请问非靶数据根据什么降噪（区分同分异构体等相同名称不同出峰时间的物质），如果均一化？是峰面积总和的百分比吗？

在非靶数据分析中，针对峰的降噪和峰面积均一化的处理通常基于以下方法：

降噪：对于非靶数据，常常会有一些噪声或杂质引入，这可能包括仪器噪声、背景信号等。为了降低噪声的影响，常用的方法包括：

平滑滤波：使用滤波算法（如移动平均、Savitzky-Golay等）对信号进行平滑处理，去除高频噪声。

噪声阈值：设定一个合适的阈值，将峰高低于该阈值的峰认为是噪声，并将其排除或进行后续处理。

区分同分异构体：如果存在相同名称但出峰时间不同的物质（如同分异构体），需要进行准确的区分。一种常见的方法是通过比对实验样品与标准物质的特征峰来识别和区分物质。这可以利用质谱数据进行分析，比较不同样品的质谱图，包括质荷比、碎片图谱等，以确定化合物的身份和结构。

峰面积均一化：在非靶数据中，对于峰面积的均一化处理，可以使得不同样品或不同条件下的峰面积可比较。常见的均一化方法包括：

总离子流量（Total Ion Current, TIC）归一化：将每个峰的面积除以整个色谱图的总离子流量，以得到每个峰的百分比。

内标法：引入一个已知浓度的内标物质，并以其峰面积作为参考，将其他峰的面积与内标物质进行比较和均一化。

需要根据具体的分析目的、数据类型和实验设计来选择适当的降噪方法和均一化策略。同时，为了确保准确性和可重复性，建议在分析中使用技术复制和合适的对照样品，并根据实验需求和质量控制要求进行数据处理和分析。

峰面积总和的百分比是常用的降噪依据。可以均一出峰时间

同分异构体需要通过离子淌度技术进行分离，没有离子淌度很难进行区分。总面积归一化是常用方法之一。