谱峰的检测是色谱、质谱等几乎所有谱图处理中重要的一环。关于谱峰检测的算法有很多，Zhang et al【1】等总结了一些算法，但是可惜我水平差，看不懂。

于是我想到了一个简单的算法-相邻值比较。如果一个点Y_n大于Y_(n-1)也大于Y_(n+1)的话，那么Yn就是峰。实际的结果是如果谱图基线不平的话，最终可能会出现很多的峰。这个算法过于简单。

第二个算法就是按照斜率的算法，首先找到波谷，然后再去计算后面的最高值与波谷之间所形成角度，如果这个角度大于阀值，则后面的这个最高值就是峰。虽然这个算法也不是完美的，但是至少要比第一个的好上许多，再仔细雕琢的话，就会成为一个比较简单的找峰算法。

其余的复杂算法有很多，有人使用小波分析什么的，总之林林种种。一个新算法搞好了，就可以发在bioinformatics上。我只是处理一些简单的数据，没必要再从头开始学R或matlab。简简单单最好了。

例子程序：

procedure TForm3.FindPeaks();
var
  N:integer;
  i,j,k:Integer;
  MinValue,MaxValue:Double;
  x1,y1,x2,y2:Double;
begin
  N:=Series1.XValues.Count;                     //      Series1: TFastLineSeries; Series1 与Series2 来自于TChart
  MinValue :=Series1.YValues.MinValue;
  MaxValue :=Series1.YValues.MaxValue;
  x1:= Series1.XValue[0];
  y1:= Series1.YValue[0];
 
  for i := 2 to N - 2 do begin
    if Series1.YValue[i]<= y1 then begin
      x1:=Series1.XValue[i];
      y1:=Series1.YValue[i];
    end
    else begin
      if Series1.YValue[i]>= Series1.YValue[i+1] then begin
        x2:=Series1.XValue[i];
        y2:=Series1.YValue[i];
        if ((y2-y1)/(x2-x1)) >Threshold then begin                      //Threshold := 2;
          if (y2-y1) > ((MaxValue-MinValue)*0.1) then begin           // 0.1 为阀值
            Series2.AddXY(Series1.XValue[i],Series1.YValue[i]);    //  Series2: TPointSeries;
            x1:=Series1.XValue[i];
            y1:=Series1.YValue[i];
          end;
        end;
      end;

    end;
  end;
end;


【1】Jianqiu Zhang, Elias Gonzalez, Travis Hestilow, William Haskins and Yufei Huang, Review of Peak Detection Algorithms in Liquid-Chromatography-Mass Spectrometry, Current Genomics, 2009, 10, 388-401.

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