光谱基线噪声计算方法

❶ 高效液相色谱基线噪音怎么计算

对的，虽然理论上分析纯试剂可以上hplc的，但很多国产的达不到要求，会使仪器噪音高很多
但，你可以分析一下噪音的来源
1，换100%纯水，不接柱子，当基线平稳时，进空针（就是什么都不进，走一次方法）。如果这时基线同样出现之前的情况，那么应该是仪器本身的问题，联系工程师解决吧（如果用的等度洗脱，这步省略）
2，按工作的分析方法，进一针流动相看看基线的变化，如果有问题应该是进样阀那里的事情，如果没问题说明仪器工作正常
3，按工作分析方法，进一针标准品或者干净的已知物，如果没有出现基线问题，那么应该是实际样品比较脏，如果有问题应该是流动相引起

❷ 安捷伦1260怎么做基线噪音

做基线方法如下
在报告模板里，找到列属性，添加“信噪比”选项，首先要，选取一段平滑的基线让工作站先计算出噪声。然后才能计算出信噪比。由于很长时间不用Agilent的工作站了，详细怎么操作忘了。你自己在报告里各个选项点开看看，摸索吧。

❸ 高效液相色谱的信噪比怎么算

1. 信噪比的意思，就是信号和噪声之间的比值。
   例如：一针样品，然后观察基线噪声的数值，其噪声是0.1mAu（或者0.1mV），峰高可以读取为10mAu。那么这个浓度就是信噪比的100倍。如果做检测限或者定量限，就按照比例稀释样品就可以了。

2. 噪声又称作基线噪声。这个是可以目测出来的。跑一段平稳的基线，然后把纵坐标放大。你可以看到像是锯齿一样的基线波动。这段波峰到波谷的高度就是噪声。

3. 信号其实指的是待测物质的色谱峰的峰高。

❹ 主波长和基线波长分别是什么怎么计算

任何一个颜色都可以看作为用某一个光谱色按一定比例与一个参照光源(如CIE标准光源A、B、C等，等能光源E，标准照明体D65等)相混合而匹配出来的颜色，这个光谱色就是颜色的主波长。颜色的主波长相当于人眼观测到的颜色的色调(心理量)。若已获得被测LED器件的色度坐标，就可以采用等能白光E光源(x0=0.333314，y0=0.333288)作为参照光源来计算决定颜色的主波长。计算时根据色度图上连接参照光源色度点与样品颜色色度点的直线的斜率，查表读出直线与光谱轨迹的交点，确定主波长。
自然界的色彩是千差万别的，人们之所以能对如此繁多的色彩加以区分，是因为每一种颜色都有自己的鲜明特征。
日常生活中，人们观察颜色，常常与具体事物联系在一起。人们看到的不仅仅是色光本身，而是光和物体的统一体。当颜色与具体事物联系在一起被人们感知时，在很大程度上受心理因素(如记忆，对比等)的影响，形成心理颜色。为了定性和定量地描述颜色，国际上统一规定了鉴别心理颜色的三个特征量即色相、明度和饱和度。心理颜色的三个基本特征，又称为心理三属性，大致能与色度学的颜色三变数---主波长、亮度和纯度相对应。色相对应于主波长，明度对应于亮度，饱和度对应于纯度。这是颜色的心理感觉与色光的物理刺激之间存在的对应关系。每一特定的颜色，都同时具备这三个特征。

