处理图像电荷/电流信号的方法和离子分析器装置
阅读说明：本技术 处理图像电荷/电流信号的方法和离子分析器装置 (Method of processing image charge/current signal and ion analyzer apparatus ) 是由 A·鲁西诺夫 L·丁 于 2021-04-27 设计创作，主要内容包括：本发明涉及用于处理在离子分析器装置内进行振荡运动的离子的图像电荷/电流信号的装置和方法。所述方法包括：获得所述图像电荷/电流信号(20a-20e)在时域中的记录。然后,由信号处理单元确定周期信号分量在记录的信号内的周期(T)的值。随后,将所述记录的信号分段成多个连续的时间片段[0；T],其持续时间对应于所述周期(T)。然后,在定义所述周期(T)的第一时间维度(t-(1))中共配准这些时间片段。然后,沿着横向于所述第一时间维度(t-(1))的第二时间维度(t-(2))分离经共配准的时间片段。这生成共同定义二维(2D)函数的时间片段的堆栈。所述二维(2D)函数在所述第一时间维度中的堆栈上变化,并且同时沿着所述第二时间维度中的堆栈变化。(The present invention relates to apparatus and methods for processing image charge/current signals of ions undergoing oscillatory motion within an ion analyser apparatus. The method comprises the following steps: a recording of the image charge/current signals (20a-20e) in the time domain is obtained. Then, the value of the period (T) of the periodic signal component within the recorded signal is determined by the signal processing unit. Subsequently, the recorded signal is segmented into a plurality of consecutive time segments [ 0; t is]The duration of which corresponds to said period (T). Then, in a first time dimension (T) defining said period (T) 1 ) These time segments are co-registered. Then, along a direction transverse to said first time dimension (t) 1 ) Second time ofDimension (t) 2 ) Separating the co-registered temporal segments. This generates a stack of time segments that collectively define a two-dimensional (2D) function. The two-dimensional (2D) function varies across the stack in the first time dimension and simultaneously varies along the stack in the second time dimension.)
技术领域
本发明涉及用于图像电荷/电流分析的方法和装置以及一种用于图像电荷/电流分析的离子分析器装置，并且特定而言(但不是唯一地)，涉及由离子迁移率分析器、电荷检测质谱仪(CDMS)或离子阱装置生成的图像电荷/电流信号的分析，诸如：离子回旋加速器、OrbitrapRTM、静电线性离子阱(ELIT)、四极离子阱、轨道频率分析器(OFA)、平面静电离子阱(PEIT)或其他离子分析器装置，以用于在其中生成振荡运动。
背景技术
一般来说，离子阱质谱仪通过捕获离子来工作，使得捕获的离子进行振荡运动，例如，沿着线性路径或环形轨道前后运动。离子阱质谱仪可以产生磁场、电动力场或静电场，或者这些场的组合来捕获离子。如果是使用静电场捕获离子，那么离子阱质谱仪通常被称为“静电”离子阱质谱仪。
一般来说，离子阱质谱仪中捕获离子的振荡频率取决于离子的质荷(m/z)比，因为与m/z比小的离子相比，m/z比大的离子通常需要更长的时间来执行振荡。使用图像电荷/电流检测器，有可能非破坏性地获得表示在时域中进行振荡运动的捕获离子的图像电荷/电流信号。这个图像电荷/电流信号可以例如使用傅立叶变换(“FT”)被转换到频域。由于被捕获离子的振荡频率取决于m/z，所以频域中的图像电荷/电流信号可以被视为提供关于被捕获离子的m/z分布的信息的质谱数据。
在质谱分析中，在离子分析器装置(例如，离子阱)内进行振荡运动的一个或多个离子可以感应图像电荷/电流信号，该图像电荷/电流信号可被为此目的配置的装置的传感器电极检测到。一种用于分析这种图像电荷/电流信号的成熟方法是执行时域信号到频域的变换。为此目的，最流行的变换是傅立叶变换(FT)。傅立叶变换将时域信号分解成正弦分量，每个分量具有特定的频率(或周期)、幅度和相位。这些参数与被测图像电荷/电流信号中存在的周期分量(频率分量)的频率(或周期)、幅度和相位有关。这些周期分量的频率(或周期)可以很容易地与相应离子种类的m/z值或其质量(如果其电荷状态已知)相关。利用这些原理的质谱仪被称为傅里叶变换质谱仪，该领域本身被称为傅里叶变换质谱法(FTMS)。
两种流行的FTMS离子阱是傅里叶变换离子回旋共振阱(FTICR)和OrbitrapRTM。前者使用磁场捕获离子，而后者使用静电场捕获离子。两个阱均生成谐波图像电荷/电流信号。其他类型的FTMS离子阱被配置成生成非谐波图像电荷/电流信号。FTICR通常采用超导体磁场来进行离子捕获，而在“OrbitrapRTM”中，离子被静电场捕获，从而以螺旋轨迹围绕中心电极循环。离子阱质谱仪的另一个已知示例是轨道频率分析器(OFA)，见述于Li Ding和Aleksandr Rusinov等人在Anal.Chem.2019,91,12,7595-7602的“High-CapacityElectrostatic Ion Trap with Mass Resolving Power Boosted by High-OrderHarmonics”。离子阱质谱仪的另一个已知示例是Zajfman等人在WO02/103747(A1)中公开的静电离子束阱(“EIBT”)。在EIBT中，离子通常沿着线性路径来回振荡，因此这种离子阱也被称为“静电线性离子阱”(ELIT)。
非谐波图像电荷/电流信号的分析也可以使用傅立叶变换来执行，并且这样做将为图像电荷/电流信号的每个周期/频率分量生成多个谐波。然而，不同阶次的谐波可以在经傅立叶变换的图像电荷/电流信号的频谱内彼此混合(重叠)，这使得更难将分量的频率与质荷比(m/z)或离子种类的质量相关。
已经提出了几种方法来解决这个问题，但是在许多这样的方法中，信号分析仅仅旨在确定对应于离子种类的m/z的单个频率值。然而，它没有给出任何关于周期/频率分量随时间变化的动力学的重点。本领域中有几种技术旨在研究这种动力学，并且这些技术通常将所谓的“时间-频率分析”应用于包含瞬态的图像电荷/电流信号。短时傅立叶变换(STFT)就是一个这样的示例，如US7964842B2(Claus 等人)的“EVALUATION OFFREQUENCY MASSS PECTRA”)中所述。像许多“时间-频率分析”技术一样，这种技术依赖于从图像电荷/电流信号生成二维函数F(t,f)，其中函数的一维是时间维度(t)并表示信号的时间变化，而函数的第二维是频率维度(f)并表示信号的频谱。图1A示意性地表示了这种类型的2D函数在“时间-频率分析”中的形式，且图1B以图形示出了这种函数的一个示例。该技术依赖于时域和频域两者中的2D函数F(t,f)的分析，以导出信号随时间的频率变化。为了生成2D函数F(t,f)的每个频率节点，这种方法需要相当大的计算成本和傅立叶变换积分随时间多次计算的复杂性。
本发明是根据以上考虑而设计的。
发明内容
图像电荷/电流信号可以在质谱仪中获得，该质谱仪使用包含对应于某些捕获离子种类的振荡的周期分量的信号的非破坏性检测。然而，本发明适用于需要分析包含周期分量的信号的任何其他场离子分析。离子运动的频率取决于其质荷(m/z)比，在离子分析器(如离子阱)内存在多个离子包的情况下，具有相同m/z比的每个离子包的运动可以如离子分析器的聚焦特性所提供般是同步的。
本发明涉及图像电荷/电流信号中被称为瞬态的信号的分析。信号可以包含一个或多个周期分量。分量的周期性意味着它揭示了信号的量值或振幅在某个时间片段内发生一次的变化，并且在每个连续的时间片段内重复一次。每个周期分量也称为信号的频率分量。总信号是所有周期/频率分量的总和。周期分量的周期T(秒)可以称为对应于相应频率分量的频率f(Hz)，关系式为：f＝1/T。此处，在这个意义上可互换地指“周期分量”和“频率分量”。图像电荷/电流信号本质上可以是非谐波的或谐波的，并且两种情况都可以包括其中的周期分量。例如，图像电荷/电流信号可以由“简谐运动”的离子运动产生，使得图像电荷/电流信号可以是正弦形式。然而，本发明不限于这种信号和这种离子运动。因此，图像电荷/电流信号可以由离子的其他类型的谐波运动产生，这不是“简单的谐波运动”，而是重复的周期运动。本发明特定而言(但不是唯一地)涉及其中离子运动是周期性的或接近周期性的并且由拾取(图像电荷/电流)检测器检测的离子阱。
最一般而言，本发明提供了用于从一维(1D)图像电荷/电流信号产生示出了图像电荷/电流信号的二维(2D)函数的方法和装置，该图像电荷/电流信号跨越时间的两个横向维度，其中两个时间维度被配置为允许直接且容易地识别离子分析器装置内的振荡运动的周期分量(即，频率分量)以及这种运动的变化。这避免了求助于生成需要使用傅立叶变换等的2D时间频率分布的需要。本发明的另一个优点是，与例如STFT方法相比，它给出了更好的质量解析率和更好的信噪比(S/N)。
在具有一个或多个周期分量或频率分量的1D时域中的1D信号F1(t)，可以在2D时域中通过堆栈已经根据对应于频率分量之一的频率的周期分段之后的信号的连续段而被转换成2D函数F2(t1,t2)。对F2(t1,t2)形状的分析允许确定和分析频率分量行为。这提供了关于离子运动动力学和离子分析器性能的有用信息。这个关于离子运动的信息是从2D时域信号而不是从频域信号得到的。
