原发帖人：安平
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解答：
平滑是提高色谱峰响应信噪比的工作站手段。
我们总是希望得到高质量的色谱信号——良好的色谱分离度，较大的信噪比。然而在分析条件一定的情况下，并不总是能够得到，那么工作站的平滑技术（主要是抑制噪声），就显现出其必要性了。
常见的平滑技术是基于经典数字滤波理论的。根据数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。或者说，色谱信号可以看作是由不同频率的多个信号叠加而成。
噪声信号大多分布在高频率段，有用的色谱峰信号，大部分分布在较低频率段。那么就可以采取一定的数学算法，将高频段的噪声信号加以滤出或者抑制。从而得到较好的信噪比。
下面给出一个简单的图示。图中黑色实线表示的谱图是由红色、绿色、蓝色三条虚线所示谱图叠加而成。红色的信号，可以视为噪声信号。
图5-29原始信号时域图
图5-30原始信号频域图
假设我们采用滤波的办法，抑制红色的高频信号，那么就可以得到如下图所示的平滑谱图。
图5-31 平滑之后的信号
当然，实际的情况要远比图示中的例子复杂，噪声和信号的频率范围也是比较宽的。但是基本原理是这样的。不同的工作站有不同的平滑方式，通常采用方法如下所述。一、响应时间（Response
）Shimadzu
色谱仪器的检测器参数中有响应时间参数，采用不同的响应时间，对基线的影响如下图：
图5-32响应时间对基线的影响
可以看出，采用较大响应时间，噪声信号得到明显的抑制。响应时间对色谱峰信号也有一定的影响，如图：
图5-33响应时间对色谱峰的影响
可以看到，类似使用较低的采样频率，色谱峰也发生了峰高降低、峰宽增大。但是不同于采用较低采样频率，色谱数据的大小没有发生变化（色谱峰数据点的个数没有发生变化。仔细比较一下，改变响应时间的色谱图比改变采样频率的色谱图要“
光滑”
）。色谱峰面积也不受影响。响应时间是一种简单的平滑，类似于一个低通滤波器（响应时间的单位是秒，即数字低通滤波器的时间常数）。噪声信号中含有较多的高频成分被滤除掉，使基线变得平滑。同时，使色谱峰也变得不太尖锐。虽然，峰高和噪声都会产生一定的衰减，但是相对而言，噪声衰减的更多，信噪比就会得到提升。响应时间的意义：色谱数据点被分成间隔一定的区间（响应时间越大，此区间越大），工作站自动将区间内的数据平均处理。根据定积分的几何意义，我们也可以理解响应时间不同时，峰面积变化不大的原因，如图：
图5-34积分原理图示
采用不同的响应时间，就是改变了Δx
的大小。在响应时间远小于色谱峰宽的情况下，Δx
的一定变化对峰面积的影响不太大。二、移动平均法移动平均法的原理，确定一定的间隔（窗口），将窗口内的数据点取平均值，然后移动到下一个点。然后重复此过程，直至完成全谱图的处理。实例：例如设定间隔为7，那么图中的第1至第7点进行平均，替换第4点。然后窗口向后移动，从第2点至第8点，重复此计算过程，直至数据结束。
图5-35移动平均法图示
窗口选择越大，滤波效率越好，但是会造成较大的色谱峰畸变。窗口一般选择小于峰宽的1/10
。有些工作站也提供加权的移动平均平滑法，如图，距离第4
点越远的数据点，对平滑的贡献越小，计算中赋予较低的权重。同时考虑数据点强度的权重的方法，也称双边法平滑。LCsolution
的Smooth
功能，就是使用了移动平均法。滤波效果如图所示：
图5-36色谱信号平滑前后的比较
三、最小二乘法（Savitzky-Golay
方法）采用构造多项式来拟合色谱信号的方法，平滑色谱图。假设一组数据点服从一个多项式，根据最小二乘的原理，定出多项式中各项系数。然后用多项式的值代替实验值，实现平滑。常用的办法是五点二次平滑和七点三次拟合。算法如下：七点三次平滑：
五点二次平滑：
总体上最小二乘法滤波的效果要好于移动平均法。gcMSSolution
的设定方法：
图5-37 gcMSSolution 平滑方法
四、FFT
滤波利用快速傅里叶变换的方法，把色谱信号由时域信号转变成为频域信号。如前图所示。然后在频域信号上进行噪声的平滑处理。理论上FFT
滤波效果是比较好的，但是计算量较大。下图是Clarity
工作站的FFT
滤波效果：
图5-38Clarity工作站FFT滤波效果图
图5-39局部放大的效果
应助达人
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