基线是检测器在没有进样时信号随时间的变化曲线,一般为噪音随时间的变化曲线,正常情况下在灵敏度不是很高时为一平直的线.
紫外可见分光光度计的光度噪声直接影响仪器的信噪比。它是限制分析检测浓度下限的主要因素。目前，全世界紫外可见分光光度计的生产厂商，给出的整机光度噪声都是指仪器在500nm处的光度噪声（称之为整机的光度噪声），主要用于比较不同仪器的优劣；而紫外可见分光光度计的使用者往往要在不同波长上使用，特别要在紫外区使用。所以，只给出500nm处的整机光度噪声，不能满足使用者使用的要求。因此，提出了基线平直度的概念，紫外可见分光光度计的基线平直度是指每个波长上的光度噪声，它是用户最关心的技术指标之一。它是紫外可见分光光度计各个波长上主要分析误差的来源之一。它决定紫外可见分光光度计在各个波长下的分析检测浓度的下限（或决定各个波长下仪器的灵敏度）。它应是广大使用者非常注重的关键技术指标之一，所以，一切紫外可见分光光度计的设计者、生产者和使用者都要高度重视基线平直度这个技术指标[2] 。
目前对紫外可见分光光度计的基线平直度的重要性尚未引起足够重视，在基线平直度的运用方面还有许多错误，其具体表现如下：[3]
1） 制造商不给仪器的基线平直度指标。
2） 盲目给基线平直度，如许多制造商，将基线平直度千篇一律低写成±0.001.
3） 给出错误的基线平直度，许多制造厂不给出仪器全波长范围内的基线平直度，如许多仪器给出的波长范围为190~1100nm或190~900nm，但给出的基线平直度，只能适合波长范围为220~950nm或210~800nm。
以上三种做法都是不对的。
1） 如果不给基线平直度，使用者将不知自己所使用的波长上的噪声或灵敏度，不便选择仪器条件；因此，不易得到最佳分析结果。
2） 并非高档紫外可见分光光度计的基线平直度都是±0.001。如国内某厂给出的高档紫外可见分光光度计的基线平直度为±0.001，实测为±0.004，相差4倍。
3） 不给全波长范围内的基线平直度，更是不对的。第一，未搞清基线平直度的概念或定义；第二，不能保证紫外可见分光光度计的波长使用范围，可以说是虚指标；第三，会误导使用者，使使用者误认为制造厂给的基线平直度就是指的全波长范围内的基线平直度。

❺ 最近要买一台红外光谱仪，看了仪器的配置指标，其中的P-P指标一项是：优于8.68*10-6Abs，谁能告诉我

信噪比（signal-to-noise ratio，简记为SNR ），顾名思义，就是信号值与噪声值的比，这一比值当然是越高越好。可是，翻遍《GB/T 21186-2007 傅立叶变换红外光谱仪》，《GB/T 6040-2002 红外光谱分析方法通则》（见红外光谱相关标准与检定规程大合集）以及其他的一些行业性、地方性的检定规程（国家级的傅里叶变换红外光谱仪检定规程至今还未出台），甚至中国药典，愣是找不到关于信噪比的只言片语的定义。信噪比指标对红外仪器性能的评判很重要，怎么会找不找呢？且慢，注意标准中屡屡提到的“基线噪声”（100%T线噪声）XXXX:1或1:XXXX，还往往标了P-P或RMS，这不就是我们熟悉的信噪比的表示方法吗？哈哈，总算找到你了。

艰难的看过标准上的描述（没办法，中国国标写的水平就是高！？），为了各位同学能够顺利读懂，我将它写为白话现代汉语版：
红外信噪比，是通过基线（100%T线）噪声来表征。也就是，在样品室中不放样品的情况下（空光路），测得一条假定理想的100%T透射光谱。信号，当然就是100%T了，如果没有噪声，那么这条光谱将是一条严格的纵坐标为100%T的直线，但是，实际情况是噪声总是存在的，这就使得这条光谱的各个波数点上的值不见得一定是100%T，可能高一些（比如100.1%T），也可能低一些（比如99.9%T）。P-P（峰-峰值）噪声的意思就是说刚才测得的那条光谱在某一段波数区间内（比如2200~2100cm-1）的最大值与最小值之差，比如说是100.1%T-99.9%T=0.2%T。前面说了，信号是假定为100%T，那么，根据信噪比的定义，信号值/噪声值，比如100%T/0.2%T=500（注意此处单位相消，也就是说，信噪比用信号噪声比值表示的话，是一个无量纲的数）。此时，我们可以说，这台红外光谱仪的信噪比是500:1。换句话说，我们知道了P-P（峰-峰值）噪声，我们也就自然知道了 P-P值信噪比；同理，我们知道了P-P值信噪比，比如500:1，那么我们很自然的也能利用噪声=信号/信噪比，即100%T/500=0.2%T，得到P-P噪声值的大小为0.2%T。

