的实施方案中变化。所计算的中值用作基线恢 复值，或用作更新的基线恢复值，如由块308表示的。
[0046] 预定阈值表示用于指示一个或多个样本事件已出现的阈值。预定阈值可根据实验 被定义，并对于被实现的不同微粒或细胞可改变。红血球（RBC)的阈值可被实现为但不限 于例如全动态范围的1.25%。白血球（WBC)的阈值可被实现为但不限于例如全动态范围的 6-7%。网织红血球的阈值可被实现为但不限于例如全动态范围的2-3%。这些示例值是示例 性的且不应被解释为限制性的。
[0047] 在块310,当在块302和304中信号数据变得高于预定阈值T时，通过从输入信号 数据X (i)减去来自块308的更新的基线恢复值（例如来自块306的所计算的中值）来执行 基线恢复。在所不实施方案中，米样率是每秒1千万样本（MSPS)。在块312,在减去基线恢 复值之后的合成信号数据然后用于进一步的处理，例如用于峰值检测和/或重合校正。在 一些实例中，合成信号数据可被缓存或存储在存储器中。
[0048] 一旦基线恢复被执行，峰值检测模块就检测信号事件的峰值。在块314,峰值检测 模块确定样本事件是否被检测到。在一个实施方案中，当信号脉冲的峰值增加到高于预定 阈值时，可包括一个或多个样本事件的信号事件被检测到。也可以有多于一个样本事件以 及高于阈值的多于一个峰值。因此，峰值检测模块识别信号脉冲的峰值并检测它们是否高 于预定阈值。在一个实施方案中，例如信号事件标准可如下：
[0049] Xp^ T
[0050] χρ^χρ+1^τ χρ^χρ+2^τ χρ^χρ+3^τ
[0051] Xp^ Xp ^ T χρ^χρ2^τ χρχρ3 彡 T
[0052] Χρ^Χρ+4 Χρ^Χρ+5 Χρ^Χρ+6
[0053] Xp多 Xp4 Xp^Xp5 Xp^Xp6
[0054] 其中T是预定的或可编程的阈值，以及Χρ+η是来自Xp的第η个样本。如果输入信 号数据满足所有这些条件，则信号事件的单个或多个峰值高度可被记录。
[0055] 在块316,峰值检测模块确定多于一个峰值是否在信号事件内被检测到。如果多个 峰值高度在信号事件内被检测到，则确定多个样本事件在样本高于阈值时的时间期间被紧 密地检测到。可接着执行连续抵消模块以连续抵消单独样本事件的能量，如由从块316到 块320的"是"箭头表示的，例如以一次连续地减去一个样本事件的能量。在一个实施方案 中，抵消过程也可以是重复的，因为可基于来自原始信号数据的连续峰值的抵消来校正来 自前面的抵消的一个或多个前面的峰值高度确定。
[0056] 为了测量在重合事件内的每个单独样本事件的精确峰值高度，连续抵消模块从信 号数据（例如多个样本事件的组合输入信号）单独地减去每个样本事件的能量。在一个实 施方案中，最大样本事件被检测到并且一次被减去第一个，以允许在信号数据内的较小样 本事件的较清楚的检测。例如，白血液样本事件可以大于红血液样本事件和血小板事件， 在这种情况下白血液样本事件将被检测到并首先连续地被减去。脉冲的精确峰值的检测使 较强信号的成功的检测和抵消变得可能（例如，WBC而不例如通过被误认为小样本事件而 引入可能引起错误的任何残余能量）。再次，抵消过程也可以是重复的，因为可基于来自原 始信号数据的连续峰值的抵消来校正来自前面的抵消的一个或多个前面的峰值高度确定。
[0057] 在块318,识别最大峰值样本事件和样本事件的相应时间指数。从峰值信息中，可 例如基于所存储的或预定的光束剖面和所发现的最大峰值的高度来产生高斯信号的理想 波形，如由块320表示的。
[0058] 在一个实施方案中，组合输入信号（例如信号数据）在数学上由激光束剖面的卷 积的和以及在流动方向上的样本的尺寸表示，例如由下面的方程表示：
[0060] 其中X(t)是一组输入信号数据；Xp是在这组输入信号数据内的在流动方向上的 单独样本事件；h(t)是激光束剖面；*是卷积过程；以及n (t)是电子和/或干扰噪声。因 此，一旦在流动方向上的样本事件的尺寸Xp被检测到，代表理想卷积信号的模型样本事件 就可从保存的激光束剖面产生。例如，在一个实施方案中，可从下面的方程找到模型样本事 件（例如该样本事件的理想卷积信号）。
[0062] 来自模型样本事件（例如理想卷积信号）的能量xp'然后在正确的时间指数处从信 号数据X(t)的能量减去，如块322所表示的。信号数据的能量的示例方程可如下被表示：
