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基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法 总被引:5,自引:0,他引:5
由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效,提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取,并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性.在此基础上,应用ICA基函数作为滤波器,通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验.结果表明,本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法,为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径. 相似文献
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将EFICA(Efficient Variant of Algorithm FastICA)方法与基因网络相结合分析一组阿尔茨海默病(AD)微阵列数据.根据分类结果提取特征基因集并探寻与早期AD相关的基因网络,实验结果表明,EFICA方法比传统的Fastica方法能够获得更好的分类效果.并且通过对基因网络的研究,扩展了EFICA在生物信息学中的应用,为AD疾病的进一步研究提供新思路. 相似文献
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二(2,4,4—三甲基戊基)单硫代膦酸—上胺205—正庚烷乳状液膜萃取分离… 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究了外水相pH值,流动载体浓度,表面活性剂浓度,内相解析酸浓度,水乳比,油内比等因素对二(2,4-4-三甲基戊基)单硫代膦酸-上胺205-正庚烷乳状液膜迁移Sc的影响。在一定条件下,Sc可以快速而完全地迁移,有可能实现Sc与Fe,Lu的分离。 相似文献
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整合阿尔茨海默症患者6个脑区的基因表达数据和蛋白质相互作用数据,较好地避免了基因表达数据高噪声、高变异等不足对构建基因调控网络精度和准确性的影响.考虑到脑部神经炎症是AD发病的重要原因之一,以及钙平衡失调可能是AD几个致病因素联系的纽带,结合蛋白质网络挖掘与AD发病密切相关的基因及炎症和钙离子功能网络,采用最大权重诱导子图(Heinz)算法实现两种高通量数据的结合并提取显著扰动子网,在此基础上利用基于边权的模拟退火算法预测和优化扰动网络,去除网络中较弱的相互作用,添加预测的较强的相互作用,提高网络的精度.实验共提取206个特征基因,并且提取了脑部炎症及钙离子作用机制的功能模块子网.结果证明,使用基于边权的模拟退火算法进一步加强了功能网络的模块性.经生物学分析证明炎症和钙离子机制在AD致病机制中起着很大的作用.这些数据在不同方面为系统地认识基因的复杂调控机制提供了必要的信息. 相似文献
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乳腺癌(Breast Cancer, BC)作为女性最常见的恶性肿瘤迄今为止起因尚不明确,近年来针对单个基因或单条信号通路(pathway)的研究难以分析疾病的复杂发病机理。考虑到信号传导通路之间普遍存在相互关联和相互串扰的分子生物学特性,本文从基因之间的关联性出发,首先基于互信息(Mutual Information,MI)算法提取出了BC患病和健康对照样本中关联度具有明显变化的基因作为特征基因,在此基础上,基于KEGG通路分析获取特征基因所涉及的信号传导通路,并利用距离相关性(Distance Correlation,DC)算法度量它们之间的串扰关系,最终探寻到26条BC患病前后串扰关系变化较大的通路,通过生物学分析得到:胰岛素信号通路(Insulin signaling pathway)、I型糖尿病信号通路(Type I diabetes mellitus pathway)、核糖体(Ribosome pathway)信号通路等通路间的串扰及特征基因的显著变化对BC的发生和发展具有重要的推动作用,研究结果为探寻BC的致病机理提供了新的思路和有益的支撑。 相似文献
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口语,相对书面语而言,就是我们通常所说的口头语言,它是人们最重要的交际工具。口语训练,就是普通话的口语训练。普通话口语对于将来为人师的师范生来说,不仅是一般交际工具,更是教师特需的职业工具。因此,进行普通话口语训练就尤其重要。本文试就方言区师范生的普通话口语训练陈述一些浅见。 一、普通话口语训练的现状及原因分析。 咸宁地区是一个重方言区。当前师范生的一个较普遍的现象是不善于口头表达,尤其不善于用普通话进行口语表达。某班班主任在本班举行一分钟即兴演讲(该班是刚入学不久的新生)。第一名学生上台后用生硬的普通话勉强自我介绍了几句,接踵而来的五十多名学生不用他们自己介绍,就大都能从他们的方言中判断出来自哪一个县(市)。相比较而言,其中女生比男生强,来自县城的比来自农村的强,文科生比理科生强。不善于口头表达,尤其不善 相似文献
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ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法. 相似文献
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