有人说，为了避免小概率事件的发生（此君是彩票迷，鉴定完毕！），噪声值应该用更具代表性和统计性的 RMS（均方根值）噪声来表示。那啥是RMS呢？我不得不祭出万恶的数学公式（霍金一部《时间简史》，只用了一个公式。我这个小小的原创这么早就出公式了。我不如霍金。。。）
设{Y1, Y2, Y3, …YN}为给定波数区间内N个连续波数点对应的纵坐标值（按照前述条件下，为一系列%T透过率值），则这些值的均值为：

均方根（root mean square，简记为RMS）偏差为：

如果不用公式，通俗地讲，均方根值就是一组数的平方的平均值的平方根；均方根偏差就是一组数与这组数均值之差的平方的平均值的平方根。所以，你瞧，我早早放弃了只用文字叙述，还是看看万恶的公式吧。显然，用上式求得的一条光谱在某波数（横坐标）区间内全部N个数据点纵坐标值的均方根偏差就作为了RMS噪声的度量。

一般对红外光谱来讲，P-P（峰-峰值）噪声会比RMS（均方根值）噪声大5倍左右，换句话说，RMS噪声的绝对数值更小，换算成信噪比时就更大，所以你发现用RMS值表示的信噪比往往看起来都很漂亮也就不奇怪了，因为它比P-P值表示的信噪比大了5倍（而且，显然参与运算的波数点越多，这一倍数还会增加）。

上面的“基线噪声”都是用了100%T基线，对应的是透射光谱的透过率表示形式；国际上越来越多的地方采用透射光谱的吸光度表示形式，此时的“基线”自然变成了0A基线。该“零基线”上的噪声单位，显然也就变成了A（吸光度单位，有时写做AU）。此时，计算P- P噪声和RMS噪声的方法与前面完全一样。但是，因为这些基线都是在样品室中不放样品的情况下（空光路）测得的，所以此时的信号应该是0A，如果直接计算信噪比的话，0/噪声=0，显然得不到明确的有意义数值。所以有很多同学这个地方就会糊涂了，由吸光度表示的基线噪声值，怎么得到信噪比？在此，zwyu 独家奉献推导过程（呵呵，反正市面上所有的资料里都没写，可能觉得太简单了吧。）：

前面讲到，因为测量吸光度基线噪声时，假定的信号就是 0A（相当于没有信号），导致所有的计算归零。那么，绕开这一“归零窘境”的关键就是不用0A，而采用等效的100%T，因为前面用100%T基线噪声时计算信噪比已经证明是行得通的。所以，要做的工作就是将0A基线时的噪声等效为100%T基线时的噪声。由吸光度与透射率之间的转换关系：

设此时信号为1（即100%），考虑到将A坐标下的噪声A-0转换到%T坐标下的噪声1-T（为简化起见，将100%记为1，T则不再乘100），则根据信噪比SNR的定义，

这里的A就是0A基线下给出的基线噪声值（如果你怕将它和吸光度单位A混淆，请自行将公式中的变量A换为任意字母代替）。后面我会结合实例，验证我这一推导公式。显然A值越小，得到的信噪比越大，也就是说基线噪声值越小越好，这也与我们的认知相一致。
看罢这粉墨登场的诸多款红外光谱仪和它们的参数，我不知道诸位同学晕了吗？反正，如本文开头所述，玩了一辈子红外光谱的翁老爷子晕了。。。

老爷子之所以会晕的原因，不是他老人家红外经验少，更不是看的不认真，而是——各个标准之间，各个红外厂商的宣传资料之间，对红外信噪比实际测量时的诸多具体参数设置，根本不一致（用翁老爷子的原话就是“测定的条件不相同”）。或许，“因编者水平有限，难免会出现一些错误和疏漏”；或许，本来就是有人希望搞出这种不一致来以混淆视听；或许，家家有本难念的经。。。总之，苦了各位同学了。

先抛开这些让人纠结的具体参数，只看最终的结果。我们很容易发现，红外厂商之间最通用的信噪比表示方法一般有两种：5S（秒钟）P-P值信噪比和1Min（分钟）P-P值信噪比，但也有只给出了5S P-P值信噪比（如Varian）或只给出了1Min P-P值信噪比（如Shimadzu）的例外。为了统一起见，需要知道5S和1Min P-P值信噪比之间的换算关系。

