질량 스펙트럼 분석기를 위한 부가잡음제거 알고리즘

최훈; 이임건; Hun Choi; Imgeun Lee

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	질량 스펙트럼 분석기를 위한 부가잡음제거 알고리즘
영문제목(English Title)	Additive Noise Reduction Algorithm for Mass Spectrum Analyzer
저자(Author)	최훈 이임건 Hun Choi Imgeun Lee
원문수록처(Citation)	VOL 22 NO. 01 PP. 0033 ~ 0039 (2018. 01)
한글내용 (Korean Abstract)	질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 부가 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 측정된 이온 신호로부터 먼저 백색 가우시안 특성을 갖는 바닥 잡음의 제거를 위해 측정된 신호의 최빈값으로부터 추정된 임계값을 사용하였다. 또한 각각의 질량 지수에 해당하는 신호 블록을 구성하여 이 신호 블록에 대한 2차 커브 피팅 및 선형 근사를 수행한다. 이 과정에서 임펄스성 잡음과 정상적인 이온 신호로 보기에 불충분한 샘플 신호들을 제거함으로써 이온 신호만으로 구성된 유효 신호 블록을 재 구성할 수 있다. 이 유효 신호 블록에 대한 커브 피팅 곡선으로부터 잡음이 제거된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 개발장비로부터 취득된 신호를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 최빈값으로부터 추정된 임계값 설정의 타당함과 제안한 커브 피팅 및 선형 근사기반 잡음제거 알고리즘의 우수성을 보였다.
영문내용 (English Abstract)	An additive noise reduction algorithm for a mass spectrum analyzer is proposed. From the measured ion signal, we first used an estimated threshold from the mode of the measured signal to eliminate background noises with the white Gaussian characteristics. Also, a signal block corresponding to each mass index is constructed to perform a second order curve fitting and a linear approximation to signal block. In this process, the effective signal block composed of only the ion signal can be reconstructed by removing the impulsive noises and the sample signals which are insufficient to be viewed as normal ion signals. By performing curve fitting on the effective signal block, the noise-free mass spectrum can be obtained. To evaluate the performance of the proposed method, a simulation was performed using the signals acquired from the development equipment. Simulation results show the validity of the threshold setting from the mode and the superiority of the proposed curve fitting and linear approximation based noise canceling algorithm.
키워드(Keyword)	질량 스펙트럼 분석기 잡음제거 임계값 최빈값 커브 피팅 Mass Spectrum Analyzer Noise Reduction Threshold Mode Curve Fitting order Received
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