1D信号的分段可以在对应于预选频率f(其中T＝1/f)的某个预选周期T执行。每第n段(n＝1,2,3,…)包含沿第一时间维度(即，在第n次出现预选周期T内的时间)限制在时间间隔[(n-1)T:nT]内的信号数据。信号的连续片段被置于前一片段的“后面”，使得每个片段在第一时间维度上沿着共同间隔延伸，例如[0:T]，而连续片段沿着第二时间维度排列，一个在另一个“后面”。这会从1D信号数据生成2D函数。
当产生1D时域信号F1(t)时，通过随时间顺序记录许多图像电荷/电流测量，结果是一系列数据值。这些数据值中的每一个表示在特定时间点进行的特定图像电荷/电流测量的值。当然，这意味着每个数据值都有自己唯一的“时间”值，这是记录特定数据点的时间。换句话说，1D时域信号F1(t)是1D函数，其中“自变量”是时间(t)，而“因变量”是在给定时间点获得的图像电荷/电流测量值。如果信号F1(t)包含周期分量，那么它将在F1(t)定义的连续数据值内周期性地呈现为重复特征。例如，重复特征可以是F1(t)的值相对于周围的F1(t)的值显著不同的相对短暂但显著的增强或“峰值”或“脉冲”形状，其可以相对均匀的，诸如举例为背景噪声。
根据本发明的优选方面，信号F1(t)的连续片段的“堆栈”是在该信号已经被分段到持续时间[0；T]上的相等片段上之后执行。这具有在同一时间间隔[0；T]内将多个测量值组合在一起的效果。图12的(a)、图12的(b)和图12的(c)示出了分段信号F1(t)并将其堆栈的效果的示意性示例，这对于更好地理解本发明是有用的。在图12的(a)中，以连续曲线的形式示出了假设的1D时域信号F1(t)，该曲线示出了表现为在信号中周期性重复的平滑信号峰值或脉冲特征的周期分量。脉冲特征的重复周期为‘T’秒。在这个示例中，T是8个时间单位长(例如，以毫秒为测量单位)。假设的1D时域信号F1(t)在某种意义上是假设的，即如果在时间间隔3T内在非常接近的采样时间点上进行非常大量的离散测量，将会看到该信号，使得测量的信号看起来实际上是连续的。
然而，在实践中，这种信号的离散测量通常在由更显著的时间步长(例如，在该示例中，δt)间隔的采样时间点进行。图12的(a)将1D时域信号F1(t)的这些离散值表示为假设的1D函数的连续曲线上的“点”。样本(点)每个位于16个单独的采样时间点(a、b、c、d、e、…n、o、p)处，它们每个在时间上与它们最近的相邻点分离采样时间间隔δt。在这个示例中，T＝8个时间长度单位，并且δt＝3/2个时间长度单位。16个采样时间间隔跨越三个周期(即，3T＝16δt＝24单位)。如图12的(b)可见，如果堆栈时间间隔[0；T’]正确地选择，使得T’＝T，那么堆栈的效果是造成不同的采样数据点在间隔内适当地“对齐”，使得每个点位于间隔[0；T’]在对应于其在被测量时间周期T内的位置的位置处。换句话说，样本相对于周期性峰值特征的形状和位置的时间位置在堆栈间隔[0；T’]内被保留/再现，仅指T’＝T。换句话说，如果T’＝T，那么在任意一个堆栈间隔[0；T’]中的周期峰值结构在时间间隔[0；T’]内为“同相”，并且周期性峰结构的“相位”在每个其他堆栈间隔中。
因此，在图12的(b)的堆栈1D时域信号F1(t)中示出的每个采样数据点被标记为在其被测量的采样时间点(即，“m”；“c”；“h”等)，并且可以看到样本共同追踪/再现周期峰值特征的形状及其在周期间隔T内的位置。应该理解，在图12的(a)所示的示例中，故意将采样时间间隔δt变大，以帮助说明适当分段和堆栈的建设性效果。然而，在实践中，采样时间间隔δt可以比周期性特征/峰值的持续时间小得多，使得该特征在未分段的1D时域信号F1(t)中已经被很好地解析。然而，如果该特征具有相对短暂的持续时间，那么在连续图像电荷/电流测量之间的时间间隔与信号特征的持续时间相当时，在F1(t)内该信号特征的详细结构或形状可能不清楚。换句话说，如果在该特征的每次出现期间没有进行足够的样本测量来清楚地解析该特征，那么本发明可以克服该问题，因为“堆栈”的过程增加了间隔[0；T]内的数据点的密度；如图12的(b)所示，这可能导致特征解析率的提高。
为了进一步说明这一点，图12的(c)示出了堆栈时间间隔[0；T’]选择不正确，因此T’≠T时的结果。在本示例中，T’＝0.75T。堆栈的效果是造成不同的采样数据点在间隔[0；T’]分散并且未能适当地'对齐'。可以看出，这些样本明显无法共同追踪/再现在周期间隔T’内的周期峰值特征的形状及其位置。此外，无法追踪/再现周期性峰值特征的形状和位置只会导致数据点在堆栈信号的空间上的非结构化散射。随着采样时间间隔δt在大小上减小和样本数量的增加，这种散射会越来越多地填充该空间。
以此方式，根据本发明的优选方面，使用“正确的”堆栈周期T’＝T对信号F1(t)的连续片段进行“堆栈”，造成解析的瞬态或峰值特征(参见图12的(b))从一个不同的非结构化分散数据内出现(参见图12的(c)，当T’≠T时会出现)。通过预先选择的堆栈周期T’的迭代搜索/优化，可以找到与信号F1(t)内包含的周期分量的周期T的匹配(即，f＝1/T匹配频率分量的频率)。通过检测堆栈的1D信号F1(t)的区域中的数据密度的变化的过程，可以检测该数据何时解析成峰状形状，该峰状形状表示由具有频率f＝1/T的频率分量的振荡离子运动造成的图像电荷/电流信号中解析的瞬态或峰特征。
这个条件在2D时间域中的2D函数F2(t1,t2)中也表现为沿着平行于第二时间维度t2的线性路径延伸的连续对准峰值的阵列。这是因为，峰的每次出现的时间位置在连续堆栈的片段内[0；T]内是相同的位置。当那些连续堆栈的片段沿着第二时间维度排列时，一个在另一个后面，这将沿着第二维度以线性阵列绘出对准的峰。带正电的离子的振荡运动可以具有周期性地降低装置的拾取电极上的电势的效果，从而造成图像电荷/电流信号周期性地下降。另一方面，带负电的离子可能造成电势的周期性增加，从而造成图像电荷/电流信号周期性上升。此外，图像电荷/电流信号的“记号”可以被装置本身的电子器件反转，从而给用户选择如何呈现周期分量的选项(即，“加法”或“减法”)。为了避免疑问，本文中关于图像电荷/电流信号的“峰值”或“多个峰值”的参考包括对增强(即，加法结构或脉冲)或降低/下降(即，减法结构或脉冲)的参考。
可以通过检测或识别连续子时间间隔何时出现在间隔[0；T’]内来完成“正确的”堆栈周期的识别，其中不存在任何信号数据点(或存在至少不显著数量的信号数据点，诸如少于5％，或信号数据点的2％、1％)，这些信号数据点的信号值低于适当的阈值，或是或者信号值高于适当的阈值。换句话说，在信号内的周期分量结构自身呈现为背景信号上的增加的情况中(即，加法结构或脉冲)，可以设置“适当的阈值”，使得可以监控信号值低于该阈值的信号数据点的缺失/微不足道。相反，在信号内的周期分量结构本身呈现为背景信号的减少的情况中(即，减法结构或脉冲)，可以设置“适当的阈值”，使得可以监控信号值高于该阈值的信号数据点的缺失/微不足道。
或者，可以通过检测或识别连续子时间间隔何时出现在间隔[0；T’]内来完成“正确的”堆栈周期的识别，其中不存在任何信号数据点(或存在至少不显著数量的信号数据点，诸如少于5％，或信号数据点的2％、1％)，这些信号数据点的信号值不在适当的值范围内，其中范围的上限由阈值上限限定，范围的下限由阈值下限限定，而阈值下限小于阈值上限。上限阈值的量值可以被选择为超过间隔[0；T’]内的背景信号(例如噪声)的平均值。阈值下限的量值可以被选择为小于间隔[0；T’]内的背景信号(例如噪声)的平均值。
最优选地，连续子时间间隔被选择为持续时间大于数据采样时间间隔。如果在所有堆栈的片段内同时在连续且重要的子时间间隔内，信号值适当地持续高于或低于阈值，那么该子间隔将出现。这表明那里存在周期分量。换句话说，在子间隔期间，周期分量的存在适当地增强/提升或减小/抑制了测量的信号值，使其持续高于或低于阈值。
阈值水平可以被选择为对应于一般背景信号水平的值(例如，噪声水平)，或者值更大或值更小的水平。优选地，阈值水平大于(或适当地低于)一般背景水平(例如，平均噪声水平)，但仅适度如此。这是因为如果阈值水平设置得太高(或太低，视情况而定)，那么它可能忽略(即，大于或小于)与堆栈信号内仅具有适度振幅的周期分量相关联的峰值信号(或下降信号)值。
一般来说，这样一个重要的子间隔的存在可能发生，因为该子间隔内的所有信号值包括两个信号分量：
(1)背景噪声；以及，
(2)解析的周期性特征的一部分。
图12的(b)中示意性地示出了一个这样的示例，其中周期分量被“附加地”呈现为信号电平的增强，并且其中从T’/3延伸到2T’/3的连续子区域包含对应于采样时间“g”、“b”、“m”、“h”、“c”、“n”和“i”的数据点。所有这些数据点的信号值明显高于堆栈信号的一般背景信号电平。相反，图12的(c)中说明了这种类型的任何显著连续子间隔的缺失，其中对应于采样时间“e”、“a”、“f”、“j”、“k”和“l”的数据点每个具有对应于一般背景信号电平的信号值，并且它们沿着片段间隔[0；T’]的整个长度均匀分布。
连续子间隔的持续时间可以选择为片段间隔[0；T’]的长度的至少5％，或者可以是片段间隔[0；T’]的长度的至少10％，或者可以是片段间隔[0；T’]的长度的至少15％，或者可以是片段间隔[0；T’]的长度的至少20％，或者可以是片段间隔[0；T’]的长度的至少25％，或者可以是片段间隔[0；T’]的长度的至少30％，或者可以是片段间隔[0；T]的长度的至少50％，可以根据要检测的周期性瞬态特征(例如，峰值或脉冲)的可能/预期持续时间或宽度来适当选择连续子间隔的适当大小。例如，较窄或较短的预期瞬态特征可能需要使用较短的连续子间隔来更准确地检测它们。
最优选地，连续子时间间隔的持续时间可大于数据采样时间间隔δt。例如，连续子间隔的长度/持续时间可以选择为采样时间间隔的长度的至少两倍，或者可以是采样时间间隔的长度的至少3倍，或者可以是采样时间间隔的长度的至少5倍，或者可以是采样时间间隔的长度的至少10倍、25倍、50倍或100倍。
算法可以自动检测或识别何时何地不存在信号值低于预设阈值水平的任何信号数据点(或至少它们的数量微不足道)。例如，算法可以实施一种方法，其中在子间隔的位置沿着间隔[0；T’]作为“滑动窗口”移动前进时，将预设子间隔内的所有样本中具有预定义持续时间的信号值与预定义阈值进行比较。“滑动窗口”可以沿间隔[0；T’]以等于数据采样时间间隔δt或该间隔的倍数的连续步长移动。当“滑动窗口”不包含周期分量的任何部分时，“滑动窗口”内低于阈值的数据点的数量将是最大的。然而，当“滑动窗口”仅包含对应于周期分量的数据点时，“滑动窗口”内低于阈值的数据点的数量将为零。后一种情况可用于检测宽度不大于“滑动窗口”的宽度的周期分量的存在。当然，可以减小定义“滑动窗口”的子间隔的宽度，以便尝试检测更窄的周期分量(例如，更窄的信号峰值)。优选地，“滑动窗口”的宽度小于要检测的周期分量的宽度/持续时间。
