53、生物信号处理与蛋白质结构预测相关算法研究

生物信号处理与蛋白质结构预测相关算法研究

在生物医学和分子生物学领域，信号处理和蛋白质结构预测是至关重要的研究方向。本文将介绍几种在这些领域中具有创新性的算法，包括用于快速估计诱发电位的新算法、基于径向基函数（RBF）的肺弹性估计方法以及基于二进制输入编码策略的神经网络用于球蛋白蛋白质残基间接触图预测的方法。

快速估计诱发电位的新算法

改进的信息最大化（infomax）算法和快速独立成分分析（fastICA）算法各有优缺点。为了结合两者的优势，提出了一种新的算法。该算法的核心思路是先使用改进的infomax算法处理两个周期的数据，得到解混矩阵，然后将其转换为fastICA算法的初始权重，最后使用fastICA算法处理相同的两个周期的观测信号。

新算法的具体步骤如下：
1. 用改进的infomax算法处理两个周期的信号，得到解混矩阵 $W$。
2. 通过公式 $ \hat{W} = M^{-1}(W^T)$ 计算fastICA算法的初始权重，其中 $M$ 是白化矩阵，可通过主成分分析（PCA）获得。
3. 使用fastICA算法处理相同的两个周期的观测信号。

为了验证新算法的性能，进行了模拟实验。实验中，将两个独立源（一个是周期性诱发电位信号，另一个是白高斯噪声）进行线性混合。实验结果表明，新算法能够有效地分离独立源，并且在使用较少数据点的情况下，具有比其他两种算法更稳定的收敛速度。

以下是三种算法的性能对比表格：
|算法|迭代次数|EP相关系数|噪声相关系数|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|新算法|5, 3, 6, 4, 3, 3|0.9944, -