多序列渐进比对算法及其改进算法的研究与比较

多序列比对是一种重要的生物信息学工具,在生物的进化分析以及蛋白质的结构预测方面有着积极的意义.以ClustalW为代表的渐进式多序列比对算法在这个领域取得了很大的成功,成为应用最为广泛的多序列比对程序.但其固有的缺陷阻碍了比对精度的进一步提高,近年来出现了许多渐进式比对算法的改进算法,并取得良好的效果.本文选取了其中比较有代表性的几种算法对其基本比对思想予以描述,并且利用多序列比对程序平台BAliBASE和仿真程序ROSE对它们的精度和速度分别进行了比较和评价.     

基于复合小波变换的径流周期分析方法

针对径流时间序列演变趋势及周期分析精度有限的问题,给出一种基于复合小波变换的径流时间序列周期分析方法.即通过采用dmey小波对径流序列进行分解,再对生成的高频与低频子序列分别采用cmor1-1复小波分别求其等值线、小波方差,从而进行径流序列的变化趋势及周期分析.实验结果表明:与单纯对径流序列直接采用复小波多尺度分析相比,基于复合小波变换的方法可获得更为深入精确的周期分析结果.     

基于小波包分析的大跨桥梁结构损伤预警的理论研究

基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性.理论分析证明,采用小波包分解结构的动力响应得到小波包能量谱,将可以表征结构损伤的发生.在此基础上进行了小波包能量谱关于结构损伤和观测噪声的敏感性研究,分析了结构系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性.结果表明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性.     

基于小波分析的HVAC系统故障诊断技术研究

在分析HVAC故障特征的基础上,综合比较了现有的几种故障诊断方法(包括:人工神经网络、小波分析、模糊数学和专家系统等)的优缺点.介绍了小波分析的基本原理,以及利用小波包分析进行故障特征提取与识别的基本思路.     

基于谐波小波包和支持向量机的声发射源识别

为了解决直升机动部件疲劳损伤类型识别问题,提出了一种基于谐波小波包特征提取和层次支持向量多分类器的声发射源类型识别方法.声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各个频段的能量特征用于声发射源类型识别,克服了传统小波包分析能量泄露、频带选取不灵活、不同层频率分辨率不同的缺点.首先,利用已知声发射源类型的试验数据训练层次支...     

基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印.实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法.     

小波分析和小波包在图像压缩中的应用

小波和小波包对图像压缩都是十分有用的工具,小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像压缩中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像压缩的方法,利用MATLAB 7对相同图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,小波包压缩后的效果比小波更好。     

基于复小波包和turbo码的STBC-MC-CDMA系统及其性能

在分析空时编码技术和多载波CDMA技术原理的基础上,采用turbo编码作为信道编码以及优化的复小波包作为多载波调制,提出一种基于复小波包和turbo码的空时分组编码的MC-CDMA系统,研究了其在瑞利衰落信道下的误码率性能.该系统能充分利用空时分组编码的发送分集和turbo码的良好抗信道衰落能力显著提高系统性能,而且还能利用优化复小波包的优良特性避免通常MC-CDMA系统由于插入循环前缀(CP)所带来频谱效率的降低.仿真结果表明,基于复小波包的空时分组编码的MC-CDMA系统要好于空时分组编码的通常MC-CDMA(STBC-MC-CDMA)系统,略好于采用CP的STBC-MC-CDMA系统;级联turbo码的空时编码技术的应用进一步增强了系统抗衰落信道下的各种干扰能力.     