如前所述，信号的连续片段被置于前一片段的“后面”，使得每个片段在第一时间维度上沿着共同间隔例如，[0:T]例如延伸，而连续片段沿着第二时间维度排列，一个在另一个“后面”。这会从1D信号数据生成2D函数。
当堆栈周期T’与周期分量的周期T重合时，阵列中的每个连续峰驻留在相应的一个连续片段内，并且每个峰位于(例如，居中)共同间隔例如[0:T]内的基本相同的位置。结果，峰阵列的线性路径沿着第二时间维度延伸，但是不沿着第一时间维度延伸。例如，路径可以平行于第二时间维度的轴，但是正交于第一时间维度的轴。
如果路径偏离该条件，这表明在图像电荷/电流测量期间振荡离子运动的周期变化。如果周期(T)和因此的频率分量的频率(f＝1/T)在图像电荷/电流的测量过程中不是恒定的，将会看到路径偏离上述线性。这种偏离有很大的分析价值。
该方法对于包含“窄”信号峰值的非谐波图像电荷/电流信号尤其有效，即，当脉冲宽度比振荡离子运动的周期T小得多时是“窄的”。然而，该方法也可以用于谐波信号。该方法允许获取信息，例如：
1.频率/周期分量：例如，同位素离子种类可以使用采集时间来阐明，否则当使用傅里叶变换方法时，需要分析高次谐波。高次谐波振幅随着谐波阶数的增加而减小，当使用傅里叶变换方法时，这显著降低了灵敏度。
2.离子云行为的动力学：例如，可以推断在离子云振荡运动期间发生的空间电荷效应。这对于调整离子捕获场以减少对具有不同离子数的离子云的不期望的空间电荷影响是有用的。
3.测量时间内的周期变化：该信息可用于校正时域信号的时间轴。当频谱中的峰值形状在测量(注意，通常是最强检测信号时间)开始时由于打开/闭合栅极而出现的离子捕获场的不稳定性破坏时，这对于分析特别有用。在测量时间轴(例如，在沿着2D函数的第一时间维度t1的每个间隔内[0:T]内)被校正后，频谱中的峰值形状可以被恢复并且可以用于进一步的分析。
4.单离子事件分析。该方法允许检测单个离子事件，并且例如当单个离子与残余气体原子或分子碰撞时，确定发生的离子分裂事件。这对于构建多电荷重分子的质谱及其分裂路径是有用的。
在第一方面，本发明提供了一种处理表示在离子分析器装置内进行振荡运动的一个或多个离子的图像电荷/电流信号的方法，该方法包括：
获得由离子分析器装置生成的图像电荷/电流信号在时域中的记录；
由信号处理单元：
确定周期信号分量在记录信号内的周期的值；
将记录信号分段成多个单独的连续时间片段，该连续时间片段的持续时间对应于所确定的周期；
在定义确定的周期的第一时间维度中共配准单独的时间片段(即，通过所述“确定”步骤，例如可能已经通过估计、测量或计算确定的上述周期)；以及，
沿着横向于第一时间维度的第二时间维度分离经共配准的时间片段，从而生成共同定义二维(2D)函数的时间片段的堆栈，该二维(2D)函数根据确定的周期内的时间在所述第一时间维度中的堆栈上变化，并且同时根据连续的所述时间片段之间的时间在所述第二时间维度中的堆栈上变化。
例如，将记录的信号分段成多个单独的时间片段的步骤可以包括根据以下关系将1D函数F1(t)转换成2D函数F2(t1,t2)：
t→t1+t2
F1(t)→F2(t1,t2)～F1(t1+t2)。
此处，变量t1是连续变量，其值被限制在时间片段[0；T]，范围从0到T，其中T是由上述“确定”步骤确定的周期分量的周期。此外，变量t2是离散变量，其值被限制为t2＝mT，其中m是整数(m＝1,2,3,…,M)。m的上限值可定义为：M＝Tacq/T，其中Tacq“采集时间”，即采集所有数据点的总持续时间。
换句话说，可以通过实行这些限制来执行分段，使得整数“m”的每个单独的值定义新的分段和沿着第二时间维度t2的步长。在第一时间维度t1中，每个片段都有一个持续时间，范围仅从t1＝0到t1＝T。这也意味着每个片段的开始时间点共享连续时间变量t1的相同值(即，t1＝0)，但是在第二时间维度中具有唯一的时间值t2。类似地，这也意味着每个片段的结束时间点共享连续时间变量t1的相同值(即，t1＝T)，而每另一片段的结束时间点在第二时间维度中具有唯一的t2值。在这个意义上，不同的片段在2D函数F2(t1,t2)的2D空间中是彼此“共配准的”(即，在时间上对准)。当然，应当理解，图像电荷/电流信号的实际采样值是在连续时间间隔[0；T]内的有限数量的离散时间点采样的离散值。这意味着在片段中，实际测量的信号值在精确的时间点：t1＝0，t1＝T处可能存在，也可能不存在(取决于采样速率等)。
例如，将记录的信号分段成多个单独的时间片段的步骤可以包括根据以下关系将1D函数F1(t)转换成2D函数F2(t1,t2)：
此处，
另外，整数N表示在片段时间间隔[0；T]内可用的数据点(测量值或样本)的量。例如，数据采样时间间隔δt可以使得δt＝T/N，并且计数整数‘n’在n＝1,2,…,N中变化。换句话说，分段步骤可以产生包括“m”行和“n”列的数据值的矩阵Fnm。矩阵的每一行定义唯一的片段，而连续的行定义片段的“堆栈”。矩阵行的“行”维度对应于第一时间维度t1，而矩阵的“列”维度对应于第二时间维度t2。在这个意义上，不同的片段在2D函数F2(t1,t2)的2D空间中彼此是“共配准的”(即，在时间上对准)，并且彼此“分离”。
例如，将记录的信号分段成多个单独的时间片段的步骤可以包括根据以下关系将1D函数F1(t)转换成2D函数F2(t1,t2)：
此处，F2(t1,t2)中的每个片段被构造为F1(t)的Navg连续片段的平均值。计数整数可能的选择有：N＝T/δt；m＝1,2,3,…,M；其中M＝Tacq/(T*Navg)。当然，设置Navg＝1的值意味着没有平均值。如果信号F1(t)不是在某个任意时间定义的，ti＝nT/N+jT，那么可以使用定义了F1(t)的相邻测量信号值对其值进行插值。
因此，在这个示例中，约束条件Fnm是由计数整数定义的两个独立的行/列坐标的矩阵函数，根据本发明的方面，“n”和“m”执行上述“共配准”和“分离”的步骤。每个具有相同n值的任何两个以上矩阵元素在矩阵的2D空间中彼此“共配准”(即，对准)(即，矩阵的所有行的矩阵元素以有序的方式对准/“共配准”，以定义矩阵的列)。通过应用对于Fnm的元素，计数整数‘m’以离散的步长增加的条件(例如，“m”从“m”增加到“m+1”等)，这造成矩阵的相邻‘行’在第二时间维度t2中分离距离{T＝(m+1)TNavg-mTNavg}。这些过程步骤的结果是由此生成共同定义二维(2D)函数F2(t1,t2)的时间片段的堆栈。
这种方法允许从时域信号获得频率信息，而无需变换到频域。这是识别单个离子和离子云的动力学的非常方便和有效的方法。在表示测量信号的2D函数中可以看到与同位素相关联的精细结构，即使在很短的采集时间期间也是如此。该方法允许识别并校正由电场或磁场不稳定性导致的图像电荷/电流信号中的扰动，该电场或磁场不稳定性可能由例如用于驱动这种场的电子器件中的栅极脉冲扰动造成。
希望地，该方法包括在显示装置上，在包括第一时间维度和第二时间维度的平面上绘制2D函数，并表示该函数的固定值或与之相关联，或者以三维(3D)形式绘制，该三维形式进一步包括横向于所述平面并且表示该函数的变化的第三维度。例如，为了表示2D函数的固定值，在2D空间中的给定坐标点(t1,t2)处，可以对2D函数的表示应用等高线，其中2D函数内共享相同固定值的所有点由等高线连接。这实际上以地图的方式表示了2D函数，其中2D函数的值由“海拔”等高线表示。可选地，或者另外，为了表示2D函数的固定值，在2D空间中的给定坐标点(t1,t2)处，可以对2D函数的表示应用颜色编码，其中2D函数中共享相同固定值的所有点被分配相同的颜色，而共享不同固定值的其他数据点被分配不同的颜色，以允许以“热图”的方式在视觉上区分不同的函数“高度”。
例如，通过表示与2D函数相关联的固定值，可以定义阈值，可以将2D函数的值与该阈值进行比较。如果2D空间中给定坐标点(t1,t2)处的2D函数值超过阈值，那么该坐标点可以由第一固定值(例如，值1.0)来表示，而不考虑此处的2D函数的实际阈值以上。相反，如果2D空间中给定坐标点(t1,t2)处的2D函数值不超过阈值，那么该坐标点可以由第二固定值(例如，零值，0)来表示，而与此处的2D函数的实际阈值以上无关。结果得到二进制值的2D图，其中2D函数的阈值以上位置与阈值以下位置明显不同。在显示器中，固定值1.0可以由第一颜色或阴影(例如，白色)表示，而第二固定值0可以由不同的第二颜色或阴影(例如，黑色)表示。下文描述的图8就是一个示例。
优选地，该方法可以包括根据2D函数内在第一时间维度和/或第二时间维度中的周期信号分量的相应变化来确定离子的所述运动的变化。例如，已经使用“正确的”堆栈周期(T’＝T)识别具有周期T的周期分量本身可以呈现为延伸穿过2D函数的2D空间的线性特征(例如，通道、条带或脊，取决于2D函数在显示器中的表示方式)。要确定或检测的变化可以是以下任何一个或多个：线性特征的方向的变化；该特征的线性的偏离；该特征的宽度的变化；该特征的高度/振幅的变化。这种变化可以通过视觉检测，通过检查和分析，或者通过合适的算法自动检测。这种偏离可能表明周期分量的周期已经从它的初始值T变为一个新值T”，其中T’≠T”。因此，以前“正确的”堆栈周期不再是“正确的”，这表明它本身是2D函数2D空间内的周期分量的出现的变化。该方法可以包括在第二时间维度中确定所述周期信号分量在第一时间维度中的位置变化，从而识别离子的所述振荡运动的变化。例如，当在2D函数的两个连续堆栈片段的间隔[0；T]内比较时，周期特征的位置(即第一时间维度)可以不同/改变。片段的堆栈发生在第二时间维度(例如，诸如在Fnm和Fn(m+1)之间)，并且第二维度中的时间推进使得这种比较能够揭示(即，以更容易/准确地允许人们来确定)所述周期信号分量在第一时间维度中的位置变化(即，在间隔[0；T]内)。
希望地，该方法包括在第二时间维度中确定所述周期信号分量在第一时间维度中的持续时间的变化，从而识别离子的所述振荡运动的变化。例如，当在2D函数的两个连续堆栈片段的间隔[0；T]内比较时，周期特征的位置(即第一时间维度)可以不同/改变。然而，特征的宽度(例如，参见图6A)可能随着时间在第二时间维度上前进而改变(单独地或除了位置的改变之外)。再次，由于片段的堆栈发生在第二时间维度(例如，诸如在Fnm和Fn(m+1)之间)，所以该第二维度中的时间推进使得这种比较能够揭示(即，以便更容易/更准确地允许人们来确定)所述周期信号分量的持续时间/宽度在第一时间维度上的变化(即，在间隔[0；T]内)。
该方法可以包括：
在所述单独的连续时间片段之中，识别在连续时间片段中包含两个以上周期信号分量的时间片段；以及，
