試料の各質量分析スキャン中に、以前のスキャンに基づいて基準特徴が更新される。基準特徴信頼値を伴う基準特徴は、複数の初期スキャンから生成される。試料の各後続スキャンについて、試料特徴および試料特徴信頼値が計算される。基準特徴と試料特徴とは、共通特徴を決定するように整合される。共通特徴の信頼加重回帰を使用して、質量分析計の質量式のための定数が決定される。試料特徴の新しい質量値を計算するために、定数および質量式が使用される。試料特徴を使用して基準特徴が更新され、較正のための基準特徴の精度を維持するために基準特徴信頼値が再計算される。
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複数の標的イオン特性および電荷減少量が受信される。複数の標的イオン特性のそれぞれの特性に対応する試料のイオン化分子の一部が、第１の位置から第２の位置に伝送され、複数の選択されたイオン化分子を産生する。試薬イオンが、選択されたイオン化分子の荷電状態を減少させるために、第２の位置に伝送される。選択されたイオン化分子の荷電状態減少は、荷電状態減少量で停止され、第２の位置に複数のパーキングした標的イオンを産生する。標的イオン特性は、移動度または質量電荷比を含むことができる。検体定量情報は、複数の標準物質について標的イオンパーキングを行い、キャリブレーション関数を生み出し、試料について標的イオンパーキングを行い、試料中の検体の濃度を決定するためにキャリブレーション関数を用いることにより得ることができる。
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変数の相関表示のグループが大量の分光データから識別される。複数のサンプルが分析され、複数の測定された変数が分光計から得られる。プロセッサは、いくつかのステップを実行する。複数の測定された変数は、複数の測定された変数のサブセットに分割される。各測定された変数のサブセットに対して、主成分分析、および続く変数グループ化（ＰＣＶＧ）が実施され、各測定された変数のサブセットに対する１つ以上のグループ表示、および複数の測定された変数のサブセットに対する複数のグループ表示を生成する。複数のグループ表示の総数が最大数よりも大きい場合、複数のグループ表示は、複数の代表的なサブセットに分割され、各サブセットに対してＰＣＶＧが実施される。残りの複数のグループ表示に対してＰＣＶＧが実施され、変数の相関表示の複数のグループを生成する。
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相対ノイズは、単一のスカラ値であり、単一のスカラ値は、任意の点における予期されたノイズの最大値を予測するために用いられ、測定信号および数学的ノイズモデルから計算される。数学的ノイズモデルは、測定点の母集団に基づく統計的モデリングおよび／または数字的モデリングを含む観察から選択または推定される。測定信号の複数のポイントに対する絶対ノイズが推定される。値のアレイは、絶対ノイズの複数の点の各々を数学的ノイズモデルから計算された対応する予期されるノイズ値で割ることによって計算される。相対ノイズは、整列の複数の点の標準偏差をとることによって計算される。相対ノイズは、領域をフィルタリングし、データのノイズを除去し、特徴から偽の正を検出し、Ｓ／Ｎを計算し、データを取得するための停止条件を決定するために用いられ得る。
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畳み込みピークを識別するための方法について説明する。複数のスペクトルが入手される。多変量分析技法を使用して、複数のスペクトルから複数の群にデータ点を割り当てる。ピークは、複数のスペクトルから選択される。ピークが、複数の群のうちの２つ以上に割り当てられるデータ点を含む場合、ピークは、畳み込みピークとして識別される。主成分分析は、データ点の割り当てに使用される１つの多変量分析技法である。主成分の数が選択される。部分集合主成分空間が形成される。部分集合主成分空間におけるデータ点が選択される。ベクトルは、部分集合主成分空間の原点からデータ点に延長される。ベクトルの周囲における空間角度内における１つ以上のデータ点は、群に割り当てられる。
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向上した質量分解能を有する多重極マスフィルタ。多重極マスフィルタは、少なくともＲＦ電圧源に結合される第１の電極一式と、第１の電極一式に挟入され、並列である第２の電極一式とを有する。第２の電極一式は、第２の電極一式の２つの半径方向に対向する電極に結合される可変ＡＣ電圧を有する。上記第１の電極一式の複数の伝導性ロッドのそれぞれは、横断面が略円形であり、上記第２の電極一式の複数の伝導性ロッドのそれぞれは、横断面が略Ｔ字形である。
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