実際のクロマトグラフィーピークの説明におけるピーク関数の能力の比較

この論文では、実際のクロマトグラフィーピークを説明する際の4つのピーク関数の比較の結果について説明します。それらは、経験的に変換されたガウス、多項式修飾ガウス、一般化された指数関数的に修正されたガウスおよびハイブリッド機能のガウスおよび切り捨てられた指数関数です。異なる形状の実際のクロマトグラフィーピーク（フロンティング、対称、および尾部）は、逆相液体クロマトグラフィーのさまざまな分離条件によって得られます。その後、Microsoft Solverによる非線形最小二乗曲線適合手順であるMarquardt-Levenbergアルゴリズムを介して、ピーク関数に適合します。適合の品質は、残差の正方形の合計によって評価されます。研究では、経験的に変換されたガウス関数が、クロマトグラフィーピークのすべての形状に最高の柔軟性（ベストフィット）を提供すると結論付けられています。統計モーメントの決定のために、重複するピークのデコンボリューションや滑らかなノイズの多いピークなどのクロマトグラフィーピークを処理するため。

This paper describes the results of a comparison of four peak functions in describing real chromatographic peaks. They are the empirically transformed Gaussian, polynomial modified Gaussian, generalized exponentially modified Gaussian and hybrid function of Gaussian and truncated exponential functions. Real chromatographic peaks of different shapes (fronting. symmetric, and tailing) are obtained by various separation conditions of reversed-phase liquid chromatography. They are then fitted to the peak functions via the Marquardt-Levenberg algorithm, a nonlinear least-squares curve-fitting procedure, by Microsoft Solver. The qualities of the fits are evaluated by the sum of the squares of the residuals. It is concluded in the study that the empirically transformed Gaussian function offers the highest flexibility (best fits) to all shapes of chromatographic peaks, including extremely asymmetric tailing peaks with a peak asymmetry of up to 8. The flexibility of this function should improve our ability to process chromatographic peaks such as deconvolution of overlapped peaks and smoothing noisy peaks for the determination of statistical moments.