根据2D函数内的两个以上不同的周期信号分量，解析所述离子的两个以上不同的质荷比(m/q)。例如，周期T1的第一周期分量已经使用“正确的”堆栈周期(T’＝T1)来识别，其自身可以呈现为延伸穿过2D函数的2D空间的第一线性特征(例如，通道、条带或脊，取决于2D函数在显示器中的表示方式)。因此，同时第二周期分量将已经使用“不正确的”堆栈周期(T’＝T1≠T2)来识别，并且该分量本身可以呈现为在倾斜于第一线性特征的方向上延伸穿过2D函数的2D空间的第二线性特征(例如，通道、条带或脊，这取决于2D函数在显示器中的表示方式)。第一线性特征的长度可以在平行于第二时间维度的方向上延伸穿过2D函数的2D空间，并且可以具有在平行于第一时间维度的方向上延伸的“宽度”。第二线性特征的长度可以在倾斜于第二时间维度的方向上延伸穿过2D函数的2D空间，并且可以具有在平行于第一时间维度的方向上延伸的“宽度”。
实际上，与周期分量相关联的任何线性特征的长度，无论是单一特征还是其他线性特征中的一个，都可以在平行于第二时间维度的方向上延伸穿过2D函数的2D空间，并且可以具有在平行于第一时间维度的方向上延伸的“宽度”。这种平行取向表明已经使用“正确的”堆栈周期识别了周期性特征。
要确定或检测的变化可以是以下任何一个或多个：线性特征的方向的变化；该特征的线性的偏离；该特征的宽度的变化；该特征的高度/振幅的变化。这种变化可以通过视觉检测，通过检查和分析，或者通过适当的算法自动检测。这种偏离可能表明周期分量的周期已经从它的初始值T变为一个新值T”，其中T”≠T”。因此，以前“正确的”堆栈周期不再是“正确的”，这表明它本身是2D函数2D空间内周期分量的出现的变化。
该方法可以包括根据第一时间维度内的周期信号分量在第二时间维度内的分叉(例如分叉或分开成两部分)来确定所述离子的分裂。例如，当一个离子分裂成两个分裂产物，每个碎片产物在图像电荷/电流信号中产生各自的周期分量，并且该周期分量的周期(Tfragment)不同于母离子的周期(T)时，离子的分裂可能造成已识别的周期分量的先前“正确”的堆栈周期(T’＝T)自发地变得“不正确”。结果可能是分开、叉开或其他形式的分叉，因为与母离子相关联的线性特征也分裂成沿2D函数的2D空间延伸的两个单独的线性特征(例如，参见图8)。
该方法可以包括确定所述变化发生的时间，并且仅对在所述变化发生的时间之前生成的记录信号的部分应用后续分析过程。希望地，该方法包括确定所述变化发生的时间，并且仅对在所述变化发生的时间之后生成的记录信号的部分应用后续分析过程。以此方式，分析可以集中在与所讨论的离子的特定条件相关的信号部分(例如，在离子分裂之前，或在离子分裂之后)。这使得分析更加通用和精确。
该方法可以包括在第二时间维度中，识别所述周期信号分量在第一时间维度中的位置和/或持续时间的变化，从而识别所述离子分析器装置的电场和/或磁场的不稳定性。已经发现，根据本发明，可以检测离子分析器装置中的不稳定性，这使得用户不仅可以确定数据何时可能被破坏，还可以允许被破坏的数据被校正，从而保存否则会丢失的有价值的数据。
该方法可以包括基于所识别的变化来校正2D函数，以使得所述周期信号分量在第一时间维度中的所述位置在第二时间维度中呈现为基本不变。例如，这可以通过改变(例如，变换，通过应用于数据的数学变换)记录的瞬态信号特征(即，在第一时间维度中，[0；T])，使得信号的频率(即，第二时间维度中的变化)在该变换维度中是恒定的来完成。
在该方法中，希望地，该信号处理单元优选地被配置为通过迭代地进行以下过程来确定周期信号分量的周期的所述值：
将记录的信号分段成多个单独的连续时间片段，该连续时间片段的持续时间对应于一个试验周期；以及，
在定义试验周期的所述第一时间维度中共配准单独的时间片段；以及，
沿着所述第二时间维度分离经共配准的时间片段，从而生成共同定义所述二维(2D)函数的所述时间片段堆栈；以及，
确定周期分量在第一时间维度中的位置是否沿着第二时间维度变化，当确定基本没有发生这种变化时，迭代过程结束。
该方法可以包括确定2D函数的实例子集，其中2D函数的值低于(或为，或者高于)预设阈值；以及，
从所述实例子集之中，并且在每个单独的时间片段内，确定在第一时间维度中2D函数从不低于(或为，或者从不高于)所述预设阈值的时间间隔的期间；
将时间间隔识别为包含周期信号分量(或为，或者识别为不包含周期信号分量)。时间间隔可以是上文提到的“连续子时间间隔”。这使得能够通过检测或识别连续子时间间隔何时存在/出现在堆栈间隔[0；T’]内来识别“正确”的堆栈周期，其中不存在任何信号数据点(或至少它们的数量微不足道，诸如少于5％、或为信号数据点的2％或1％)具有低于适当阈值的信号值。
该方法可以包括在第二时间维度中确定在第一时间维度中所述时间间隔的持续时间的变化，从而识别离子的所述振荡运动的变化。该方法可以包括在第二时间维度中确定所述时间间隔在第一时间维度中的位置变化，从而识别离子的所述振荡运动的变化。
希望地，该方法可以包括在所述单独的连续时间片段之中，识别包含多个周期信号分量的时间片段，该多个周期信号分量出现在仅包含一个周期信号分量的时间片段之间，以及从堆栈中排除那些被识别的时间片段，从而在堆栈中留下那些仅包含一个周期信号分量的时间片段。
优选地，该方法可以包括对于第一时间维度/轴t1上的给定时间点，计算沿着第二时间维度/轴t2延伸的一些或所有数据的2D函数值的平均值。可以为第一时间维度/轴t1上的几个单独且连续的时间点或所有时间点计算这样的平均值。结果是在第二时间维度t2上对数据求和并求平均值。这可以在第一时间维度t1中单独产生单个1D函数S(t1)，因为平均过程折叠了二时间维度。因此，1D曲线可以表示与由离子振荡运动引起的图像电荷/电流信号内的周期分量相关联的平均时域瞬态/峰值。我们发现，在最终的1D函数S(t1)中形成的峰特征的顶点高度/振幅与所讨论的离子上的电荷量成比例。该方法可包括测量/确定在所得1D函数中S(t1)形成的峰值特征的顶点高度/振幅的值，并相应地确定离子的电荷。该方法可以包括提供将测量的顶点高度/振幅与离子电荷相关联的预定校准曲线或表格，以及使用测量的顶点高度/振幅和校准曲线或表格来确定离子电荷。顶点高度/振幅可以通过确定1D函数S(t1)的最大值来确定，或者可以更精确地确定，例如，将1D函数S(t1)或包含峰值特征的曲线的至少一部分拟合到高斯曲线、抛物线，或者经由RC电路信号拟合。
优选地，该方法可以包括通过将采样时间点t1处的1D函数F1(t)的值与相同的相应采样时间点t1处的预定周期函数G(ti)的值相乘来生成1D函数S(t)。预定的周期函数G(ti)优选地具有周期T，该周期T等于已经在由离子的振荡运动生成的图像电荷/电流信号中识别的周期分量的周期。这个乘法程序可以在多个单独的采样时间点t1重复。然后可以对所得的积求和。结果是积分或“累加”函数。这可以体现为两个向量F1(t)和G(t)的标量积F1(t)·G(t)，如下：
其中，
F1(t)＝[F1(tO)，F1(t1)，…，F1(ti)，…，F1(t)]T
G(t)＝[G(t0)，G(t1)，…，G(ti)，…，G(t)]T
此处，G(ti)是周期为T的预定周期函数，如上所述，这是在由离子振荡运动生成的图像电荷/电流信号中已经识别的周期分量的周期。因此，G(ti)＝G(ti+nT)，其中n＝1,2,3,…是整数。结果是累加函数S(t)，该函数在数据采集时间间隔：t＝[0:Tacq]的某些或全部时间内定义。周期函数G(ti)可以是正弦函数(例如，G(ti)～cos(2πti/T))，或者可以由连续(例如，“梳状”函数)规则隔开(在时间上)的高斯函数或δ函数组成，其中分量高斯或δ基函数之间的规则间距等于周期分量的周期T。如果周期函数G(ti)是正弦函数(例如，～“sin”或～“cos”函数，或指数基，～exp(-i2π.t/T))，那么没有必要选择适当的相位阶段-任何相位都是适当的。
然而，对于周期函数G(ti)的其他形式，(例如，非正弦函数，诸如高斯函数或δ函数)，为了改善结果，可以优选地选择G(ti)内的周期的适当相位。该相位优选对应于在其间隔[0；T]内的周期分量的相位。换句话说，相位当离子在拾取检测器上产生首个信号脉冲时，相位可以优选地对应于首段[0；T]内的时间0≤T’≤T。作为示例，如果t’＝T/4，那么可以选择周期函数的相位G(ti)，使得第一高斯函数或δ函数等以时间t’＝T/4为中心，所有随后的高斯函数或δ函数等以规则的周期性时间间隔T跟随。
已经发现，如果周期分量的周期T(分量频率f＝1/T)保持恒定，那么累加函数S(t)的量值随时间(t)以基本恒定的变化率(即，上升的潜在“斜率”)增长。然而，如果周期分量的周期变化(即，T→T*≠T)，那么变化率(即，上升的斜率)也改变。当负责生成由振荡运动生成的图像电荷/电流信号的离子脱离稳定的振荡运动时，会发生这种周期变化。
发现函数的量值的变化率S(t)(即，累加函数S(t)在数据采集时间间隔：t＝[0:Tacq]内的增长斜率)与离子的电荷z成比例：
此处，术语“a”和“b”是恒定的、预定的校准值。离子的电荷z可以根据这个等式来确定。该方法可以包括累加函数S(t)的量值的变化率(即上升的“斜率”)来确定离子的电荷的值。
在第二方面，本发明可以提供一种离子分析器装置，该离子分析器装置被配置为生成表示在其中进行振荡运动的一个或多个离子的图像电荷/电流信号，其中该离子分析器装置被配置为实施上述方法。
获取由离子分析器装置在时域中生成的图像电荷/电流信号的记录的步骤可以包括在由所述信号处理单元处理多个图像电荷/电流信号之前获取多个图像电荷/电流信号。
获得多个图像电荷/电流信号可以包括：
产生离子；
捕获离子，使得捕获的离子进行振荡运动；以及，
使用至少一个图像电荷/电流检测器获得表示进行振荡运动的捕获离子的多个图像电荷/电流信号。
优选地，该离子分析器装置包括以下任何一个或多个：离子回旋共振阱；OrbitrapRTM，该OrbitrapRTM配置为使用四对数电场进行离子捕获；静电线性离子阱(ELIT)；四极离子阱；离子迁移率分析器；电荷检测质谱仪(CDMS)；静电离子束阱(EIBT)；轨道频率分析器(OFA)；平面静电离子阱(PEIT)，以用于在其中生成所述振荡运动。PEIT的示例在LiDing、Ranjan Badheka、Zhengtao Ding和Hiroaki Nakanishi在J.Am.Soc.MassSpectrom.2013,24,3,356–364的“A Simulation Study of the Planar ElectrostaticIon Trap Mass Analyzer”中公开。另一示例在国际专利申请文件WO2016083074A1(Rusinov等人)中公开，其全部内容以引用的方式并入本文。
在第三方面，本发明可以提供一种离子分析器装置，该离子分析器装置被配置用于生成表示其中接收的一个或多个离子的振荡运动的图像电荷/电流信号，该装置包括：
离子分析室，该离子分析室被配置用于接收所述一种或多种离子，并且响应于所述振荡运动生成所述图像电荷/电流信号；
信号记录单元，该信号记录单元被配置用于将图像电荷/电流信号记录为时域中的记录信号；
信号处理单元，该信号处理单元用于处理记录的信号以：
