研究目的
为从单分子实验中同步记录的多元数据里提取具有分段恒定信号水平的状态，开发一种通用化的数据评估流程，并运用最小描述长度原理避免过拟合。
研究成果
STIMTS方法能够识别含噪数据时间序列中的状态与转变，提供客观的模型生成与评估。该方法已成功应用于单分子旋转动力学分析，揭示了分子重定向在时间尺度和几何构型上的显著差异。该研究还发现了光谱偏移与旋转跳跃之间存在显著相关性。
研究不足
该方法的可靠性取决于噪声水平和数据的潜在统计特性。数据的分箱时间仍是一个可调参数，会影响信噪比和时间分辨率。
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应用于单分子旋转跳跃轨迹的多元时间序列状态转换识别（STIMTS）
DOI：10.1063/1.5034513
期刊：The Journal of Chemical Physics
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
单分子实验中由于信号水平较低，时间分辨数据常受到噪声干扰。因此，要建立合适的数据描述模型，需采用具有足够模型参数的方法，同时避免将噪声误判为有效数据。本文报道了一种通用数据处理方法，可从多通道单分子实验中典型的同步记录多元数据里提取分段恒定信号水平的态。该方法运用最小描述长度原理，通过基于拟合精度与模型复杂度权衡的目标函数来避免数据过拟合。我们分别采用模拟荧光共振能量转移和旋转跳跃的蒙特卡罗模拟合成数据对方法进行验证。将该方法应用于定量分析沉积在固体基底上单个并四苯二酰亚胺（TDI）分子的旋转跳跃动力学。根据TDI分子的取代模式和所选基底材料的不同，我们发现分子重定向的时间尺度和几何构型存在显著差异。通过对多元时间序列中的态转换识别方法进行额外应用，还发现了发射光谱偏移与旋转跳跃发生之间存在显著相关性。
作者：
Marius Bauer，Chen Li，Klaus Müllen，Thomas Basché，Gerald Hinze
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