文章《Algorithm for improving the sizing accuracy in real-time bioaerosol single particle mass spectrometer.》本文针对Bio-SPAMS（生物气溶胶单颗粒质谱仪） 的粒径测量精度问题，提出了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的动态阈值波形识别算法。该算法通过动态调整散射信号的触发阈值，解决了因激光光束质量不佳和大颗粒散射噪声导致的粒径测量偏差问题。实验显示，对于直径 1.9 μm、3.1 μm 和 4.9 μm 的 PSL 微球，测量精度分别提升 19.09%、25.72% 和 88.20%，有效提升了 Bio-SPAMS 在 0.3–6 μm 宽粒径范围内的测量准确性。
一、研究背景与目的
- Bio-SPAMS 的优势：新型生物气溶胶单颗粒质谱仪（Bio-SPAMS）采用双光束光学 sizing 系统（将传统单光束拆分为间距 350 μm 的近距双光束），理论上可测量气动力透镜聚焦的所有颗粒，获取准确的数量浓度分布。
- 现有问题：由于 405 nm 激光光束质量不佳（存在杂散光），大颗粒散射信号噪声强，采用固定阈值算法时，粒径测量值常大于实际值，尤其对大颗粒（如 4.9 μm PSL）识别率极低（仅 0.27%）。
- 研究目的：开发动态阈值算法，解决噪声导致的粒径测量偏差，提升 0.3–6 μm 宽粒径范围的测量精度。
二、仪器与方法
1. Bio-Mass结构
（1）光学系统：3 个 405 nm 激光，其中第一束拆分为正交偏振的近距双光束（间距 350 μm），用于粒径测量；第三束用于触发电离激光，提升打击率。
（2）气动力透镜：改进型宽范围透镜，可聚焦 0.1–10 μm 颗粒，注入效率接近 100%。
（3）信号处理：光电倍增管（PMT）收集散射信号，高速 ADC 转换为数字信号，由 FPGA 实时处理。
2. 实验设计
（1）样品：0.3–6.0 μm 的 PSL 微球（已知粒径标准样品）。
（2）算法对比：
固定阈值算法：采用单一触发阈值，记录双光束信号间隔时间。
动态阈值算法：基于 FPGA，根据颗粒大小（<1 μm、1–2 μm、>2 μm）分三类波形处理，动态调整阈值，精准计算信号间隔
三、结果与讨论
1. 噪声对固定阈值算法的影响
（1）大颗粒（如 3.0 μm PSL）噪声强度达 822 mV，远超小颗粒（0.3 μm PSL）的 42 mV，导致测量粒径偏大。
（2）以 3.1 μm PSL 为例，固定阈值从 0.3 V 升至 0.5 V 时，2.9–3.2 μm 粒径范围的颗粒占比从 31.27% 增至 44.50%，但仍存在偏差。
2. 动态阈值算法的性能提升
（1）精度提升
与 APS 对比：动态阈值算法测量的粒径分布与 APS（气动力粒径仪）相关性更高（Pearson 系数 r=0.980），显著优于固定阈值算法（r=0.645）。
四、结论
1. 基于 FPGA 的动态阈值波形识别算法有效解决了噪声干扰问题，将 Bio-SPAMS 在 0.3–6 μm 粒径范围的测量精度大幅提升，尤其改善了大颗粒（如 4.9 μm）的检测能力。
2. 该算法使 Bio-SPAMS 既能实现宽范围高精度测量，又能获取与 APS 一致的颗粒数量浓度分布，为生物气溶胶等领域的检测提供了有力工具。
Shaoyong Li, Lingjun Tang, Jingzhen Li, Zhanming Su, Zhengxu Huang, Mei Li, Wei Gao, Xue Li, Guohua Zhang, Lei Li*.
Algorithm for improving the sizing accuracy in real-time bioaerosol single particle mass spectrometer.
Journal of Aerosol Science, 2025,184:106501.
https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2024.106501