数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2013年
14期
66-76
,共11页
古毅伟%王松%张旭%张茹%刘建毅%仝辉
古毅偉%王鬆%張旭%張茹%劉建毅%仝輝
고의위%왕송%장욱%장여%류건의%동휘
基因识射%频谱分析%噪声抑制%EPND%滤波%信噪比
基因識射%頻譜分析%譟聲抑製%EPND%濾波%信譟比
기인식사%빈보분석%조성억제%EPND%려파%신조비
gene recognition%spectrum analysis%noise suppression%EPND%filtering%SNR
针对基因识别问题,基于DNA序列的3周期这一性质,首先给出了DNA序列功率和信噪比的快速算法并讨论了不同物种基因类型的阈值确定方法;在此基础上,建立了基于背景噪声抑制和频谱平滑的SNR频谱预处理模型,经过预处理后的频谱不仅大幅度抑制了背景噪声,同时保留了SNR频谱的模式特征.在编码序列识别上,对经典的EPND预测算法进行了改进,使用改进的EPND算法对经过预处理后频谱进行基因识别,实验结果显示这种基因识别模型具有优异的基因识别性能,比传统直接使用基于滑动窗口DFT的EPND识别算法在敏感度、特异性等评价指标上提高了2％-2％左右.
針對基因識彆問題,基于DNA序列的3週期這一性質,首先給齣瞭DNA序列功率和信譟比的快速算法併討論瞭不同物種基因類型的閾值確定方法;在此基礎上,建立瞭基于揹景譟聲抑製和頻譜平滑的SNR頻譜預處理模型,經過預處理後的頻譜不僅大幅度抑製瞭揹景譟聲,同時保留瞭SNR頻譜的模式特徵.在編碼序列識彆上,對經典的EPND預測算法進行瞭改進,使用改進的EPND算法對經過預處理後頻譜進行基因識彆,實驗結果顯示這種基因識彆模型具有優異的基因識彆性能,比傳統直接使用基于滑動窗口DFT的EPND識彆算法在敏感度、特異性等評價指標上提高瞭2％-2％左右.
침대기인식별문제,기우DNA서렬적3주기저일성질,수선급출료DNA서렬공솔화신조비적쾌속산법병토론료불동물충기인류형적역치학정방법;재차기출상,건립료기우배경조성억제화빈보평활적SNR빈보예처리모형,경과예처리후적빈보불부대폭도억제료배경조성,동시보류료SNR빈보적모식특정.재편마서렬식별상,대경전적EPND예측산법진행료개진,사용개진적EPND산법대경과예처리후빈보진행기인식별,실험결과현시저충기인식별모형구유우이적기인식별성능,비전통직접사용기우활동창구DFT적EPND식별산법재민감도、특이성등평개지표상제고료2％-2％좌우.
