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基于信号处理理论和方法的基因预测研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-31页
   ·课题的研究背景及意义第12页
   ·生物信息学第12-19页
     ·生物信息学的主要研究内容第13-14页
     ·生物信息学的前沿第14-16页
     ·生物信息数据库第16-19页
   ·基因序列的相关性研究第19-20页
   ·基因预测的研究现状及分析第20-28页
     ·基于序列同源性的基因预测研究第20-22页
     ·基于序列统计特征的基因预测研究第22-28页
     ·基因预测存在的问题第28页
   ·本文工作第28-31页
第2章 基因预测的FIR数字滤波器研究第31-45页
   ·生物学基础第31-32页
   ·目前的DNA映射第32-34页
   ·基因序列的周期3性质第34-36页
   ·反陷波数字滤波器第36-39页
   ·多级滤波器第39-41页
   ·FIR带通数字滤波器第41-44页
   ·仿真实验第44页
   ·小结第44-45页
第3章 基因预测的自适应滤波器研究第45-60页
   ·基因预测的LMS自适应滤波器第45-50页
     ·LMS算法第46-47页
     ·自适应滤波器设计第47-48页
     ·仿真实验和结果分析第48-50页
   ·基因预测的RLS自适应滤波器第50-53页
     ·RLS算法第50-51页
     ·仿真实验和结果分析第51-53页
   ·基因预测的变步长LMS自适应滤波器第53-56页
     ·固定步长LMS算法存在的问题及解决方法第53-54页
     ·基因序列自身的生物学特点第54-55页
     ·变步长LMS算法第55页
     ·仿真实验和结果分析第55-56页
   ·基因序列的时频分析第56-58页
     ·时频分析第56-57页
     ·仿真实验和结果分析第57-58页
   ·小结第58-60页
第4章 基于改进傅立叶方法的基因预测研究第60-75页
   ·改进的傅立叶方法第61-64页
     ·Z曲线映射第61-62页
     ·滤波器的选取第62页
     ·改进的方法第62-63页
     ·算法的评价第63-64页
     ·统计判别法第64页
   ·傅立叶变换方法的比较第64-74页
     ·功率谱图的比较第64-66页
     ·功率谱向量的比较第66-68页
     ·基因识别性能的比较第68-71页
     ·延长打乱傅立叶方法和改进傅立叶方法的比较第71-72页
     ·加窗的傅立叶方法第72-74页
   ·小结第74-75页
第5章 基于隐马尔科夫模型和支持向量机方法的基因预测研究第75-88页
   ·生物信息学中的HMM方法第75-76页
   ·隐马尔科夫模型第76-77页
     ·隐马尔科夫模型的定义第76-77页
     ·基因外显子的隐马尔科夫模型第77页
   ·EM算法第77-78页
   ·前向算法第78-79页
   ·基于隐马尔科夫模型的EM算法第79-80页
   ·仿真计算第80-82页
     ·仿真数据第80页
     ·仿真步骤第80-81页
     ·仿真结果分析第81-82页
   ·支持向量机及其在生物信息学中的应用第82-83页
     ·支持向量机第82-83页
     ·支持向量机在生物信息学中的应用第83页
   ·支持向量机分类问题第83-87页
     ·最优分离超平面第83-85页
     ·基于支持向量机的基因序列识别研究第85-87页
   ·小结第87-88页
第6章 基于多种特征量的基因识别算法研究第88-103页
   ·常用的基因序列的特征量第88-89页
   ·文中采用的几种特征量第89-92页
     ·碱基组成成分第89页
     ·密码子使用频率第89-90页
     ·碱基位置的相关性第90-91页
     ·周期3性质第91-92页
   ·文中采用的统计学习方法第92-95页
     ·欧氏距离法第92-93页
     ·马氏距离法第93页
     ·费歇判别法第93-95页
   ·相同序列长度下各种特征量的实验研究第95-99页
     ·实验数据第95页
     ·单一特征量实验第95-97页
     ·三种特征量实验第97-98页
     ·四种特征量实验第98-99页
   ·不同序列长度下多种特征量的实验研究第99-102页
   ·小结第102-103页
第7章 结论与展望第103-106页
   ·结论第103-104页
   ·展望第104-106页
参考文献第106-116页
攻读学位期间公开发表论文第116-117页
攻读学位期间参与的科研项目第117-118页
致谢第118-119页
研究生履历第119页

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