Исправьте базовую линию сигнала с peaks
Yout = msbackadj(X, Intensities)
Yout =
msbackadj(X, Intensities,
...'WindowSize', WindowSizeValue, ...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'StepSize', StepSizeValue, ...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'RegressionMethod', RegressionMethodValue,
...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'EstimationMethod', EstimationMethodValue,
...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'SmoothMethod', SmoothMethodValue, ...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'QuantileValue', QuantileValueValue,
...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'PreserveHeights', PreserveHeightsValue,
...)
Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'ShowPlot', ShowPlotValue, ...)
X | Вектор разделительных стоимостей единицы для набора сигналов с peaks. Число элементов в векторе равняется количеству строк в матричном Intensities. Разделительный модуль может определить количество длины волны, частоты, расстояния, время или m/z в зависимости от инструмента, который генерирует данные сигнала. |
Intensities | Матрица значений интенсивности для набора peaks, который совместно использует ту же область значений разделительного модуля. Каждая строка соответствует разделительной стоимости единицы, и каждый столбец соответствует или набору сигналов с peaks или время задержания. Количество строк равняется числу элементов в векторном X. |
Используйте следующие синтаксисы с данными из любого разделительного метода, который производит данные сигнала, такие как спектроскопия, NMR, электрофорез, хроматография или масс-спектрометрия.
настраивает переменную базовую линию необработанного сигнала с peaks следующими шагами:Yout = msbackadj(X, Intensities)
Оценивает базовую линию в нескольких переключенных окнах ширины разделительные модули 200
Регрессы переменная базовая линия к точкам окна с помощью приближения сплайна
Настраивает базовую линию пиковых сигналов, предоставленных Intensities
вызывает Yout = msbackadj(X, Intensities, ...'PropertyName', PropertyValue, ...) msbackadj с дополнительными свойствами, которые используют имя свойства / пары значения свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должен быть заключен в одинарные кавычки и нечувствительный к регистру. Это имя свойства / пары значения свойства следующие:
задает ширину для окна перемены. Yout =
msbackadj(X, Intensities,
...'WindowSize', WindowSizeValue, ...)WindowSizeValue может также быть указателем на функцию. Функция выполнена в соответствующих значениях X и возвращает переменную ширину для окон. Эта опция полезна для случаев, где разрешение сигнала отличается в различных областях. Значением по умолчанию является 200 (базовая точка, оцененная для окон с шириной разделительных модулей 200).
Результат этого алгоритма зависит от тщательного выбора размера окна и размера шага. Рассмотрите ширину своего peaks в сигнале и присутствии возможных дрейфов. Если у вас есть более широкий peaks к концу сигнала, можно хотеть использовать переменные параметры.
задает шаги для окна перемены. Значение по умолчанию является разделительными модулями Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'StepSize', StepSizeValue, ...)200 (базовая точка оценивается для окон, поместил каждое разделение 200 модули). может также быть указателем на функцию. Функция выполнена по соответствующим разделительным стоимостям единицы и возвращает расстояние между смежными окнами.StepSizeValue
задает метод, чтобы регрессировать, окно оценило точки к мягкой кривой. Введите Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'RegressionMethod', RegressionMethodValue,
...)'pchip' (сохраняющая форму кусочная кубичная интерполяция), 'linear' (линейная интерполяция) или 'spline' (интерполяция сплайна). Значением по умолчанию является 'pchip'.
задает метод для нахождения вероятного базового значения в каждом окне. Введите Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'EstimationMethod', EstimationMethodValue,
...)'quantile' (значение квантиля установлено к % 10), или 'em' (принимает вдвойне стохастическую модель). С em каждая выборка является независимым политиком и тождественно распределенный (i.i.d). чертите любого из двух нормальных распределенных классов (фон или peaks). Поскольку метка класса скрыта, дистрибутивы оцениваются с алгоритмом Максимизации Ожидания. Окончательное базовое значение является средним значением фонового класса.
задает метод для сглаживания кривой предполагаемых точек и устранения эффектов возможных выбросов. Введите Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'SmoothMethod', SmoothMethodValue, ...)'none', 'lowess' (линейная подгонка), 'loess' (квадратичная подгонка), 'rlowess' (устойчивый линейный), или 'rloess' (устойчивая квадратичная подгонка). Значением по умолчанию является 'none'.
задает значение квантиля. Значением по умолчанию является Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'QuantileValue', QuantileValueValue,
...)0.10.
, то, когда Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'PreserveHeights', PreserveHeightsValue,
...)PreserveHeightsValue является true, устанавливает базовый режим вычитания сохранять высоту самого высокого пика в сигнале. Значением по умолчанию является false, и пиковые высоты не сохраняются.
строит оцененные по базовой линии точки, регрессировавшую базовую линию и исходный сигнал. Когда вы вызываете Yout = msbackadj(X, Intensities,
...'ShowPlot', ShowPlotValue, ...)msbackadj без выходных аргументов, сигнал построен, если ShowPlotValue не является false. Когда ShowPlotValue является true, только первый сигнал в Intensities построен. ShowPlotValue может также содержать индекс к одному из сигналов в Intensities.
Загрузите MAT-файл, включенный с программным обеспечением Bioinformatics Toolbox™, которое содержит некоторые выборочные данные.
load sample_lo_resНастройте базовую линию для группы спектров и покажите только третий спектр и его предполагаемое образование.
YB = msbackadj(MZ_lo_res,Y_lo_res,'SHOWPLOT',3);
Постройте предполагаемую базовую линию для четвертого спектра в Y_lo_res с помощью анонимной функции, чтобы описать m/z зависимый параметр.
wf = @(mz) 200 + .001 .* mz;
msbackadj(MZ_lo_res,Y_lo_res(:,4),'STEPSIZE',wf);