确定周期信号分量在记录的信号内的周期的值；
将记录的信号分段成多个单独的连续时间片段，该连续时间片段的持续时间对应于所确定的周期；
在定义所确定的周期的第一时间维度中共配准单独的时间片段；以及，
沿着横向于第一时间维度的第二时间维度分离经共配准的时间片段，从而生成共同定义二维(2D)函数的时间片段的堆栈，该二维(2D)函数根据所确定的周期内的时间在所述第一时间维度的堆栈上变化，并且同时根据连续的所述时间片段之间的时间在所述第二时间维度中的堆栈上变化。
该离子分析器装置可以被配置用于产生离子。离子分析室可以被配置用于捕获离子，使得捕获的离子进行振荡运动，以及使用至少一个图像电荷/电流检测器获得表示进行振荡运动的捕获离子的多个图像电荷/电流信号。
离子分析室可以包括以下任何一个或多个：离子回旋共振阱；OrbitrapRTM，该OrbitrapRTM被配置为使用超对数电场进行离子捕获；静电线性离子阱(ELIT)；四极离子阱；离子迁移率分析器；电荷检测质谱仪(CDMS)；静电离子束阱(EIBT)；轨道频率分析器(OFA)，平面静电离子阱(PEIT)，以用于在其中生成所述振荡运动。
在另一个方面，本发明可以提供一种具有计算机可执行指令的计算机可读介质，该指令被配置为造成质谱分析装置执行一种处理表示进行振荡运动的捕获离子的多个图像电荷/电流信号的方法，所述方法如上所述。信号处理单元可以包括被编程或可编程的处理器或计算机(例如，包括包含计算机程序的计算机可读介质)，以实施被配置为执行计算机可执行指令。
在本文中，作为动词，术语“记录”可以被理解为包括在信号生成时对信号进行同时记录的参考，并且可以被理解为包括对表示信号的记录数据的参考，例如，通过记录/制作预先记录的这种数据的副本，或者获得这种记录。作为名词，术语“记录”可以被理解为包括对“记录”行为的结果的参考。
在本文中，术语“时域”可以被认为包括对时间的参考，时间被认为是分析或测量时间相关现象中的单独变量。在本文中，术语“频域”可以被认为包括对频率的参考，频率被认为是时间相关现象的分析或测量中的单独变量。
在本文中使用的术语“周期性”可以被认为包括对以一定间隔出现或发生的现象(例如，信号瞬态、或峰值、或脉冲)的参考。术语“周期”包括对振荡或循环现象中的相同事件或状态或基本相同的事件或状态连续出现之间的时间间隔的参考。
作为动词，术语“分段”可以被认为包括对将某物分成分离的部分或节段的参考。作为名词，术语“段”可以包括对事物被分成或可能被分成的每个部分的参考。
作为动词，术语“共配准”可以被认为包括对在表示或定义两个项的域(例如，时域)内将两个以上项对准在一起的过程的参考。该过程可以包括将一个项指定为参考项，并将域内的几何变换、坐标变换或局部位移或数值/数学约束应用于另一个项，使得它与参考项对准。
本发明包括所描述的方面和优选特征的组合，除非这种组合是明显不允许或应明确避免的。
附图说明
现在将参考附图讨论说明本发明原理的实施方案和实验，其中：
图1A示出了与时间-频率分布函数的生成相关的示意图；
图1B示出了2D时间-频率分布函数的示例；
图2示出了离子分析器装置的示意图；
图3A示出了表示离子分析器装置中的一个或多个离子的振荡运动的图像电荷/电流信号的示意图；
图3B示出了2D函数的示意图，该函数包括表示离子分析器装置中的一个或多个离子的振荡运动的图像电荷/电流信号的分段部分的堆栈；
图4示出了诸如图3A所示的图像电荷/电流信号的示意图，在其中正应用分段过程；
图5示出了生成诸如图3B所示的2D函数的过程中的步骤的流程图；
图6A示出了诸如图3B所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，已经在其中应用了分段过程并且在其中应用了共配准。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(a)”，其中压缩了第二时间维度的视图，而呈现了第一时间维度的视图；
图6B示出了如图6A所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，已经在其中应用了阈值化处理。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(b)”，其中呈现了第二时间维度的视图和第一时间维度的视图两者；
图7A示出了诸如图3B所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，已经在其中应用了分段过程并且应用了共配准。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(a)”，其中压缩了第二时间维度的视图，而呈现了第一时间维度的视图；
图7B示出了诸如图7A所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，已经在其中应用了阈值化处理。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(b)”，其中呈现了第二时间维度的视图和第一时间维度的视图两者；
图8示出了诸如图6B和图7B所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，已经在其中应用了阈值处理。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(b)”，其中呈现了第二时间维度的视图和第一时间维度的视图；
图9A示出了如图6B和图7B所示的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，其中已经应用了阈值处理。所示的视图等效于图3B中所示的“视图(b)”，其中呈现了第二时间维度的视图和第一时间维度的视图两者。由于用于生成图像电荷/电流信号的离子分析器装置中的场不稳定性，周期信号分量的位置会发生变化；
图9B示出了对应于图9A的2D函数的校正版本的图像电荷/电流信号的2D函数的示意图，在其中校正了周期信号分量的位置变化；
图10示出了在校正周期信号分量的位置之前和之后，对应于图9A和图9B所示的2D函数的周期信号分量的傅立叶变换频谱；
图11示出了2D函数的示意图，该函数包括表示离子分析器装置中的一个或多个离子的振荡运动的图像电荷/电流信号的分段部分的堆栈。此处，存在两个周期信号分量，其中一个分量的频率是另一个分量的频率的一半；
图12的(a)、图12的(b)和图12的(c)示出了以下函数的示意图：由图像电荷/电流信号的一系列测量值组成的1D函数，该图像电荷/电流信号包含由离子阱或分析器内离子的振荡运动生成的周期分量；和(b)在已经被分段并且片段在长度等于周期分量的周期T的分段间隔[0:T’]中共配准之后的1D函数；以及(c)在已经被分段并且片段在长度等于0.75T的分段间隔[0:T’]中共配准之后的1D函数表示；
图13A和图13B以一系列等间距高斯函数形式示出了(A)：“累加”函数S(t)和(B)在“累加”函数中使用的周期基函数的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图讨论本发明的方面和实施方案。其他方面和实施方案对所属领域技术人员而言是显而易见的。本文中提到的所有文件都以引用的方式并入本文。
在前述描述中或者在以下权利要求中或者在附图中公开，以其特定形式或者根据用于执行所公开功能的手段，或者用于获得所公开结果的方法或过程表达的特征可以适当地可以单独或者以这些特征的任意组合被用于以不同的形式实现本发明。
虽然已经结合上述示例性实施方案描述了本发明，但是当给出本公开时，许多等效修改和变化对于所属领域技术人员而言是显而易见的。因此，上述本发明的示例性实施方案被视为说明性的而非限制性的。在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对所描述的实施方案进行各种改变。
为了避免任何疑问，本文提供的任何理论解释都是为了改进读者的理解。发明人不希望受限于任何这些理论解释。
本文使用的任何章节标题仅用于组织目的，而不应被解释为限制所描述的主题。
在整个说明书中(包括随后的权利要求)，除非上下文另有要求，否则词语“包括(comprise)”和“包含(include)”，以及诸如“包括(comprises、comprising)”和“包含(including)”的变体将被理解为暗示包括所述整数或步骤或整数或步骤组，但不排除任何其他整数或步骤或整数或步骤组。
必须注意的是，如在说明书和所附权利要求中所使用，除非上下文另有明确规定，单数形式“一个(a、an)”、和“该(the)”包括复数个对象。范围在本文可以表示为从“约”一个特定值，和/或到“约”另一个特定值。当表达这样的范围时，另一个实施方案包括从一个特定值和/或到另一个特定值。类似地，当通过使用先行词“约”将值表示为近似值时，将理解特定值会形成另一个实施方案。与数值相关的术语“约”是可选的，并且意为例如+/-10％。
在附图中，为了一致性，相同的项分配相同的参考符号。
图2示出了用于质量分析的静电离子阱80形式的离子分析器装置的示意图。静电离子阱包括离子分析室81、82、83、84，该静电离子阱被配置用于接收一个或多个离子85A，并且当接收离子85B在离子分析室内时，该静电离子阱被配置用于响应于所接收的离子85B的振荡运动86B生成图像电荷/电流信号。离子分析室包括第一电极阵列81和与第一电极阵列隔开基本恒定间隔距离的第二电极阵列82。
电压供应单元(未示出)被布置成在使用时向第一电极阵列和第二电极阵列的电极供应电压，以在电极阵列之间的空间中产生静电场。第一阵列的电极和第二阵列的电极被电压供应单元供应基本相同模式的电压，其中第一电极阵列81和第二电极阵列82之间的空间中的电势分布使得在飞行方向86B上反射离子85B，造成它们在该空间中进行周期性振荡运动。静电离子阱80可以例如如WO2012/116765(A1)(Ding等人)中所述进行配置，其全部内容以引用方式并入本文。如所属领域技术人员容易明白，其他布置也是可行的。
例如如WO2012/116765(A1)(Ding等人)中所述，离子85B在第一电极阵列和第二电极阵列之间的空间内的周期性振荡运动可以通过向第一电极阵列和第二电极阵列施加适当的电压来布置，以基本聚焦在例如第一电极阵列和第二电极阵列之间的中途。如所属领域技术人员容易明白，其他布置也是可行的。
第一电极阵列和第二电极阵列中的每一个电极的一个或多个电极被配置为图像电荷/电流感测电极87，并且同样地，被连接到信号记录单元89，该信号记录单元89被配置用于从感测电极接收图像电荷/电流信号88，并且用于在时域中记录接收到的图像电荷/电流信号。信号记录单元89可以包括适于检测图像电荷/电流的放大器电路，该图像电荷/电流具有与在第一电极阵列81和第二电极阵列82之间的空间中进行所述周期性振荡运动86B的离子85B的质荷比相关的周期/频率分量。