在这里，提前谈一下扫描时间（在实际参数设置时，更直接的说，是扫描次数）这一参数对红外信噪比的影响。因为测量红外光谱时，检测器噪声占了总噪声的主要部分，而检测器噪声又与信号水平不成正比，或者说是噪声是随机的且与信号电平无关。那么，我们很容易想到通过多次测量求均值的办法来提高信噪比。而从数学上可以证明，n次测量平均的结果是信噪比可以提高到1次测量的倍。比如，4次叠加平均信噪比提高2倍，16次叠加平均信噪比提高4倍，32次叠加平均信噪比提高5.6倍，64次叠加平均信噪比提高8倍，128次叠加平均信噪比提高11.3倍。。。我们一般在使用红外光谱仪（FTIR）进行测量时，常选的叠加平均次数是16或32，这也是因为此时能达到最经济的效能。次数过少，信噪比提高的有限；次数过多，测量时间会很长，反而得不偿失。而且注意这里说的是FTIR，对于光栅红外来讲，扫一次全谱甚至需要几到几十分钟的时间，现代的实验人员不会疯狂到叠加平均多次从而花掉一天的时间来得到一张光谱。而对FTIR来说，扫一次全谱花掉的时间只有1S左右，完全可以多次扫描叠加平均来有效的提高信噪比。那么，问题来了，1Min扫描相比5S扫描，多扫了多少次呢？或者说，1Min扫描，红外光谱仪内部叠加扫描了多少次，5S扫描，又是叠加多少次呢？幸运的是，前述各厂家给出信噪比指标的时候，都使用的是分辨率为4cm-1时的数据，也就是说，此时扫描时间和扫描次数基本上成一个简单的正比关系。5S:60S=1:12，可以简单的认为，1Min扫描的次数是5S扫描次数的12倍，套用前面给出的关系，也就是说，预期信噪比可以提高3.5倍。让我们来看一下这两个信噪比数据都给出了的厂家提供的数据：

Thermo/Nicolet公司的iS10：1Min P-P值信噪比:5S P-P值信噪比=35000:10000=3.5，完全符合我们的推论。

PE公司的Spectrum 100 ：1Min P-P值信噪比:5S P-P值信噪比=36000:10500=3.4，基本符合。

Bruker 公司的TENSOR 37：1Min P-P值信噪比:5S P-P值信噪比=45000:8000=5.6，与我们的预期值偏差较大。我们注意到这两个数据Bruker公司将它标为了“可达”，而不是“最少”（标为“最少”的，只有5S P-P值信噪比=6000:1这一个数据）。换句话说，1Min扫描信噪比能够比5S扫描提高5.6倍，这只是可能发生的最好情况，而不是一定保证的数据 。由于我们前面给出的“n次测量平均的结果是信噪比可以提高到1次测量的倍” 这一结论已经是理想情况下的数值了，实际情况可能还达不到这一效果，那么，Bruker公司的提高5.6倍，远超理论上限值3.5倍的数据，又是怎么来的呢？这就又不得不提到一个扫描速度的问题。前面说过，现代的FTIR扫一次全谱（4000~400cm-1）花掉的时间只有1S左右，当然，它有“左”也有“右”了。如果扫描一次正好需要1S时间，那么，5S内，光谱仪共扫了5次，1Min内，共扫了60次，这就是我们前面用到的数据。但是，如果1次扫描需要花费的时间不止1S呢？比如说，是1.5S，那么，光谱仪在5S内的完整扫描次数只有3次（还有1次未完成，不参与叠加平均），而在1Min时间内能够正好完成40次扫描，理论上1Min扫描信噪比能提高3.7倍，比之前的3.5倍高了一些。更极端一点，假定完成1次扫描恰好需要2.51S，则5S内只能完成1次完整扫描（剩下的2.49S白忙乎了），而1Min内能够完成23次完整扫描，理论上信噪比能提高4.8倍，比之前估计的3.5倍又提高了不少。但这与5.6倍还是有一定距离。到这儿，zwyu也解释不下去了。但好在Bruker公司的宣传资料也很明显的提示我们了，5.6倍的提高只是“最好情况”，所以我们在这也不必再深究“为什么”了，不过请正在使用TENSOR 37或27的朋友，告诉我一下在光谱分辨率为4cm-1时，使用DTGS检测器，其它参数全部使用默认设置，扫描4000~400cm-1全谱一次需要多长时间？连续扫描1Min又能扫描完成几次？谢谢！