基于小波包滑动阈值的信号去噪

传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。     

基于小波包分析的齿轮箱故障诊断研究

通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行分析,利用小波包理论将3种工况振动信号进行分解,根据不同频带内能量分布的不同以及能量比值指标,有效地进行了3种工况的识别与分类,结果表明,利用小波包分解是齿轮箱故障的一种有效的诊断方法。     

生物信息学案例在《数据结构》教学中的应用

为了改善《数据结构》课程的教学效果,提高学生的学习兴趣,将生物信息学中的一些案例按照其涉及的数据结构原理,引入到《数据结构》教学之中。其中,典型案例包括串联重复序列中的基因识别问题、双序列比对的动态规划算法和多序列比对中寻找折中序列的问题。教学实践表明,引入生物信息学案例能使学生加深对相关算法的理解。     

基于小波分析的配电网故障选线方法研究

提出了一种基于小波分析的配电网故障选线方法。通过剔除线路谐振状态的频带,利用小波包良好的分频特性,以适当带宽对故障后线路的暂态零序电流进行分解,从而实现在低频段下对各线路的零序电流进行小波重构,通过比较重构后的信号来实现选线。仿真实验表明,该选线方法受故障点位置、故障时刻、过渡电阻等因素影响较小,具有可靠性高、抗干扰能力强的特点,适用于中性点不接地的配电网。     

生物序列比对算法研究现状与展望

序列比对是生物信息学研究的一个基本方法,寻求更快更灵敏的序列比对算法一直是生物信息学研究的热点.本文给出了生物序列比对问题的定义,综述了目前常用的各类比对算法,并对每一类算法的优缺点以及应用范围进行了分析,最后指出序列比对算法目前存在的问题以及未来的发展方向.     

HMM在生物序列分析中的应用

阐明HMM的基本理论与概念,进而总结介绍HMM应用的基本问题与算法;重点介绍并分析了可用于表示序列家族的几种HMM结构特点,并说明了利用已知家族Profile HMM构造多序列比对的方法;阐述了常用于基因发现的GHMM和目前常用于发现基因结构的HMM结构特点;最后介绍一种结合多种基因发现工具的HMM主要思想.     

基于小波的被动声纳降噪研究

该文采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声纳降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果.该研究在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声纳降噪提供了较好的应用前景.     

AutoCAD自动加载.NET程序集新探

AutoCAD提供了丰富的二次开发工具,其最新基于.NET Framework的开发包使用户能使用C#等支持.NET的语言对AutoCAD进行二次开发。用户往往需要在AutoCAD启动后手动加载二次开发的软件包,以利用其中定义的命令等功能。自动加载.NET程序集将带来效率上的较大提升。对AutoCAD自动加载.NET程序集的三种方法进行探讨,分析每种方法的优势和不足,并给出示例和源代码。     

多逆变器并网条件下新型孤岛检测方法研究

多逆变器并网孤岛检测方法包括被动式孤岛检测和主动式孤岛检测两大类。文章首先分析了一种主动式多逆变器并网孤岛检测方法,即注入负序扰动电流的孤岛检测法。针对该方法的缺点,提出了一种新型被动式多逆变器并网孤岛检测方法,即小波技术与神经网络相结合的孤岛检测法。该方法先利用小波变换技术获取相应的信号特征,再利用神经网络根据其获取的信号特征对分布式发电系统的孤岛或非孤岛工作状态进行辨识。仿真结果表明,该方法有很好的孤岛检测性能,且检测时间短,同时不会影响系统的稳定性和供电质量。     

中国高校资助包计划的实践特色与启示

资助包计划的核心理念是通过规范合理的配置,使学生获得与其困难程度相称的经济资助。中国高校资助包计划是国际经验与中国国情相结合的产物。2007年以后,面对资助项目和经费的快速增长,我国高校引入国外资助包计划,并对其进行了本土化改造,使其具有“分级资助”、“贫困生优先”、“助人与育人相结合”、“专款专用”等本土特色。从实践结果看,资助包计划促进了高校学生资助工作的公平与效率,今后应加大资助包计划的实施面;另一方面,可改进贫困生认定方法,细化学生分级,健全收入和财产申报制度,以提高其实施成效。     

基于数据融合的多小波基联合图像去噪

提出了一种基于数据融合的多小波基联合图像去噪新方法．该方法首先用多个小波基分别对含噪图像进行分解、阈值处理和恢复,得到多幅恢复图像,然后根据像素点邻域的方差对这些图像进行加权融合获得最终去噪图像。该方法充分体现小波基的多样性和图像的局部特性。实验结果表明,该方法去噪效果比单一小波基方法和已有的多小波基联合方法都有明显的改善。