如WO2012/116765(A1)(Ding等人)中所述，第一电极阵列和第二电极阵列可以包括例如由以下两者形成的平面阵列：
(a)平行条状电极；和/或，
(b)同心、圆形或部分圆形导电环。
如本领域技术人员容易理解，其他布置也是可行的。第一电极阵列和第二电极阵列的每个阵列在离子85B的周期性振荡运动86B的方向上延伸。离子分析室包括由第一电极阵列和第二电极阵列以及它们之间的空间限定的主要部分，以及两个末端电极83、84。在主片段和相应的末端片段之间施加的电压差产生了用于在振荡运动方向86B上反射离子85B的势垒，从而将离子捕获在第一电极阵列和第二电极阵列之间的空间内。静电离子阱可以包括离子源(未示出，例如，离子阱)，其被配置用于从离子分析室外部临时存储离子85A，然后经由在两个末端电极83、84之一83中形成的离子注入孔将存储的离子80A注入第一电极阵列和第二电极阵列之间的空间中。例如，如WO2012/116765(A1)(Ding等人)中所述，离子源可以包括用于将离子注入第一电极阵列和第二电极阵列之间的空间中的脉冲发生器(未示出)。如所属领域技术人员容易明白，其他布置也是可行的。
离子分析器80还包括信号处理单元91，其被配置用于从信号记录单元89接收记录的图像电荷/电流信号90，并且用于处理记录的信号以：
(a)确定周期信号分量在记录的信号内的周期的值；
(b)将记录信号分段成多个单独的连续时间片段，其持续时间对应于所确定的周期；
(c)在限定所确定的周期的第一时间维度中共配准单独的时间片段；以及，
(d)沿着横向于第一时间维度的第二时间维度分离共配准的时间片段，从而生成共同限定二维(2D)函数的时间片段的堆栈，该二维(2D)函数根据所确定的周期内的时间在所述第一时间维度中的堆栈上变化，并且同时根据连续的所述时间片段之间的时间在所述第二时间维度中的堆栈上变化。
这些信号处理步骤由信号处理单元91实施，并且将在下文详加描述。信号处理单元91包括处理器或计算机，该处理器或计算机被编程为执行计算机程序指令，以对表示进行振荡运动的捕获离子的图像电荷/电流信号执行以上信号处理步骤。结果是得到2D函数。离子分析器80还包括显示单元93，该显示单元93被配置为接收对应于2D函数的数据92，并向用户显示2D函数。
图3A示出了由图2的离子分析器80生成的一维时域图像电荷/电流信号F1(t)的示意图。该信号对应于由信号处理器91从信号记录单元89接收的记录图像电荷/电流信号90，并且表示离子分析器装置中的一个或多个离子的振荡运动。该信号由一系列规则间隔的短暂(或“瞬态”)但强烈的图像电荷/电流信号脉冲(20a、20b、20c、20d、20e、…)组成，这些脉冲每一个都因其中不存在可辨别的瞬态信号脉冲的纯噪声的中间间隔而彼此分离。每个瞬态信号脉冲对应于在离子阱内的离子的振荡运动期间，离子85B或一组离子瞬态通过静电离子阱80的两个相对图像电荷/电流感测电极87中间时的短暂持续时间。
根据定义，振荡周期是两次反射之间的时间距离(例如，离子动能最小而势能最大的状态)。在对称系统中，可以认为离子的振荡周期就是信号周期。
在静电阱内的振荡运动的一个循环的前半部分期间，当离子85B从左向右移动通过感测电极87时，生成第一瞬态脉冲20a，并且当离子再次通过感测电极87时，生成第二瞬态脉冲20b，这一次在振荡循环的后半部分期间从右向左移动。后续第二个振荡运动循环生成后续瞬态信号脉冲20c和20d。第三个振荡运动循环的前半部分生成后续瞬态信号脉冲20e，并且随着振荡运动的继续，附加的瞬态脉冲(未示出)一个接一个地出现。
连续瞬态信号脉冲每个在时域(即，沿着函数F1(t)的时间轴(t))与其最相近瞬态信号脉冲每个相隔共同时间周期T(对应于实际上是一个周期信号的周期，只要离子振荡运动在静电离子阱内持续，该周期信号就持续)。以此方式，如上所述，周期信号的周期性与静电离子阱80内离子的周期循环运动的周期相关。因此，这个共同时间周期T的存在将瞬态脉冲序列(20a、20b、20c、20d、20e、…)识别为图像电荷/电流信号F1(t)的“周期分量”。假设共同时间周期T必然对应于一个频率(即，共同时间周期的倒数)，那么这个“周期分量”也可以被描述为“频率分量”。信号F1(t)取决于离子周期性振荡运动的性质可以是谐波的，也可以是非谐波的。
图3B示出了2D函数F2(t1,t2)的示意图，其包括图3A中示意性示出的图像电荷/电流信号F1(t)的分段部分的堆栈。这是由信号处理器91生成并输出到显示单元93的数据92定义的2D函数的示例。信号处理器91被配置为确定图像电荷/电流信号F1(t)内的周期分量(20a、20b、20c、20d、20e、…等等)的周期的值(T)，然后被配置为将图像电荷/电流信号F1(t)分段成多个单独的连续时间片段，其持续时间对应于所确定的周期。信号处理器被配置为随后在定义了确定周期T的第一时间维度t1中共配准单独的时间片段。接下来，信号处理器91沿着横向于(例如，正交于)第一时间维度的第二时间维度t2分离经共配准的时间片段。其结果是生成沿第二时间维度排列的单独、连续时间片段的堆栈。总的来说，经共配准的时间片段的这个阵列定义了2D函数F2(t1,t2)，该函数根据所确定的周期T内的时间在第一时间维度t1中的堆栈的宽度上变化，并且同时根据连续时间片段之间的时间在第二时间维度t2中的堆栈的长度上变化。参考图3B，周期分量的周期T已被确定为T＝4.5μsec，并且连续的1D图像电荷/电流信号已被分段成多个时间片段(20A、20B、20C、20D、20E、…等等)，每个持续时间为4.5μsec。多个时间片段的每个时间片段已经与多个时间片段的每个其他时间片段共配准。这意味着第一时间片段20A被选择作为“参考”时间片段，所有其他时间片段都根据该“参考”时间片段被共配准。为了实现这种共配准，除了“参考”时间片段之外，给定时间片段中的每个信号数据值/点的时间坐标(即，第一时间维度t1)经受1D时间(t)到2D时间(t1,t2)的以下变换，以便实施将记录的信号分段成多个单独时间片段的步骤。结果是根据以下关系将1D函数F1(t)转换成2D函数F2(t1,t2)：
t→t1+t2
F1(t)→F2(t1,t2)～F1(t1+t2)。
此处，变量t1是连续变量，其值被限制在时间片段[0；T]，范围从0到T，其中T是周期分量的周期。变量t2是离散变量，其值被限制为t2＝mT，其中m是整数(m＝1,2,3,…,M)。m的上限值可定义为：M＝Tacq/T，其中Tacq为“采集时间”，即采集所有数据点的总持续时间。
结果等效于沿着第一时间维度在负时间方向上的共同时间位移或平移(由图3B的项25示意性表示)，足以确保平移的时间片段在时间t1＝0开始(21、23、…、等等)，并且在时间t1＝T＝4.5μsec结束(22、24、…、等)。结果是每个时间片段(20A、20B、20C、20D、20E、…、等)接收其自身适当的时间转换(参见图3B的项25)，足以确保所有时间片段仅在时间间隔[0；T]沿着第一时间维度延伸。
重要的是要注意，该配准过程整体上应用于多个时间片段，而不应用于出现在连续的时间片段内的瞬态信号脉冲的位置(20a、20b、20c、20d、20e、…等等)。然而，如果已经精确地确定了周期信号分量的时间周期T，那么共配准时间片段的结果将是瞬态信号脉冲的相应共配准，并且沿着第一时间维度的连续瞬态脉冲的位置从一个共配准时间片段到下一个共配准时间片段将是静态的。在图3B的示意图中就是这种情况，其中可以看到瞬态信号脉冲沿着平行于第二时间维度的轴的线性路径对准。
相反地，如果没有精确地确定周期信号分量的时间周期T，那么共配准时间片段的结果将不会导致瞬态信号脉冲的共配准，并且沿着第一时间维度的连续瞬态脉冲的位置将从一个共配准时间片段改变/漂移到下一个共配准时间片段。
信号处理器91随后沿着横向于(例如，正交于)第一时间维度的第二时间维度t2位移或平移每个共配准时间片段。特定而言，给定时间片段中除“参考”时间片段之外的每个信号数据值/点分配一个附加的坐标数据值，使得每个信号数据点包括三个数字：一个信号值；第一时间维度中的时间值和第二时间维度中的值。对于给定的信号数据点，第一时间维度和第二时间维度值定义了2D时间平面中的坐标，并且与该数据点相关联的信号值定义了该坐标处的信号值。在图3B所示的示例中，信号值表示为2D时间平面上方数据点的“高度”。
沿着第二时间维度应用的时间位移或平移足以确保每个平移的时间片段与其两个紧邻的共配准时间片段间隔开，即，紧接在它之前和之后且位移/间距相同的那些时间片段。如图3B所示，其结果是生成沿第二时间维度排列的单独的连续时间片段堆栈，它们共同定义了2D函数F2(t1,t2)。该函数在第一时间维度t1中的堆栈的宽度上变化，以便指示瞬态信号脉冲在时间[0；T]内的位置和形状，并且同时根据连续时间片段之间的时间或者堆栈片段数沿着第二时间维度t2中的堆栈的长度上变化。由于第n个和第(n+1)个堆栈的开始之间的时间间隔，或者在第一时间维度中具有相同坐标的任意两个点之间的时间间隔，必然等于时间周期T，那么连续的时间片段沿着第二时间维度固有地间隔T秒时间间隔(例如，在图3B的示例中为4.5μsec)。
图4和图5示意性地表示了在用于生成2D函数F(t1,t2)的方法中，用于确定图像电荷/电流信号F1(t)内的周期信号分量的周期的值T的程序。图5表示该方法的步骤S1至S5，其在步骤S2至S5实施。该方法的第一个步骤是生成图像电荷/电流信号(步骤S1)，然后在时域中记录图像电荷/电流信号(步骤S2)。
图4的一维时域图像电荷/电流信号F1(t)的采集记录包含一个或多个周期振荡。这些周期分量可以对应于频率分量f1＝1/T1、f2＝1/T2、…等等。
随后，该方法的步骤S3确定周期信号分量在记录信号内的周期，并且该步骤可以包括以下子步骤：
(1)第一子步骤是对图4的一维时域信号F1(t)进行采样，其中采样步长为“δt”。
(2)第二子步骤是估计每个周期/频率分量f1＝1/T1、f2＝1/T2、…等等的时间周期的值Ti(i＝1,2,…)。这可以通过所属领域技术人员显而易见的任何合适的谱分解方法来完成，或者可以完全通过最初猜测那些值并迭代地应用本方法直到找到一致的结果来完成。
(3)第三子步骤是将一维信号F1(t)分段，并根据选定的周期(频率)值fi＝1/Ti对时间片段进行共配准，从而形成2D函数F(t1,t2)。特定而言，自变量t1从t1＝0(零)开始，并且每个随后的采样步沿着t1轴增加步长“δt”：在这个过程中，最初自变量t2＝0(零)。在时间t1已经达到等于或大于T之后，自变量t1被重置为t1＝0(零)，并且自变量t2增加步长T，即，t2＝T。因此，测量信号的每个采样点归因于一对值(t1、t2)。以此方式，形成了2D网格/平面(t1、t2)。这构成了沿着横向于第一时间维度的第二时间维度t2“分离”经共配准的时间片段，从而生成共同定义二维(2D)函数的时间片段的堆栈。所得的函数F2(t1,t2)可以被认为是一组层F(t1)，其中t1总是在间隔[0；T]内并且每个层对应于在该层内具有恒定值(T的整数倍)的某个t2。
