许多传感器通过时间分辨信号对独立性事件进行探测和鉴定，当信号较弱同时背景噪声较高时探测具有非常高的挑战。

有鉴于此，加州大学圣克鲁斯分校Holger Schmidt等报道发展了一种有效快速高性能的信号分析技术，这种分析技术基于对大规模的并行连续小波变换CWT算法实现的，这种信号分析方法在处理光流体单粒子传感器芯片的荧光信号中实现了优异的性能。

本文要点：

（1）

这种技术比简单的寻峰算法相比，准确度显著提高。而且检测速度比目前的CWT算法提高了好几个数量级，首次实现了检测过程中对数据的实时分析。

（2）

通过自定义的小波-多信号变换，性能得以进一步提高，能够实现无需信号放大进行单细胞DNA检测。在探测效率上提高4倍，在错误率上提高6倍，能够对实验参数进行提取。这种新型cluster-CWT分析技术为在硬件的信噪比具有局限的条件实现高性能实时传感提供可能，能够用于价格较合理的传感器应用场景，比如护理条件。

参考文献

Ganjalizadeh, V., Meena, G.G., Wall, T.A. et al. Fast custom wavelet analysis technique for single molecule detection and identification. Nat Commun 13, 1035 (2022)

DOI: 10.1038/s41467-022-28703-z

https://www.nature.com/articles/s41467-022-28703-z