芯片毛细管电泳信号的小波消噪

由于ICE芯片技术具有高通量、低消耗、测量精度高、集成度高等诸多优点,已经成为生化分析领域中强有力的分析工具之一。目前的ICE芯片大多采用激光诱导荧光检测法,由于受到仪器本身的稳定性、高压电源以及其它一些因素的影响,采集到的毛细管电泳信号带有一定的噪声。所以,为了提高分析的精确度,必须对采集到的信号进行消噪处理。 小波变换是一种信号的时间——频率分析方法,由于它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有良好局部化特征的能力,可以准确地检测出信号的变化情况,所以非常适合于具有突变特性的毛细管电泳信号的分析。 文中利用毛细管电泳信号中噪声与真实信号在频域上分布差异的特点,采用了小波阈值法来进行消噪处理。根据毛细管电泳信号的特征及噪音性质,利用计算机仿真出理想的电泳信号和加噪的电泳信号。在对仿真信号的消噪过程中,比较研究了三个小波族函数(Daubechies、Symlets、Coifets)和四种典型的阈值规则(Sqtwolog、Rigrsure、Heursure、Minimax)对分解、滤噪、重构的影响。根据本文的分析结果,确定了Daubechies(n=12)为最优的小波基函数,Sqtwolog-hard为最佳的阈值处理方法,5层分解具有最好的消噪特性。最终数据显示,利用上述最优小波变换消噪组合(Db12、Sqtwolog-hard、5),比传统的傅立叶变换消噪算法能更有效地消除电泳信号中的噪声,更有效地保留了有用信号的成分,消噪后信号的峰形和峰高几乎没有变形,为使用小波算法对芯片毛细管电泳信号进行消噪,提供了有价值的研究结果。