(4)根据第一选项，第四子步骤是生成第一2D散点图，该第一2D散点图可以被生成为使得忽略t2值的变化，F(t1,t2＝固定)对应于沿着视图(a)的视图F2(t1,t2)，并且将导致所有层被看成为彼此重叠。如图6A和图7A所示，对于片段周期T的适当选择，可以在噪声区域上方看到一个峰值。
(5)根据第二选项，第四子步骤是生成第二2D散点图，该第二2D散点图可以被生成为使得视图F2(t1,t2)服从以下条件：如果|F2(t1,t2)|<C，则绘制点(t2；t1)，其中C是预定阈值(例如，预定义信号电平)，否则从图中跳过/忽略它。对于片段周期T的适当选择，基本没有数据点的清晰通道将看起来沿着平行于t2轴且由如图6B和图7B所示的点包围/约束的路径延伸。应该理解的是，条件|F2(t1,t2)|>C也是可能的，并且在这个条件下，这将在2D空间中形成一个周围具有空白空间的“填充”通道。
可以使用程序(4)和/或(5)迭代地得出周期的值T，以决定所选择的周期值是否对应于信号F1(t)的频率分量。这一决定可能基于某些标准。例如，根据方法(4)，如果F2(t1,t2)的表示包含峰形密集区域，那么这被分类为频率分量。示例如图6A和图7A所示。可选地，或者另外，根据方法(5)，对于预定义信号阈值水平C，如果F2(t1,t2)的表示包含沿着平行于t2轴的路径延伸的清晰且基本笔直的通道，则这被分类为频率分量。示例如图6B和图7B所示。这两种方法都提供了一种方法来识别所选择的片段周期T(即，每个时间片段的长度)精确地匹配信号F1(t)中的周期分量的实际时间周期。只有这样，在连续的时间片段中，周期分量的每个瞬态峰值才会以线性方式沿着平行于堆栈维度(t2)的轴的路径“对齐”。如果所选的片段周期T与信号F1(t)中的周期分量的实际时间周期不精确匹配，那么连续时间片段中的周期分量的瞬态峰值不会以线性方式沿着平行于堆栈维度轴的路径“对齐”。相反，峰将沿着朝向堆栈维度的轴或远离堆栈维度的轴发散的路径漂移。
确定频率的非迭代方法也是可行的。这样的方法可能更快。例如，假设最初确定的周期分量的周期稍微不正确(即，T’≠T，但不多)。结果是线性特征在向第二时间维度(t2轴)倾斜的方向上延伸通过2D函数的2D空间。如上所述，通过一次又一次迭代地重新分段和重新堆栈原始1D信号，直到线性特征平行于t2轴，可以找到如上所述般迭代而对应于该信号的周期。或者，可以确定线性特征的线性路径相对于第一时间维度的轴(例如，相对于t1轴)的倾斜角，并根据该角度(即，t1轴和线性路径方向之间的角度)得到正确的堆栈周期(即，T’＝T)。优点是根本不需要执行迭代的重新分段和重新堆栈。这节省了大量的计算时间，因为通常存储器中的信号阵列是非常大量的数据，并且访问PC存储器中的这种阵列是一个漫长的过程，并且是处理速度的瓶颈。一旦确定了倾斜角，使用“不正确的”堆栈周期(T’)和倾斜角确定的正确周期的方程式为：
倾斜角α可以直接测量，并且可以通过倾斜角α的连续测量来迭代优化，倾斜角α由线性特征的连续版本针对堆栈周期(T’)的连续(改进)值而形成。以此方式，倾斜角α可以用作优化变量，以找到条件T’＝T。技术人员容易获得的优化方法(例如梯度下降)或通过机器学习工具(例如神经网络)可以用来实现这一点。
任一方法，即方法(4)或方法(5)，可以通过图像分析算法或通过数值算法来执行。优选地，这样的算法将考虑F2(t1,t2)的相应表示上的数据点的密度或数量。例如，算法可以确定在第一时间维度内的预定时间间隔δt1内低于预定阈值|F2(t1,t2)|<C的点数量。如果点的密度或数量小于阈值，那么这可以用来指示频率分量被适当地检测到。图6B、图7B和图8、图9A和图9B举例说明了这种方法。此处，该方法包括确定2D函数的实例子集，其中2D函数的值低于预设阈值C。从该实例子集之中，确定第一时间维度中的时间间隔Δt1，在该时间间隔期间，2D函数从不低于预设阈值。然后可以将该时间间隔识别为周期信号分量的位置/存在。
算法可以采用机器学习技术，包括被训练成对具有解析峰值结构(方法(4))和/或明显通道(方法(5))的图像进行分类的神经网络。
一旦周期的值T被迭代地达到，那么该方法通过将记录的信号分段成对应于所确定的周期的多个单独的连续时间片段来继续(步骤S4)。执行此操作的程序与步骤S3的子步骤(3)中所述的程序相同。应当理解，如上所述，根据确定时间周期T的迭代方法，当实施步骤S3的最终的、成功的子步骤(4)或(5)时，固有地执行方法步骤S3。
该方法的最后步骤S5是在第二时间域t2中生成步骤S4的时间片段的堆栈，以生成堆栈的图像电荷/电流信号。这样做的程序与在子步骤(3)中描述的用于在第一时间维度t1中共配准单独的时间片段、定义确定的周期T，以及沿着横向于第一时间维度的第二时间维度t2分离经共配准的时间片段的程序相同。再次，如上所述，根据确定时间周期T的迭代方法，当实施步骤S3的最终的、成功的子步骤(4)或(5)时，固有地执行方法步骤S5。
在该方法中，信号处理单元可以被编程为以这种方式迭代地确定周期信号分量的周期的值。如上所述，它可以首先估计T的“试验”值，并使用该“试验”值将记录的信号F1(t)分段成对应于“试验”周期的持续时间的多个时间片段，并共配准它们，然后沿着第二时间维度t2分离经共配准的时间片段，以生成时间片段的堆栈。信号处理器单元可以被配置为自动确定第一时间维度中的周期分量(瞬态峰值)的位置是否沿着第二时间维度改变。如果检测到变化，那么信号处理器选择新的“试验”时间片段T，并使用新的“试验”时间片段生成新的时间片段堆栈。然后，信号处理器重新评估第一时间维度中的周期分量(瞬态峰值)的位置是否沿着第二时间维度改变，并且当确定基本没有发生这种变化时，迭代过程结束。这个条件表示最近的“试验”时间周期是真实时间周期值的精确估计。
F2(t1,t2)的分析可以提供关于现有频率分量(即，频谱)、关于频率分量在时间上的行为(例如，频率稳定性)、关于频率分量之间的相互作用、关于负责信号生成的系统的质量/特性的信息。收集的信息可能对进一步分析有用，或者可以用于对测量的信号进行一些校正，以便实现某些改进。
例如，可以从单独的连续时间片段中识别包含两个以上周期信号分量的那些时间片段，并且可以根据2D函数内的两个以上不同的周期信号分量来解析两个以上不同的离子质荷比(m/q)。例如，在图8中，所选择的片段周期(即，每个时间片段的长度)最初精确地匹配信号内的周期分量的实际时间周期F1(t)。结果是，2D函数的初始“通道#1”以线性方式沿着平行于堆栈维度的轴的路径延伸，即第二时间维度t2。然而，随后，“通道#1”分叉成“通道#2”和“通道#3”，其中一个沿着偏离堆栈维度的轴的路径漂移(参见“通道#3”)。分叉处的另一个叉(参见“通道#2”)沿着平行于堆栈维度的轴的路径继续。这种分叉表明静电离子阱80内的离子包85B内的离子，在最初执行具有周期T的周期分量的振荡运动之后，随后在阱内进行了碰撞，这进一步使其电离并改变了它的m/z比。此外，这张图片还示出了精细的同位素结构解释。也就是说，两种非常接近的质量(同一物种的不同同位素)可能类似地将通道#1分叉或分离成通道#2和通道#3。
其结果是新离子的轨道动力学发生变化，从而改变其相对于该离子曾经驻留的离子包的振荡运动，结果，给与新离子相关联的信号增加了一段新的周期分量。新的“通道#3”对应于新的离子，而新的“通道#2”是“通道#1”的延续，表示剩余的离子包，尽管现在少了一个离子。剩余的“通道#2”沿着平行于第二时间维度t2的路径继续，因为2D函数F2(t1,t2)所基于的堆栈周期T仍然是与剩余离子包相关联的周期分量的精确估计。然而，堆栈周期T不是与新离子相关联的周期分量的周期的精确估计，因此“通道#3”偏离第二时间维度。这种差异标志着新离子的产生。因此，该方法可以包括根据第一时间维度内的周期信号分量在第二时间维度内的分叉来确定所述离子的分裂。
然后可以重新估计堆栈周期T，以识别新离子的周期Tnew，并且当根据与新离子相关联的周期信号分量的时间周期的新估计来重新分段和堆栈1D函数F1(t)时，这将得到揭示，使得“通道#3”的路径沿着平行于第二时间维度t2的线性路径延伸。当然，这也会造成“通道#2”的路径向第二时间维度发散。以此方式，可以在第二时间维度中确定与第一时间维度中的周期分量相关联的时间间隔的位置变化，从而识别离子振荡运动的变化。信号处理器单元可以被配置成检测这种类型的变化。
类似地，可以在第二时间维度中确定与第一时间维度中的周期分量相关联的时间间隔的持续时间的变化，从而识别离子振荡运动的变化。例如，图3A、图6A和图6B示出了1D信号F1(t)(参见图3A)，以及相应的2D函数F2(t1,t2)的替代视图，其中与周期信号分量相关联的瞬态信号峰值的宽度在振荡离子运动的连续周期内增加(参见图6A、图6B)。宽度的这种增加是由于离子包的长度沿着静电离子阱80内的离子包的轨迹从一个振荡周期扩展到下一个振荡周期。通过在第二时间维度中确定(如在第一时间维度中所测量)通道宽度的变化(即，周期信号分量的持续时间)，可以识别出离子包内离子运动的这种变化的发生。信号处理器单元可以被配置成检测这种类型的变化。
该方法可以包括确定2D函数中瞬态结构的位置或持续时间发生任何变化的时间，无论是以信号峰值结构的形式还是如上所述从其中导出的通道的形式，并且将期望的后续分析过程仅应用于在该变化发生的时间之前(或者，仅在该时间之后)生成的记录信号的部分。这允许识别在其期间正在发生所选类型的离子运动的时间片段，并且排除在其中正在发生其他类型的离子运动的时间片段，这可能使分析变得复杂或者没有必要或者没有用。
希望地，该方法可以包括从所述单独的连续时间片段之中识别包含多个周期信号分量的时间片段，该多个周期信号分量出现在仅包含一个周期信号分量的时间片段之间，以及从堆栈中排除那些被识别的时间片段，从而在堆栈中留下那些仅包含一个周期信号分量的时间片段。图11展示了一个这样的示例。特定而言，可以执行在其中从定义2D函数的堆栈中省略某些不期望的时间片段的选择。这对于排除干扰可能是有利的，例如消除同频分量。例如，参考图11，如果考虑频率分量f0，并且信号中也有1/2f0分量，那么在一半的时间片段中将有两个瞬态峰值(即，每隔一段时间)定义2D函数F(t1,t2)。
