不均匀场下高分辨率NMR谱及其处理方法的中期报告本文主要介绍了不均匀场下高分辨率NMR谱及其处理方法的中期报告。不均匀场是指在NMR实验中不同核磁共振体系之间的磁场存在差异，导致谱线出现展宽和重叠的现象。针对这种情况，研究人员提出了多种解决方案。首先介绍了一种基于非均匀采样的方法，即FT-NUS（Non-UniformSampling），通过变化NMR中的采样方式，将不均匀场下的信号采集并实现高分辨率的谱图重构。由于FT-NUS采样不依赖于特定的样品或NMR仪器，因此可以被广泛应用于各种不同的NMR实验。其次介绍了一种基于信号处理的方法，即整体谱线结构还原法（TOCSY/HSQC-TR），通过利用二维NMR的连通性信息，将重叠的信号分解还原为单个核磁共振体系的信号。相对于FT-NUS，TOCSY/HSQC-TR在处理复杂样品时表现得更加优异。最后，介绍了一种基于机器学习的方法，即神经网络谱处理法（NNPS），该方法利用神经网络模型将不均匀场下的NMR信号进行转换和重构，以达到高分辨率的谱图展示。该方法相对于传统方法具有更高的准确性和速度。综上所述，不均匀场下高分辨率NMR谱及其处理方法的研究仍在不断发展，并吸引着越来越多的关注。相信随着研究进一步深入，取得更加优秀的成果将成为可能。