libPeak:分析仪器的峰检测方法

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文件名称：libPeak:分析仪器的峰检测方法
文件大小：478KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-16 05:41:19
Python MSPD 准确的峰检测对于分析分析仪器生成的高通量数据集至关重要。 经常使用带有降噪和匹配过滤的导数，但它对基线变化，随机噪声和峰形偏差敏感。 在这种情况下，基于连续小波变换（CWT）的方法更加实用和流行，它可以通过识别小波空间中各个尺度上的峰并隐式去除噪声和基线来提高准确性和可靠性。 但是，其计算量相对较高，并且在诸如重叠，密集和弱峰之类的峰的情况下，峰的估计特征可能不准确。 在这项研究中，我们通过充分利用小波空间中的附加信息（包括峰，谷，过零），提出了用于峰检测的多尺度峰检测（MSPD） 。 通过以峰的最大值对检测到的峰进行阈值化，可以实现高精度。 此外，MSPD已在Python和cython中高效设计和实现，这比MassSpecWavelet快得多。 它特别适用于检测高通量和连字符数据集中的峰。 它已通过模拟蛋白质组学光谱和罗马尼亚拉曼光谱数据库进行了全面评估。 接收器工作特性（R

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libPeak-master
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--------Graphic_Abastract.jpg(672KB)
----peak_detection.py(10KB)
----README.md(2KB)
----_peak_detection.pyx(8KB)
----build_pyx.py(625B)