这将揭示为2D函数的“视图(a)”中的两个峰值，以及在对其应用阈值C之后2D函数的“视图(b)”中的两个通道。然而，如果逐片段考虑，会发现只有每个交替的时间片段包含两个峰值，一个与频率分量1/2f0相关联，另一个与频率分量f0相关联。如图11所示，每个这样的交替时间片段之后是相邻的时间片段，该相邻的时间片段仅包含一个与频率分量1/2f0相关联的峰值。因此，为了去除频率分量1/2f0，可以在时间t2＝2T、4T、6T等处跳过或丢弃位于第二时间维度中的时间片段(参见图11)，以便提供仅表示频率分量1/2f0的2D函数的形式。以类似的方式，可以去除具有相同频率(周期)的其他频率分量。一般来说，这些是f0和(m/n)f0的组合(m、n是整数，m<n)，可以跳过相应的层，使得信号中只存在f0分量。
可以通过组合与多个时间片段相关联的数据来执行平均，例如通过组合与沿着第二时间维度t2＝kT、t2＝(k+1)T、…、t2＝(k+Navg)T，(Navg是整数)的以下时间点相关联的数据，它们在2D空间的第一时间维度上共享相同的点采样点t1。例如，沿着t1轴具有相同位置但沿着t2轴间隔的连续时间片段的数据点可以被求和，并且结果除以Navg。相对于t1轴，需要2D函数值F2(t1,t2)的插值。平均对于低强度信号是有利的，即，当信噪比(S/N)较小时。例如，将记录的信号分段成多个单独时间片段的步骤可以包括根据以下关系将1D函数F1(t)转换成2D函数F2(t1,t2)：
此处，F2(t1,t2)中的每个片段被构造为F1(t)的Navg连续片段的平均值。计数整数的可行选择有：N＝T/δt；m＝1，2，3，…，M；其中M＝Tacq/(T*Navg)。当然，设置Navg＝1的值意味着没有平均值。
如果需要(或期望)，2D函数F2(t1,t2)的2D空间的一部分(其中没有数据点或测量值可用或存在(即，其中F2(t1,t2)未定义))可以通过F2(t1,t2)的现有数据点之间的插值来生成。例如，如果信号F1(t)不是在某个任意时间t1定义的，那么可以使用定义了F1(t)的相邻测量信号值对其值进行插值。例如，可以在分段间隔[0:T]内产生网格，并且每当采样点没有落在网格节点上时插值信号的值。例如，假设在插值时间点tc处插值F1(t)的值，其中测量数据值不存在。如果插值时间点落入在其中时间点ta和tb两者处存在测量的数据值的间隔[ta；tb]中，那么可以使用值F1(ta)和F1(tb)的线性插值来生成/插值F(tc)的值。当然，其他类型也是可行的。
此外，该方法允许识别所述离子分析器装置的电场和/或磁场中的不稳定性。这种不稳定性在第二时间维度上揭示为在第一时间维度上周期信号分量的位置和/或持续时间的变化。图9A、图9B和图10说明了这样的示例。例如，该方法可以包括识别第一时间维度中周期信号分量在第二时间维度中的位置和/或持续时间的变化，从而识别离子阱装置80的电场和/或磁场的不稳定性。
参考图9A，当受到阈值C条件时，由2D函数F2(t1,t2)内的周期分量形成的“通道”的波动表明，由于离子阱80内的电场不稳定，该周期分量的瞬态频率不稳定。这种分析允许估计电源的不稳定性，并且这与常规的电路测量相比是极其敏感的。特定而言，由瞬时周期变化形成的“通道”可以用于校正第一时间维度t1中的时间轴，使得该周期在第二时间维度t2上变得稳定，并且“通道”获得平行于第二时间维度的直线路径。
为了实现这一点，信号处理器单元可以被配置成确定反映图9A中所示的非线性路径的函数G(t2)。函数G(t2)是2D函数内“通道”(或瞬态信号峰值最大值的位置)的中心线。在第二维度t2中给定时间处的G(t2)的值简单地等于t1的值，t1对应于非线性路径在第一时间维度上的投影。因此，在定义2D函数的堆栈的每个时间片段中，可以通过读取2D函数内“通道”的中心的位置t1(如图9A所示)或2D函数中的峰值的位置t1(如果没有应用阈值条件C)来获得G(t2)。
瞬时周期T(t)可以通过G(t2)使用以下方程式来确定：
T(t)＝T’×(dG(T2)/dt2+1)，
其中T’是用来生成2D函数F2(t1,t2)的周期。导数(dG(t2)/dt2)可以分析或数值计算。
接下来，根据以下方程式校正时域信号的时间轴：
δti＝δt×T’/T(ti)
其定义了当前时间步(采样步数δti)，其中计数整数i从0(零)走到1D时域信号F1(t)中的采样点数N。正常采样步骤δt在信号校正程序的每个步骤中进行校正。这将形成一个新的、非均匀的时间网格tnew。随后，可以使用这些非均匀时间网格点将1D时域信号F1(tnew)再次插值到均匀时间网格上，以便根据需要进一步使用和分析。量δt是上文参考图4描述的采样间隔。实际上，这最后一个操作会在第一时间维度t1中收缩/拉伸时间轴，使得瞬时时间周期T适当地增加/减少，即，时间轴变得不均匀。如果需要，可以对T(t)进行插值或用分析函数拟合，以便获得单个T(ti)值。有时，在进行时间轴校正之前，最好平滑T(t)函数。插值、拟合和平滑可以交替对G(t)函数进行。
2D函数F2(t1,t2)在阈值条件C下的一个示例如图9A所示。由分析表达式近似的G(t)函数用虚线表示。校正后的相同数据如图9B所示。用于该校正的G(t)函数由白色曲线60表示。当瞬态开始时栅电极脉冲造成捕获场的不稳定时，这种校正特别有用。在这种情况下，傅里叶变换的吸收模式(A模式)显著恶化，无法用于质谱表示，因为每个峰将不可避免地伴随着令人困惑的侧峰。上述校正方法解决了任何频率分量的这个问题。图10示出了在图9A所示信号的A模式中生成的傅立叶变换峰值的示例。从未校正的数据生成的A模式傅立叶变换频率峰值与从校正的信号生成的A模式傅立叶变换频率峰值一起示出。
该方法对于承载脉冲宽度/持续时间(参见时间间隔Δt1)与频率分量的振荡周期相比更小的瞬态脉冲的非谐波信号尤其有效。除了它的高解析率能力之外，该方法还允许看到和分析频率分量的动力学。由2D函数提供的信号行为的动力学对于用于电荷检测FTMS的单离子分析是有用的。在2D函数内使用适当程度的时间片段平均，可以看到单个离子事件，包括瞬态期间发生并导致碰撞分裂的碰撞事件。此外，可以看到离子的归宿，例如离子碎片和离子动能的变化(即使这种变化很小)，使得其振荡频率仅变化很小，或者变化很大，使得离子随后无法在离子阱中维持振荡运动。检测这些事件很重要，因为它们会影响可用于收集单个离子事件的统计数据的傅里叶变换峰值振幅，以建立同位素质谱，并确定离子的电荷状态。
对于碰撞分裂后频率只发生很小变化的事件，可以获得碎片质量如何的信息，并且可以校正瞬时频率，使得其对单离子事件统计做出适当的贡献。
示例
作为一个简单的示例，如上所述，应用于CDMS，一旦已经在由离子的振荡运动生成的图像电荷/电流信号内识别出周期分量的校正周期T，那么便可以如下确定离子上的电荷。
当与离子相关联的周期信号分量的频率基本恒定时，可以将离子的寿命(LT)定义为持续时间。例如，2D函数F2(t1,t2)中呈现的“通道”特征是线性的(参见图7B)。可以对该LT间隔内存在的所有片段中的所有数据进行平均(即，在第二时间维度t2上对数据求和并求平均值)。这在第一时间维度t1中单独产生了单个1D曲线S(t1)，因为第二时间维度已经被平均过程折叠。该曲线将表示由单个离子(例如，多电荷离子)诱导的平均时域峰值。由周期分量形成的峰特征的顶点高度/振幅给出了该离子上的电荷量。
可以使用预定的校准曲线，其将测得的顶点高度/振幅与离子电荷相关联。顶点高度/振幅可以通过确定1D曲线的最大值S(t1)来确定，或者可以更精确地确定，例如，将1D曲线S(t1)或该曲线的至少包含峰值特征的部分拟合到高斯曲线、抛物线，或者经由RC电路信号拟合。
或者，可以生成1D函数S(t)作为积分或“累加”信号，其中在采样时间点t1，1D函数F1(t)的离散值分别乘以在相同的相应采样时间点t1的预定周期函数的值。然后将结果相加。这可以体现为两个向量F1(t)和G(t)的标量积F1(t)·G(t)，如下：
其中，
F1(t)＝[F1(t0)，F1(t1)，...，F1(ti)，...，F1(t)]T
G(t)＝[G(t0),G(t1),...,G(ti),...,G(t)]T
此处，G(ti)是周期为T的预定周期函数，如上所述，这是在由离子振荡运动生成的图像电荷/电流信号中已经识别的周期分量的周期。结果是在整个数据采集时间间隔：t＝[0:Tacq]上定义的函数S(t)。如果周期分量的周期T(信号频率f＝1/T)保持恒定，那么函数S(t)的量值随时间(t)以基本恒定的变化率(即，上升的潜在“斜率”)增长。然而，如果周期分量的周期变化(即，T→T*≠T)，那么函数S(t)的量值的变化率(即，上升的斜率)也改变。当负责生成由振荡运动生成的图像电荷/电流信号的离子脱离稳定的振荡运动时，会发生这种周期变化。S(t)的这种增长和变化如图13A所示。作为G(ti)的示例的高斯基函数示意性地示出在图13B中。在高斯函数以周期T重复的意义上，这些高斯基函数共同定义了预定的周期函数。如果周期函数G(ti)包含正弦基函数(例如，～“sin”或～“cos”函数，或指数基函数，～exp(-i2π.t/T))，那么没有必要选择适当的函数相位-任何相位都是适当的。然而，对于周期函数G(ti)的其他形式，(例如，非正弦的，诸如高斯基函数或δ函数基函数)，为了改进结果，可以优选地选择G(ti)内的周期的适当相位。该相位优选对应于在其间隔[0:T]内的周期分量的相位。换句话说，当离子在拾取检测器上产生首个信号脉冲时，相位可以优选地对应于首段[0；T]内的时间0≤T’≤T。作为示例，如果t’＝T/3，那么可以选择周期函数的相位G(ti)，使得第一高斯函数或δ函数等以时间t’＝T/3为中心，所有随后的高斯函数或δ函数等以规则的周期时间间隔T跟随。
发现函数S(t)的量值的变化率(即，S(t)在数据采集时间间隔：t＝[0:Tacq]内的增长斜率)与离子的电荷z成比例：
此处，术语“a”和“b”是恒定的、预定的校准值。离子的电荷z可以根据这个等式来确定。
参考文献
上文引用了许多出版物，以便更全面地描述和公开本发明以及本发明所属的先前技术。这些参考文献的完整引用如下。这些参考文献中的每一篇的全部内容都包含在本文中。
WO02/103747(A1)(Zajfman等人)
US7964842(B2)(等人)
WO2012/116765(A1)(Ding等人)
Li Ding和Aleksandr Rusinov等人在Anal.Chem.2019,91,12,7595-7602的“High-Capacity Electrostatic Ion Trap with Mass Resolving Power Boosted byHigh-Order Harmonics”
Li Ding、Ranjan Badheka、Zhengtao Ding和Hiroaki Nakanishi在J.Am.Soc.Mass Spectrom.2013,24,3,356–364的“A Simulation Study of the PlanarElectrostatic Ion Traped Mass Analyzer”
WO2016/083074A1(Rusinov等人)
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