好了，不考虑Bruker数据的特殊情况，采用3.5倍这一比较正常的换算系数，我们可以很容易的得知：

Agilent/Varian公司的640-IR：5S P-P值信噪比=6000，1Min P-P值信噪比=6000*3.5=21000

Shimadzu公司的IRPrestige-21：5S P-P值信噪比=40000/3.5=11000，1Min P-P值信噪比=40000

顺便看一下国产的FTIR

北京瑞利的WQF-510：5S P-P值信噪比=3000/3.5=850，1Min P-P值信噪比=3000（我看到的资料中只是给出了32次扫描的RMS值信噪比为15000:1，前面提过，RMS值信噪比一般是P-P值信噪比的5 倍，所以32次扫描的 P-P值信噪比为3000:1；又因为据我观察，正常扫描情况，WQF-510用4cm-1分辨率扫完4000~400cm-1全谱1次的时间绝对不止 1S，所以我们可以暂时认为其32次扫描时间接近于1Min）

天津港东的FTIR-650：5S P-P值信噪比=15000/3.5=4200，1Min P-P值信噪比=15000（我看到的资料中只写有P-P值信噪比为15000:1，而没有注明时间；写了时间的那份资料里的信噪比数值又让我崩溃且没标明是P-P值。所以姑且认为这里的扫描时间是1Min，大家存疑也就是了。当然，也十分欢迎国产仪器的厂方专家前来指正）

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❻ 高效液相色谱法怎样计算检出限（LOD）和定量限（LOQ）

HPLC色谱图上的基线并不是一条直线，而是呈现锯齿状，这就是检测器的噪音信号。通过测定噪音峰峰高与样品峰峰高的的比值，来确定在此系统条件下样品的检出限与定量限。

检出限 流动相中样品组分在检测器上产生两倍基线噪声信号时相当的浓度或质量流量定为HPLC法的检出限。也就是信噪比为2：1的时候的样品浓度。

定量限 流动相中样品组分在检测器上产生十倍基线噪声信号时相当的浓度或质量流量定为HPLC法的定量限。也就是信噪比为10：1的时候的样品浓度。

测定检出限和定量限的所用的方法，就是把样品稀释成一系列浓度梯度，注入HPLC仪中，测定信噪比，在色谱图上直接测定就可以了。

❼ 基线噪声AU与微伏的换算

1au=1000mv。
基线噪声也称基线噪音，一般是这样规定的：它在数值上是最小检测限的二分之一或者三分之一倍。不同的仪器，不同的操作条件它们的基线噪声都是不一样的，当把谱图放大时，看到的基线上的一些小的波动就是基线噪声。简单的说基线噪音是指空白时检测数据上下波动的大小。

❽ 基线噪音高度的计算是怎样

你可以看到像是锯齿一样的基线波动。这段波峰到波谷的高度就是噪声。
信号其实指的是待测物质的色谱峰的峰高。
比如你一针样品，然后观察基线噪声的数值，比如噪声是0，然后峰高可以读取，比如是10mAu，就是信号和噪声之间的比值。
噪声又称作基线噪声。这个是可以目测出来的信噪比的意思.1mAu（或者0.1mV）。跑一段平稳的基线，然后把纵坐标放大

❾ 基线噪声的基线噪声

也称基线噪音，一般是这样规定的：它在数值上是最小检测限的二倍。不同的仪器，不同的操作条件它们的基线噪声都是不一样的，当把谱图放大，看到的基线上的一些小的波动就是基线噪声。简单的说基线噪音是指空白时检测数据上下波动的大小。
基线噪声是在不进样品（仪器噪声）或走空白样品（方法噪声）时的基线大小，在测检测限时我们常用信噪比>=3的量为检测限（这个不统一，有时要求5或2，看情况），这时的噪声是基线的波动幅度，当把基线放大时，可以看到基线并不是一条直线，而是一条锯齿形的折线，这条折线的幅度就是在测检测限时的噪声的大小。

❿ 高效液相色谱基线噪音，基线漂移如何去测定！

噪声手工计算是比较麻烦的事情，这个工作站是可以自动计算基线噪音的。
漂移就是第30分钟时基线的响应高度。这个不用算，跑一针来看看就懂了。