22、蛋白质结构分析与虚拟显微镜技术研究

蛋白质结构分析与虚拟显微镜技术研究

一、MET 蛋白茎部曲线提取与测量

在对 MET 蛋白的研究中,为了深入了解其茎部的灵活性,需要对茎部进行精确的曲线表示和相关测量。

1. 种子聚类

首先,对有序种子的 FDT 值进行聚类。当在有序种子 Lm 中找到第一个分配给 Wst 的局部最大值后,将剩余分配给 Wβ 的种子重新分配给 Wst。例如图 1 展示了这种聚类的示例。通过这样的聚类操作,能够初步区分出不同的结构部分,为后续的分析奠定基础。

2. 茎部曲线表示提取

目的是找到茎部的 C2 连续曲线表示,以便进行曲率和长度测量。因为离散曲线包含的体素少,不光滑且不能很好地对应整体形状,会导致测量误差,而 C2 连续性标准对于直接的曲率测量是必要的。虽然规则三次多项式是一种 C2 连续曲线,但由于其振荡性质和缺乏灵活性,不适合作为曲线表示,因此选择非均匀 B 样条。
控制点的获取分为四个步骤:
- 第一步,使用迭代细化方法在 FDT 上以 Lm 为锚点提取离散路径 C,得到沿着 Lm 中种子的路径。
- 第二步,移除 C 中位于 β - 螺旋桨内的部分,得到离散路径 Cs,因为我们只关注茎部内的路径。
- 第三步,从 Lm 中的最后一个茎部种子到茎部尖端插值出离散路径 Ct,并将其添加到 Cs 中形成所需路径 P。插值过程是先对 Cs 拟合非均匀 B 样条,然后计算最后一个样条段中从第一个点到最后一个点的方向向量 v,从 Lm 中的最后一个种子沿向量 v 的方向沿着布雷森汉姆线行进,直到到达茎部区域的末端。
- 第四步,使用面积偏差方法从 P 中采样一组控制点 Q,得到非均匀 B 样条茎部

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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