluta anche l'area del picco unbroadened 1 ed è meno accurata per i picchi allargato (sceneggiatura grafici) : Posizione Peak Altezza Larghezza Area 1 10,0000 1,1615 2,6607 3,0905 2 20,3889 1,0958 2,8108 3,0802 3 30,6655 0,9676 3,1223 3,0210 4 40,8463 0,8530 3,4438 2,9376 5 50,9784 0,7563 3,8072 2,8795 la funzione measurepeaks. m automatizzato dà i migliori risultati con il metodo goccia perpendicolare (5 ° colonna tavolo). Mmeasurepeaks (x, y, 0.0011074,0.10041,3,3,1) Utilizzando iSignal e il manuale di picco-by-picco perpendicolare metodo goccia produce aree di 3.193, 3.194, 3.187, 3.178, e 3.231, una media di 3,1966 (abbastanza vicino al valore teorico di 3,1938) e la deviazione standard di soli 0,02 (0,63). In alternativa, integrando il segnale, cumSum (y).DX). dove dx è t egli differenza tra valori dell'asse x adiacenti (0,1 in questo caso), e poi misurando l'altezza dei gradini risultanti. dà risultati simili: 3.19, 3.19, 3.18, 3.17, 3.23. In entrambi i metodi, le altezze sono molto diversi, ma le aree sono più vicini, ma non esattamente uguale. Ma siamo in grado di ottenere una misurazione più accurata automatizzata di tutti i cinque picchi, utilizzando peakfit. m con molteplici forme, una gaussiana e quattro in modo esponenziale modificato gaussiane (forma 5) con diversi fattori esponenziali (vettore aggiuntivo): FitResults gtgt, FittingErrorpeakfit (xy, 30 , 54,5,1 5 5 5 5,0 -5 -10 -15 -20,10, 0, 0) FitResults Peak posizione in altezza Altezza Zona 1 9,9933 0,98051 3,1181 3,2541 2 20,002 1,0316 2,8348 3,1128 3 29,985 0,95265 3,233 3,2784 4 40,022 0,9495 3,2186 3,2531 5 49,979 0,83202 3,8244 3,2974 FittingError 2.184 l'errore di montaggio non è molto meglio che la semplice forma gaussiana. Risultati migliori si possono avere utilizzando posizione preliminare e dei risultati ottenuti larghezza dalla funzione findpeaks o da raccordo con una semplice forma gaussiana curva e l'utilizzo di tali risultati come il vettore di partenza: FitResults gtgt, FittingErrorpeakfit (xy, 30,54,5, 1 5 5 5 5, 0 -5 -10 -15 -20, 10, 10 3,5 20 3,5 31 3,5 41 3,5 51 3,5, 0) FitResults Peak posizione in altezza Altezza Zona 1 9,9999 0,99995 3,0005 3,1936 2 20 0,99998 3,001 3,1944 3 30,001 1,0002 3,0006 3,1948 4 40 0,99982 2,9996 3,1924 5 49,999 1,0001 3,003 3,1243 FittingError 0.02 Anche precisare la zona si ottengono utilizzando PeakFit con una gaussiana e quattro pari alla larghezza in modo esponenziale modificato gaussiane (forma 8): FitResults gtgt, FittingErrorpeakfit (xy, 30,54,5, 1 8 8 8 8, 0 -5 -10 -15 -20,10, 10 3,5 20 3,5 31 3,5 41 3,5 51 3.5,0) FitResults Peak posizione in altezza Altezza Zona 1 10 1,0001 2,9995 3,1929 2 20 0,99998 3,0005 3,1939 3 30 0,99987 3,0008 3,1939 4 40 0,99987 2,9997 3,1926 5 50 1,0006 2,9978 3,1207 FittingError 0.008 il secondo approccio funziona perché, anche se i picchi allargato hanno chiaramente diverse larghezze (come mostrato nella semplice forma gaussiana), i sottostanti picchi pre-allargamento hanno tutti la stessa larghezza. In generale, se ci si aspetta che i picchi dovrebbero avere larghezze uguali, o larghezze fisse, allora è meglio usare un modello vincolato che si inserisce tale conoscenza youll ottenere una migliore stima delle proprietà sconosciute misurate, anche se l'errore raccordo sarà superiore a quello un modello non vincolato. Rendendo le cime più vicini. possiamo creare una sfida più dura e più realistico. ymodelpeaks2 (x, 1 5 5 5 5,1 1 1 1 1,20 25 30 35 40,3 3 3 3 3,0 -5 -10 -15 -20) In questo caso, il metodo di costruzione del triangolo dà aree di 3,1294 3,2020 3,3958 4,1563 4,4039, seriamente sopravvalutare le aree degli ultimi due picchi, e measurepeaka. m con il metodo goccia perpendicolare dà aree di 3.233 3,2108 3,0884 3,0647 3,3602, rispetto al valore teorico di 3,1938. meglio ma non perfetto. Il metodo di altezza integrationstep è quasi inutile, perché i passi non sono più chiaramente distinti. La funzione PeakFit fa meglio, ancora una volta con il risultato approssimativo di findpeaksG. m per la fornitura di un valore iniziale personalizzata. gtgt FitResults, FittingErrorpeakfit (xy, 30,54,5,1 8 8 8 8,0 -5 -10 -15 -20,10, 20 3,5 25 3,5 31 3,5 36 3,5 41 3.5,0) FitResults 1 20 0,99999 3,0002 3,1935 2 25 0,99988 3,0014 3,1945 3 30 1,0004 2,9971 3,1918 4 35 0,9992 3,0043 3,1955 5 40,001 1,0001 2,9981 3,1915 FittingError 0,01 Avanti, facciamo una sfida ancora più difficile con diverse altezze di picco (1, 2, 3, 4 e 5, rispettivamente) e un po ' di aggiunto rumore casuale. L e aree teoriche (HeightWidth1.064 5) sono 3,1938, 6,3876, 9,5814, 12,775 e 15,969. ymodelpeaks2 (x, 1 5 5 5 5,1 2 3 4 5 20 25 30 35 40, 3 3 3 3 3, 0 -5 -10 -15 -20) .01randn (dimensione (x)) FitResults gtgt, FittingErrorpeakfit (xy, 30,54,5, 1 8 8 8 8, 0 -5 -10 -15 -20, 20, 20 3,5 25 3,5 31 3,5 36 3,5 41 3.5,0) FitResults 1 19,999 1,0015 2,9978 3,1958 2 25,001 1,9942 3,0165 6,4034 3 30 3,0056 2,9851 9,5507 4 34,997 3,9918 3,0076 12,78 5 40,001 4,9965 3,0021 15,966 FittingError 0,2755 le aree misurate in questo caso (ultima colonna) sono molto vicini ai ai valori teorici. mentre tutti gli altri metodi di fornire una precisione notevolmente più poveri. Il più sovrapposizione tra i picchi, e più diseguale sono le altezze, i più poveri l'accuratezza dei metodi di goccia e la costruzione triangolo perpendicolari. Se i picchi sono così sovrapposti che maxima separato non sono visibili, entrambi i metodi falliscono completamente, mentre il montaggio di curva spesso può recuperare un risultato ragionevole, ma solo se i valori approssimativi prima indovinare possono essere forniti. Questa pagina fa parte di A Introduzione pragmatico per Signal Processing, creato e mantenuto dal Prof. Tom OHaver. Dipartimento di Chimica e Biochimica, L'Università del Maryland a College Park. Commenti, suggerimenti e domande devono essere indirizzate al Prof. OHaver a tohumd. edu. Aggiornamento dicembre 2016. visite uniche dal 17 maggio 2008: