Информационно-измерительная система для определения следовых количеств веществ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Кожевникова, Евгения Георгиевна

• Кожевникова, Евгения Георгиевна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кожевникова, Евгения Георгиевна

Введение

1 Анализ методов измерений следовых количеств техногенных загрязнителей

1.1 Постановка задачи определения следовых количеств техногенных загрязнителей

1.2 Методы хроматографических измерений

1.3 Методы спектральных измерений

1.4 Методы электрохимических измерений 27 Выводы

2 Анализ информационных характеристик сигналов при измерениях следовых количеств техногенных Загрязнителей

2.1 Информационные характеристики аналитических сигналов

2.2 Математические модели аналитических сигналов

2.3 Частотные свойства аналитических сигналов 48 Выводы

3 Анализ существующих алгоритмов, используемых при обработке результатов измерений следовых количеств веществ

3.1 Алгоритмы фильтрации аналитических сигналов при наличии случайного шума

3.2 Алгоритмы фильтрации аналитических сигналов при действии импульсных помех

3.3 Алгоритмы обнаружения аналитических пиков по значениям аналитического сигнала

3.4 Алгоритмы обнаружения аналитических пиков по производным аналитического сигнала

Выводы

4 Разработка и исследование алгоритмов обработки информации при определении следовых количеств веществ

4.1 Алгоритмы сглаживающего преобразования аналитических сигналов

4.2 Алгоритмы аппроксимации аналитических сигналов

4.3 Алгоритмы разделения совмещенных аналитических пиков на основе сплайн-апроксимации сигнала

Выводы

5 Разработка аналитической информационно-измерительной системы для определения следовых количеств веществ

5.1 Разработка структуры АИИС определения следовых 146 количеств веществ

5.2 Разработка средств преобразования измерительных сигналов

5.3 Разработка конфигурации микропроцессорных средств для обработки аналитической информации при определении следовых количеств веществ

5.4 Анализ погрешностей разработанной ИИС 177 Выводы 181 Заключение 183 Перечень принятых терминов 187 Список литературы 188 Приложение А Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-измерительная система для определения следовых количеств веществ»

В последнее десятилетие в электронной, нефтехимической, химической, фармацевтической и ряда других отраслей промышленности, а также при экологическом мониторинге и научных исследованиях возникла необходимость определять наличие и измерять количество сверхмалых концентраций - "следов" различных веществ в составе конечного или исходного продукта.

Это объясняется тем, что даже сверхмалые примеси в общем составе синтезируемого или используемого материала приводят к значительному снижению его качества (например, в электронике при выращивании монокристаллов полупроводниковых материалов, в фармакологии при создании современных лекарственных препаратов и т.д). Существующие методы и средства измерения, а также алгоритмы обработки аналитической информации, как правило, ориентированы на определение состава смесей с малым содержанием компонентов, характеризуемое высоким уровнем соотношения сигнал/шум в аналитическом сигнале.

В случае определения "следовых" количеств веществ возникает проблема, связанная с низким уровнем соотношения сигнал/шум, трудностью различения аналитических сигналов, соответствующих разным анализируемым компонентам и увеличением количества контролируемых компонентов.

Все это требует создания аналитических информационно - измерительных систем (АИИС) определения микропримесей веществ в различных материалах, обладающих в первую очередь низким порогом чувствительности, способных выделить на уровне шума полезные аналитические сигналы, повышать степень их разделения, а также анализировать многокомпонентные смеси.

Повышение метрологических характеристик существующих АИИС с целью их использования при определении следовых количеств веществ, а также создание новых систем, реализующих более совершенные аналитические методы, связано с увеличением объемов и скорости обработки аналитической измерительной информации.

Однако используемые в АИИС для этой цели средства измерительной и микропроцессорной техники в настоящее время уже не удовлетворяют современным требованиям к скорости обработки измерительной информации, ее объемов, а также к достоверности результатов обработки.

В связи с этим актуальной является задача разработки средств обработки аналитической информации, реализующих базовый набор алгоритмов, характерных для большинства задач аналитических исследований при определении следовых количеств веществ.

Такой набор должен включать в себя алгоритмы фильтрации аналитических сигналов, обнаружения аналитических пиков, повышения их степени разделения, определения их интенсивности.

Это позволит достаточно быстро комплектовать аппаратные и программные средства АИИС с учетом современных требований к объемам и скоростям обработки измерительной информации, а также необходимости оперативной перенастройки при реализации разнородных методов определения следовых количеств веществ.

Разработка АИИС определения следовых количеств веществ предусматривает исследование характеристик "следовых" измерительных аналитических сигналов, формируемых аналитическими приборами, синтезу расположенных на их нижнем уровне устройств обработки аналитической информации, разработку используемых в них простых и эффективных алгоритмов, учитывающих специфику аналитических методов, выбор современной элементной базы для построения таких устройств.

Таким образом, разработка аналитических ИИС, предусматривающих обработку измерительной информации при определении следовых количеств веществ, является актуальной научной и практической задачей.

Цель работы: разработка алгоритмов и аналитических измерительных систем определения следовых количеств веществ, обладающих высокой разрешающей способностью, точностью и возможностью в реальном времени обрабатывать большой объем аналитической информации.

При этом решались следующие задачи:

- классификация и анализ методов определения свойств следовых количеств веществ с целью определения методов, наиболее широко применяемых в практике аналитических измерений;

- анализ характеристик измерительных сигналов, формируемых аналитическими измерительными приборами при определении следовых количеств веществ с целью определения оптимальных параметров функций преобразования АИИС;

- разработка и исследование алгоритмов обработки измерительной информации в АИИС определения следовых количеств веществ, позволяющих повысить чувствительность стандартных аналитических приборов;

- синтез структур средств обработки измерительной информации в АИИС определения следовых количеств веществ;

- исследование методических и аппаратурных погрешностей разработанных средств;

- разработка оригинальной схемотехники средств предварительной обработки информации в АИИС, схематическая реализация разработанных схем на базе современных комплектующих электронной и микропроцессорной техники.

Научная новизна

Сформулирована и решена научная задача, связанная с разработкой методов и алгоритмов, используемых в аналитической ИИС определения следовых количеств веществ.

В частности:

- на основании проведенной классификации и анализа существующих методов аналитических измерений при определении следовых количеств веществ определены наиболее широко применяемые алгоритмы обработки аналитической информации, а также требования к обработке измерительных сигналов в АИИС с целью повышения чувствительности аналитических измерительных приборов;

- получено экспериментальное подтверждение используемому априорному закону распределения уровней аналитических измерительных сигналов по диапазону, что позволило разработать квазиоптимальный закон квантования в устройствах преобразования сигналов с целью сжатия их по уровню;

- разработан эффективный алгоритм фильтрации и сжатия во временной области измерительных аналитических сигналов на основе их сплайн -аппроксимаций, позволяющий понизить порог обнаружения в аналитическом сигнале аналитических пиков;

- разработан алгоритм повышения степени разделения совмещенных аналитических пиков, формируемых аналитическими приборами при определении следовых количеств веществ, позволяющий снизить длительность аналитических измерений при использовании инерционных аналитических приборов.

Практическая ценность

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили создать базу для проектирования и разработки АИИС, предназначенных для определения следовых количеств веществ в различных технических отраслях и использующих такие аналитические методы, как хроматография, спектроскопия, электрохимия.

Использование полученных в работе информационных характеристик измерительных сигналов и предложенных методов их аппроксимаций позволило создать базу для проектирования АИИС, обеспечивающих сжатие измерительной информации по уровню и во временной области и тем самым удовлетворить современным требованиям по объемам и скорости обработки этой информации в этих системах, а также повысить чувствительность АИИС, построенных на базе стандартных аналитических приборов.

Реализация результатов

Представленные в работе исследования реализованы в информационно -измерительной системе, разработанной и внедренной на ООО "Авсотех", а также в Самарском Госуниверситете.

Основные результаты диссертационной работы внедрены при создании:

- информационно - измерительной системы спектрометрического анализа следовых количеств веществ, внедренной в ООО "Авсотех";

- автоматизированной системы хроматографического анализа следовых количеств веществ, внедренной в Самарском Госуниверситете.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на:

- международной научно-технической конференции "Информационные, измерительные и управляющие системы" (ИИУС - 2005, Самара);

- всероссийской межвузовской научно - практической конференции "Компьютерные технологии в науке, практике и образовании" (Самара, 2005);

- на заседании Научного Совета Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ;

- на научно - технических семинарах кафедры "Аналитическая химия и хроматография" Самарского государственного университета.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с:

- экологической программой Самарской области "Организация мониторинга природной среды" в 1997.2000 г.г.;

- научно - исследовательской программой СамГТУ по проблемам высшего профессионального образования на 2000 - 2005 гг. Министерства образования России.

Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 8 публикациях.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, приложения, перечня используемой литературы. Работа содержит 186 с. машинописного текста, 13 таблиц, 74 иллюстраций, 2 с. приложений и 10 с. библиографического списка из 121 наименований.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Кожевникова, Евгения Георгиевна

ВЫВОДЫ

1. Наиболее полно требованиям, предъявляемым к аналитическим ИИС, предназначенным для измерения микроконцентраций веществ, удовлетворяет двухуровневая структура, на нижнем уровне которой расположены средства преобразования аналитического сигнала и его предварительной обработки. Преимуществом описанной структуры является возможность ее сравнительно легкой модификации путем изменения состава аппаратных средств на нижнем уровне структуры, что позволяет достаточно быстро приспосабливать ее к решению конкретной задачи измерений.

2. Схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, входящие в состав устройств предварительной обработки аналитических сигналов, целесообразно строить с использованием принципа поразрядного уравновешивания на базе микропроцессорных контроллеров.

3. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн - аппроксимацией сигналов, используемых для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также схемы АЦП, позволяющие определять коэффициенты аппроксимации их дискретных значений с высокой точностью, используемые на нижнем уровне аналитических АИИС.

4. Проведенный анализ инструментальных погрешностей устройств, реализующих алгоритмы сплайн - аппроксимации, позволил определить конфигурацию цепей отрицательной обратной связи, снижающих инструментальные погрешности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основании сравнительного анализа ИИС, используемых в аналитических системах для определения следовых количеств токсичных веществ, предложено в соответствии со спецификой задач измерения и обработки информации разделить их на хроматографические ИИС, спектрометрические ИИС, электрохимические ИИС. Показано, что различие в аппаратном обеспечении этих трех групп обусловлено характеристиками измеряемых параметров и потоков обрабатываемых данных.

2. Показано, что для удовлетворения современных требований в настоящее время необходимо использовать сложную современную аналитическую технику в системах контроля состава веществ на предприятиях различных отраслей промышленности. Предложено использовать при этом ИИС для обработки аналитической информации, в состав которых входят устройства преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки и обеспечивающие проведение многокомпонентного анализа веществ в реальном времени аналитических измерений.

3. Показано, что для большинства аналитических методов, используемых при определении следовых количеств веществ, число градаций аналитических сигналов определяется в основном значением относительного стандартного отклонения а результата аналитического измерения, а не пределом обнаружения компонента анализируемого вещества, который на несколько порядков ниже а . Обнаружено, что этот факт определяет в основном информационную избыточность большинства аналитических методов, имеющую порядок 2. 100, что влечет за собой в ряде случаев завышение требований к метрологическим характеристикам ИИС, и соответственно, увеличение их стоимости.

4. На основании анализа процесса формирования аналитического сигнала установлено, что априорный закон распределения аналитических сигналов имеет логарифмически - равномерный характер.

5. На основании анализа частотных спектров аналитических сигналов определены частоты дискретизации в средствах их преобразования и предварительной обработки. Показано, что с целью снижения частот дискретизации и, следовательно, сжатия аналитической информации в математическом обеспечении средств преобразования аналитических сигналов целесообразно использовать аппроксимацию их дискретных значений.

6. Показано, что использование для фильтрации зашумленного аналитического сигнала алгоритма скользящего усреднения повышает соотношение сигнал/шум, однако искажает форму аналитических пиков. Для симметричных пиков Гауссовой формы наименьшим искажениям при этом подвергается их нулевой момент (площадь).

7. Обнаружено, что при использовании скользящего усреднения для фильтрации аналитического сигнала оптимальное соотношение сигнал/шум для аналитических пиков Гауссовой формы достигается при скользящей параболической аппроксимации сигнала пятиточечным цифровым фильтром.

8. Показано, что импульсные помехи, присутствующие в аналитическом сигнале, наиболее эффективно отфильтровываются скользящим медианным фильтром, однако при его использовании искажается форма симметричных Гауссовых пиков.

9. Показано, что для обнаружения границ аналитического пика при отсутствии дрейфа базовой линии достаточно эффективным на практике является алгоритм сравнения сглаженных значений аналитического сигнала с пороговым уровнем, величина которого пропорциональна среднеквадратичным значением шума.

10. Предложен алгоритм определения экспоненциально сглаженных параметров моделей аналитического сигнала на основе процедуры пропорционального уменьшения рассогласования, позволяющий повышать соотношение сигнал/шум, характеризуемый меньшей степенью искажения формы аналитического пика по сравнению со стандартными алгоритмами скользящего сглаживания, и меньшими погрешностями определения границ пика и его площади.

11. Показано, что частотный метод определения параметров алгоритма сплайн - аппроксимации позволяет определять коэффициенты весовых функций параболического сплайн - фильтра, аппроксимирующего в реальном времени дискретные значения аналитического сигнала, а также его производной.

12. Показано, что использование алгоритмов сплайн - аппроксимации аналитического сигнала и его производной позволяют повысить надежность обнаружения аналитического пика на фоне помех, а также снизить погрешность определения его границ и площади по сравнению со стандартными алгоритмами, используемыми для решения аналогичных задач.

13. Предложен алгоритм повышения степени разрешения аналитических пиков на спектрограмме, основанный на использовании обостряющего преобразования в виде цифрового фильтра и характеризуемый высокой эффективностью при разделении несимметричных аналитических пиков, а также эффективно подавляющий периодическую помеху в аналитическом сигнале.

14. Наиболее полно требованиям, предъявляемым к аналитическим ИИС, предназначенным для измерения микроконцентраций веществ, удовлетворяет двухуровневая структура, на нижнем уровне которой расположены средства преобразования аналитического сигнала и его предварительной обработки. Преимуществом описанной структуры является возможность ее сравнительно легкой модификации путем изменения состава аппаратных средств на нижнем уровне структуры, что позволяет достаточно быстро приспосабливать ее к решению конкретной задачи измерений.

15. Обнаружено, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, входящие в состав устройств предварительной обработки аналитических сигналов, целесообразно строить с использованием принципа поразрядного уравновешивания на базе микропроцессорных контроллеров.

16. Предложены схемы аналоговых преобразователей со сплайн -аппроксимацией сигналов, используемых для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также схемы АЦП, позволяющие определять коэффициенты аппроксимации их дискретных значений с высокой точностью, используемые на нижнем уровне аналитических АИИС.

17. Показано, что в результате анализа инструментальных погрешностей устройств, реализующих алгоритмы сплайн - аппроксимации, могут быть выбраны цепи отрицательной обратной связи, снижающих инструментальные погрешности таких устройств.

Перечень принятых терминов иис - Информационно-измерительная система

ПрО - Предел обнаружения

АЭА - Атомно-эмиссионный анализ

ААС - Атомно-абсорбционная спектрометрия

ЗКЭФ - Зонный капиллярный электрофорез

ПАУ - Полициклические ароматические углеводороды

ИСП - Источник индуктивно - связанной высокочастотной плазмы мс - Масс-спектрометрия вэжх - Высокоэффективная жидкостная хроматография

АЦП - Аналого-цифровой преобразователь

ЦАП - Цифро - аналоговый преобразователь

ФАЦП - Функциональный аналога - цифровой преобразователь

АЛИС - Аналитическая информационно-измерительная система

ГХ - Газовая хроматография

АП - Аналитический пик

ХП - Хроматографический пик

МНК - Метод наименьших квадратов

АЧХ - Амплитудно-частотная характеристика

ФЧХ - Фазо-частотная характеристика

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кожевникова, Евгения Георгиевна, 2006 год

1. Бюллетень международного регистра потенциально токсичных химических веществ. 1983. т.6.№1, С.2.3.

2. Химия окружающей среды. под ред. Дж. Бокриса. М.: Химия, 1982. -670с.

3. Instrumentation for Environmental Monitoring: Water, LBL 1, Vol.2., Technical Information Division, Lawrence Berkley Laboratory, Bercley, Calif., 94720.

4. Annual Book of ASTM Standards, Part 23, Water; Atmospheric Analysis, 1970, Amer. Soc. ASTM, 1916, Race Street, Philadelphia, Pa. 19103.

5. Eckschlager Karel. Application of computers in analytical chemistry. Wilson and Wilson's Compr. Anal. Chem. Vol. 18, 1988. -pp. 251- 440.

6. Измерения в промышленности. Справ, изд. в 3-х кн. Кн.З. Способы измерения и аппаратура: Пер. с нем./Под ред. Профоса П. М.: Металлургия, 1990, 344с.

7. Другов Ю.С. Экологическая аналитическая химия. М.:2000. - 432с.

8. Архипов Д.Б., Березкин В.Г. Развитие аналитической химии во второй половине XX столетия (наукометрический анализ). Журнал аналитической химии, 2002. -т.57. №7, с.699-703.

9. J. Hickey. Survey identifies key trends in measurement systems // Instrumentation and control Systems. November 1998. pp.155-158.

10. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Today's Chemist at Work, 6(9), 29-37 (1997).

11. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Managing the Modern Laboratory, 3(1), 9-14 (1998).

12. S.D.Brown, "Information and Data Handling in Chemistry and Chemical Engineering: The State of the Field from the Perspective of Chemometrics", Сотр. Chem. Eng., 23, 203-216 (1998).

13. Данцер К., Тан Э., Мольх Д. Аналитика: Систематический обзор.- М.: Химия, 1981.-278с.

14. Спектроскопические методы определения следов элементов / Под ред. Дж. Вайнфорнера. М: Мир, 1979. - 494с.

15. Тарасов К.И. Спектральные приборы. Л.: Машиностроение, 1977. - 367с.

16. Дашковский A.A., Колотуша С.С., Коробейник A.B., Максименко Ю.Н. Инфракрасные абсорбционные газоанализаторы. М.: ЦНИИТЭИП, 1990. -64с.

17. Конев Д.Г. Приборы флюоресцентного анализа состояние и перспективы.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1979, вып. 6(22), с. 18-23.

18. Левчук Б.В. и.др. Современное состояние хромато масс - спектрометрии.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1978, вып. 2(14), с.3-15.

19. S.D. Brown, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 62, 84R-101R (1990).

20. S.D. Brown, R.S. Bear, Jr. and T.B. Blank, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 64, 22R-49R (1992).

21. S.D. Brown, T.B. Blank, S.T. Sum and L.G. Weyer, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 66, 315R-359R (1994).

22. S.D. Brown, S.T. Sum, F. Despagne and B.K. Lavine, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 68, 21R-61R (1996).

23. Карасек Ф., Клемент Р. Введение в хромато-масс-спектрометрию: Пер. с англ.-М.: Мир, 1993.-237 с.

24. Брицке М.Э. Атомно-абсорбционный спектрохимический анализ.-М.: Химия, 1982.-224 с.

25. Формен Дж., Стокуэл П. Автоматический химический анализ.- М.: Мир. -1978.- 396с.

26. Пиккеринг У. Современная аналитическая химия. М.: Химия. - 1977. -558с.

27. Куликовский К.Л., Лаиге П.К., Тихонов B.C. Основы построения функционально параметрического ряда средств обработки аналитической информации. - Измерения, контроль, автоматизация. 1983, Вып. 2 (46). - с. 23-31.

28. Kaiser Н. Quantitation in Elemental Analysis. Anal. Chem. 1970, vol. 42, N 2, pp. 24A - 41 A; N 4, pp. 26A - 52A.

29. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств. Л.: Энергия, 1968. - 248 с.

30. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике.- Изд-во иностр. лит.- 1963.- 156с.

31. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1969. - 576 с.

32. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Применение ЦВМ в системах автоматизации хроматографического анализа. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М., 1979. - 15 с.

33. Ланге П.К., Шафранский И.В. Информационно измерительные системы для обработки хроматографической информации. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно - измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М. 1974. - 18с.

34. Коломыцев Л.А. Разработка и исследование методов и средств автоматизированной обработки хроматографической информации. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. Л., 1971.

35. Гольберт К.А., Вигдергауз М.С. Курс газовой хроматографии. М.:Химия, 1974.-375с.

36. Grushka Е. Investigation of exponentially modifying Gauss peaks in chromatography. Anal. Chem., 1972, №11.

37. Frazer D.B., Suzuki E. Analytical describing of chromatographic peak. Anal. Chem. 1966, №10

38. Bjuz T.S., de Klerk K. Approximation non symmetric chromatographic functions with by- Gaussian. Anal. Chem. 1972, №7.

39. Grubner 0. Interpretation of non symmetric curves in chromatography. Anal. Chem 1971, №14.

40. Andersen A., Gibb Т., Littlwud A. Computerised analysis of overlapped non-Gaussian chromatographic peacks with approximation method. Anal. Chem. 42, 1970, No. 4.-pp. 434- 446.

41. Персии C.M. Основы теории и проектирования автоматических измерительных систем.- Л.:Гидрометеоиздат, 1975.-319с.

42. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления. 4.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

43. Силис Я.Я., Кофман A.M., Розенблит А.Б. Первичная обработка спектров и хроматограмм химических соединений с помощью ЭВМ. Принципы. Алгоритмы. Программы.- Рига: Зинайне, 1980.- 128с.

44. Хемминг Р. Цифровые фильтры. М.: Советское радио, 1980. 220с

45. Kaiser R.E., Rackstraw A.J. Computer chromatography. Vol.1.Heidelberg e.a. 1 Alfred Huthig, 1983, VI11. pp.171.

46. Kaiser R.E., Oerlich E. Optimizierung in der HPLC. Heidelberg e.a. Alfred Huthig. 1979. pp.181.

47. Roberts S. and oth. Using least squares method in chromatographia handling. Anal. Chem. 42, 1970, No 4. pp. 268-274.

48. Кириченко A.A., Логинов В.Л. Применение сплайн аппроксимации в задачах статистической обработки информации. - Зарубежная электроника, 1978, №2. - с. 3-6.

49. Kelly P., Harris W. Application of method of maximum posterior probability to estimation of gas- chromatographic peak parameters. Anal.Chem. 43, 1971. pp. 1184-1195.

50. Foley J. Systematic errors in the measurement of peak area and peak height for overlapping peaks. J. of Chromatography, 384(1987). pp. 301- 313.

51. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М. №1, 1974. -с. 14-17.

52. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1975. №7. - с. 17-20.

53. Kullic Е., Kaljurand М., Ess L. Resolution of overlapping gas chromatographic peaks using fast Fourier transformation. J. of chromatography, V. 118, 1976. pp. 313-317.

54. Harder A., Galan L. Deconvolution when only the lower order moments of the convolution function are known. Anal. Chem. 1974, V. 46, No. 11. pp. 14641468.

55. Rayborn G. and oth. Resolution of fused gas chromatographic peaks by deconvolution with extension of the Fourier spectrum. Amer. Lab. 1986, V. 18, No. 10. pp. 56, 58-60, 62-64.

56. Сайфуллин Р.Т. Задача повышения разделения совмещенных хроматографических сигналов. Автоматизация и контрольно- измерительная техника. 1983, №2,- с. 14-15.

57. Гуревич А.Л., Русинов Л.А., Сягаев Н.А. Автоматический хроматографиче-ский анализ. М., "Химия", 1980. 192с.

58. Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л., "Химия", 1984г. 160с.

59. Кюллик Э.А. и др. Применение ЭВМ в газовой хроматографии. М.: Наука, 1978, с.127.

60. Новак И. Количественный анализ методом газовой хроматографии. М.: Мир, 1978, с.175.

61. Smit Н.С., Walg H.L. Васе Line Noise and Detection Limits in SignalIntegrating Analitical Method. Chromatographia, 1975, 6, No. 7.

62. Kelly P.S., Harris W.E. Estimation of Chromatographic Peaks with particular Consideration off effects of Base Line Noise, AnaL. Chem., 43, 1971, рЛ 1701183.

63. Giannelli G., Altamure O. Design of experimental signal smoothing. Rev. Sci. instrum. 47, 1976, No.l, p.32-36.

64. Deblasi M. and oth. The filtering of experimental signals. Annali di Chimica. 65,1975, s.183-199.

65. Cram S.P. and oth. Analysis of digital filtering of chromatographic data. J. Chromatogr. 126, p.279-300.

66. Введение в цифровую фильтрацию (под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса), М.: Мир, 1976, с.216.

67. Lewis T.L., Hung I.C. A comparative study of least square and Kalman estimation techniques for polinomial fit // Русский перевод в экспересс-информации сер. "Контрольно-измерительная техника", №13, с. 1-9.

68. Wold S. Spline Functions in Data Analysis, Technometric, 16, 1974, No.l, p.5-11.

69. Reinsch C.H. Smooting by Spline Function, Numerische Mathematik, 10, 1967, p.177-183.

70. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Разделение совмещенных хроматографических пиков на ЭВМ с применением математических моделей. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Казань. 1978. с. 222-231.

71. Гольдин M.JL и др. Математическая обработка не полностью разрешенных спектров и хроматограмм. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.24.

72. Сайфуллин Р.Т. и др. Метод повышения разрешенности хроматографических спектров. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.27.

73. Chohen A. Estimation in mixtures of two normal distributions. Technometrics, 9, No.l, 1967, p.15 -28.

74. Grubner O. Theory of stastistical moments in gas chromatography "Advances in Chromatography". 1968, №6.

75. Grushka E. and oth. Moment analysis of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem." 1970, №1.

76. Struppe H. A full estimation of chromatogram with computers "Aspects Gas Chromat." 1971.

77. Grushka E., Monachelli D. Slope analysis for investigation and resolution of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem". 1972, №3.

78. Берман А.Д. Метод расчета хроматограмм для случая сильно перекрывающихся пиков. Сб. "Газовая хроматография", 1969, вып. 9.

79. Франк Ю.А., Берман А.Д. Расчет состава смеси для случая взаимно перекрывающихся хроматографических пиков. "Автоматизация и КИП", М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1972, № 2.

80. Chesler S., Gramm S. An iterating adjustment of the chromatographic peak curve. "Anal. Chem". 1973, №8.

81. Andersen A. An account of non resolved peaks with computers. "Journal of Chromatographic Science". 1970, №11.

82. Ланге П.К., Вигдергауз M.C. Хроматография как спектральный метод исследования. Журнал физ. химии. 1993. Том 67, №4, с. 815.

83. Рабинович В.И. Функциональное аналога цифровое преобразование, основанное на обратной функции. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП, 1983, вып. 2(46). - с. 16-22.

84. Гитис Э.И., Пискулов Е.А. Аналога цифровые преобразователи. - М.: Энергоиздат, 1981. - 360с.

85. Гутников B.C. Методы реализации специальных весовых функций в измерительных устройствах. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП , 1983, вып. 2(46).-с. 3-15.

86. Nussbauer Н. Fast polynomial transform algorithms for digital convolution. -IEEE Transactions. 1980, Vol. ASSP 28, No. 2. - pp. 205-215.

87. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления.- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

88. Цыпкин Я.3. Теория линейных импульсных систем.- М.: Физматгиз, 1963. -460с.

89. Завьялов Ю.С. и др. Методы сплайн- функций. М.: Наука, 1980. 352с.

90. Кожевникова Е.Г. Фильтрация измерительных сигналов аппроксимирующими сплайн фильтрами // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки, Вып. 24, 2004. - С. 38-42 .

91. Кожевникова Е.Г. Использование параболической сплайн-аппроксимации для фильтрации аналитических измерительных сигналов //Материалы международной научно-технической конференции ИИУС-2005. Самара, 2005. -С. 182-185.

92. Кожевникова Е.Г. Разделение сильносовмещенных аналитических пиков на спектрограмме на базе сплайн-аппроксимации сигнала //Весник Самар. отд. Поволж. центра Метрол. Акад. РФ серии ИИУС вып. 17, 2005. С. 64 -71.

