JP2020523605A5 - - Google Patents
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Description
続いて工程116において、求められた妨害信号ピーク位置を使って、求められた化学シフト42を使って、また、少なくとも1つの準備された情報を使って、1D−NMRスペクトル30をモデル化する。モデル化は、ここで、ライン・フィッティング・アルゴリズムを使って、求められた妨害信号ピーク位置と求められた化学シフト42から出発し、ローレンツ・ガウス分布に関して、ライン幅に関して、強度に関して、結合定数に関して、また、ルーフ効果の影響に関して、それぞれフィットパラメータを最適化した上で行われ、ここでは、妨害信号ピークを一重項52としてモデル化する。こうして、純粋な、特に妨害信号ピークを除去されてモデル化された1D−NMRスペクトル50が作り出される。図7は、これに関して例示的に、工程116の実行の後/間の1D−NMRスペクトル30の切り取った一部分を示す。例示のデータセットの中にイソブタノールの二重項(参照符号50)――所望の被検体の定量化すべきNMR信号――があり、メタノールの妨害信号52(一重項)と重ね合わされている。準備された1D−NMRスペクトル30は、ライン・フィッティング・アルゴリズムの実行後、モデル化された1D−NMRスペクトル50を表す曲線54により再現される。探した被検体の定量化すべきNMR信号は、妨害信号ピークを除去されてモデル化された1D−NMRスペクトル50により再現される。
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