| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 绪论 | 第11-15页 |
| 第一章 信号处理方法简介 | 第15-24页 |
| 1 引言 | 第15-16页 |
| 2 信号的相关分析方法 | 第16-18页 |
| ·相关系数 | 第16页 |
| ·自（互）相关分析 | 第16-17页 |
| ·功率谱密度 | 第17-18页 |
| 3 傅立叶变换 | 第18-20页 |
| 4 小波变换 | 第20-23页 |
| 5 小结 | 第23-24页 |
| 第二章 红外光谱压缩中的预设重构根均方差法 | 第24-31页 |
| 1 引言 | 第24-25页 |
| 2 方法与原理 | 第25-27页 |
| ·数据压缩评价方法 | 第25页 |
| ·重构根均方差法 | 第25-27页 |
| 3 实验 | 第27-29页 |
| 4 结果及讨论 | 第29-31页 |
| 第三章 红外光谱压缩中的嵌入式零树小波算法 | 第31-42页 |
| 1 引言 | 第31-32页 |
| 2 方法与原理 | 第32-36页 |
| ·嵌入式零树编码 | 第32-34页 |
| ·霍夫曼编码 | 第34-36页 |
| 3 实验 | 第36-39页 |
| 4 结果及讨论 | 第39-42页 |
| 第四章 氨基酸替代模型 | 第42-48页 |
| 1 引言 | 第42-44页 |
| 2 实验 | 第44-46页 |
| 3 结果及讨论 | 第46-48页 |
| 第五章 基于离散小波的蛋白质家族分类及预测 | 第48-62页 |
| 1 引言 | 第48-50页 |
| 2 方法与原理 | 第50-51页 |
| 3 实验 | 第51-53页 |
| ·数据源 | 第51页 |
| ·氨基酸替代模型选择 | 第51页 |
| ·小波函数及分解层数选择 | 第51-52页 |
| ·片段截取策略 | 第52-53页 |
| 4 结果及讨论 | 第53-62页 |
| 第六章 蛋白质频谱用于G 蛋白偶联受体家族分类 | 第62-74页 |
| 1 引言 | 第62-64页 |
| 2 方法与原理 | 第64-68页 |
| ·G 蛋白偶联受体家族 | 第64-65页 |
| ·蛋白质频谱的建立 | 第65-66页 |
| ·支持向量机方法 | 第66-68页 |
| 3 实验 | 第68-71页 |
| ·数据源 | 第68页 |
| ·G 蛋白偶联受体家族分类 | 第68-69页 |
| ·评价方法 | 第69-71页 |
| 4 结果及讨论 | 第71-74页 |
| 第七章 基于Delaunay 三角法的G 蛋白偶联受体拓扑结构识别 | 第74-81页 |
| 1 引言 | 第74-75页 |
| 2 方法与原理 | 第75-77页 |
| ·Delaunay 三角算法 | 第75-76页 |
| ·偏最小二乘投影 | 第76页 |
| ·拓扑结构预测 | 第76-77页 |
| 3 实验 | 第77-78页 |
| 4 结果及讨论 | 第78-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 附录A 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第95-98页 |