93. Кожевникова Е.Г. Распознавание совмещенных аналитических пиков на спектрограмме с использованием методов сплайн аппроксимации сигнала // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки, Вып. 40, 2006. -С.187-190.

94. Кожевникова Е.Г. Распознавание малых измерительных сигналов на фоне аддитивных помех // Пятая Всероссийская научно-практическая конференция "Компьютерные технологии в науке, практике и образовании". Самара: Изд. СамГТУ, 2006. С.22-26.

95. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. ч.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

96. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления,- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

97. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.

98. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. О редукции к идеальному прибору в физике и технике. М.: Сов. радио, 1979. - 269с.

99. Марчук Г.И., Дробышев Ю.П. Некоторые вопросы линейной теории измерений. Автометрия, 1967, №3, с.24-30.

100. ЮО.Харченко P.P. Коррекция динамических характеристик электроизмерительных приборов и преобразователей. Приборостроение, 1956, №2, с.21-26.

101. Солопченко Г.Н. Обратные задачи в измерительных процедурах. ИКА, 1983, №2 (46), с. 34-49.

102. Хазанов Б.И. Интерфейсы измерительных систем. М.: Энергия, 1979. -120с.

103. ЮЗ.Кривченко Т.И., Станкевич Е.А., Клементьев A.B., Новопашенный Г.Н. Построение современных измерительных систем на базе стандартных интерфейсов. Приборы и системы управления. №1, 1996. - с. 1-6.

104. PC совместимое оборудование для автоматизации промышленности. каталог фирмы OCTAGON SYSTEMS. - 2005. - 150с.

105. Микроэлектронные цифро аналоговые и аналога - цифровые преобразователи информации / Под ред. В.Б.Смолова. - Л.: Энергия, 1976. - 336с.

106. Полупроводниковые кодирующие и декодирующие преобразователи /Под ред. В.Б.Смолова и Н.А.Смирнова. Л.: Энергия, 1967. - 312с.

107. Ю7.Коломиец О.М., Прошин E.H. Автоматический выбор диапазона измерений в цифровых приборах. М.: Энергия, 1980.- 128с.

108. Ю8.Гришанов A.A. и др. Интегрирующие цифровые приборы. М.: Энергоиздат, 1981. 120с.

109. Кожевникова Е.Г. Разработка ИИС для обнаружения и распознавания аналитических пиков и их характерных точек в аналитическом сигнале на фоне шумов //Самар. гос. техн. ун-т Самара, 2006. -С.5: Деп. в ВИНИТИ 6.06.2006 № 764-В2006.

110. О.Басманов A.C., Широков Ю.Ф. Микропроцессоры и однокристальные ЭВМ: Номенклатура и функциональные возможности. М.:Энергоатомиздат, 1988. 128с.

111. Ш.Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. Книга 1. М.: фирма МИК-РОАРТ, 1996,- 144с.

112. Самофалов К.Г. и др. Микропроцессоры.- К.: Техника, 1986.- 278с.

113. Алексенко А.Г., Коломбет Е.А., Стародуб Г.И. Применение операционных аналоговых ИС.- М.: Радио и связь, 1981.- 224с.

114. Цифровые и аналоговые интегральные микросхемы: Справочник /С.В.Якубовский, Л.И.Ниссельсон, В.И.Кулешова и др.; Под ред. С.В.Якубовского. М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

115. Коломбет Е.А., Юркович К., Зодл Я. Применение аналоговых микросхем. -М.: Радио и связь, 1990. 320с.

116. ANALOG DEVICES. Design in - reference manual. Data converters, Amplifiers, Special linear products, Support components, 2004. - pp. 2253.

117. ANALOG DEVICES. Practical analog design techniques. High Resolution Signal Conditioning ADCs, 2005. pp. 44.

118. Burr Brown 1С Applications Handbook. 2005. - pp. 423.

119. Интегральные микросхемы. Перспективные изделия. Вып. 2- М.: из-во ЭКОМ, 2006. 96с.

120. Гутников B.C. Интегральная электроника в измерительных устройствах. -Л.: Энергоатомиздат, 1988. 304с.

121. Ш.Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники.- М.: Мир, 1984.- Т.1.- 598с.