[0063] X (t) =x (t) -Xp '
[0064] 在块324,做出关于信号数据的总能量是否由模型细胞的所产生的能量（例如理 想卷积样本信号）减小的确定。换句话说，当模型样本事件的能量从信号数据的能量减去 时是否有剩余的能量留下。
[0065] 如果相当大的残余能量留下（例如信号数据的能量由模型样本事件的能量减 小），则它再次被输入用于下一连续抵消以找到另一相等尺寸的样本事件或在信号数据 (例如组合信号）内的较小的样本事件，如由从块324回到块318的箭头所表示的。例如， 在块318,然后为从第一次抵消留下的其余信号数据检测最大峰值样本事件。在块320,为 这个峰值样本事件产生第二模型样本事件，且在块322,来自第二模型样本事件的能量在相 应的时间指数处从自第一次抵消留下的其余信号数据连续地被减去。其后，在块324,做出 关于信号数据的总能量是否在第一次抵消和第二次抵消之后被减去（例如在第一和第二 次抵消之后是否有任何留下的能量）的确定。在一个实施方案中，抵消是重复的，所产生的 第二模型样本时间在相应的时间指数处从原始信号数据连续地被减去，且基于这个减法的 结果，第一峰值高度（为被抵消的第一样本事件确定）被校正。
[0066] 应认识到，重复的校正可对前面的峰值高度出现，该峰值高度不一定是被确定和 抵消的紧接着在前面的峰值高度。例如，在两个峰值的抵消之后，被检测到用于抵消的第三 峰值可用于产生第三峰值的第三模型样本事件，且第三模型样本事件的能量可从原始信号 数据减去以校正第一峰值和/或第二峰值高度的峰值高度确定。
[0067] 如果能量不减少（例如，如果没有剩余的残余能量或有微不足道或可忽略的残余 能量），例如，如由下面的方式表示的，则可确定在重合事件内的所有样本事件被检测到。
[0068] x(t)_xp' 彡 xp'
[0069] 如果没有残余能量留下（信号的总能量不减小），则在输入信号内的所有单独样 本事件被检测到。一旦识别出具有正确的时间指数的输入信号的单独峰值，就可能对所有 通道重复相同的计算。每个通道可表示例如各种数据的检测，例如但不限于侧向散射、轴向 光损失、偏振散射、去偏振散射、荧光等。然而，因为单独样本事件同时出现，所以每个单独 峰值的时间指数可用于找到在其它通道中在那些时间的相应特征。在一些实例中，可在预 定时间内在时间指数之前和之后使用基于时间指数的时间的范围。这提供从其它通道得到 相同的信息的可选方式，而不是在其它通道上执行相同的过程，这可消耗更多的处理功率 和时间。例如，如图3所示，每个单独样本事件峰值的时间指数可用于在样本事件出现的那 些近似的时间找到在其它通道中的相应特征。例如，在块330,通过基于由连续抵消模块检 测到的单独样本事件的时间指数来识别时间范围，通道分析模块识别在其它通道中的相应 特征（例如样本事件峰值）。例如，在所示实施方案中，时间范围是从单独样本事件的时间 指数起的+/-0.5微秒。其它容限或时间范围的大小可在不同的实施方案中改变。以这种 方式，可为每个样本事件搜集来自所有通道的样本事件剖面数据，如由块132表示的。
[0070] 图4示出根据一个实施方案的对于彼此接近的多个样本事件的一组示例信号数 据与组合输出数据的曲线。曲线400示出从模数转换器接收并包括多个峰值的信号数据 405 (例如多个样本事件的组合输出信号）。例如，水平轴示出以IOMHz的采样率获取的样 本。垂直轴示出每个样本的相关电压水平。如所示，组合输出信号405包括三个一组的样本 事件410、415和420。示出具有从样本事件410、415和420的出现而产生的三个峰值425、 430和435的因而产生的组合输出信号405。对图3描绘的连续抵消模块例如通过首先抵 消最强信号的能量来连续和重复地提取这些样本事件的能量。
[0071] 返回到图3,如果在块316,在样本事件内只找到一个峰值高度，则脉冲的偏斜度 被计算，如由块326表示的。偏斜度是脉冲的第三阶力矩，并可用于确定是否存在接近较大 的样本事件的较小的样本时间。在一个实施方案中，例如偏斜度可通过下面的方程来计算。
[0073] 预定偏斜度阈值可被预先确定并用于指示较小的样本事件是否接近较大的样本 事件。例如，如果所计算的偏斜度大于预定阈值水平（例如+/-0.15)，则可确定较小的细 胞甚至接近较大的样本事件，且然后连续抵消模块可被执行以减去最大样本事件，如由从 块328到块318的箭头表示的。如果所计算的