基于商空间理论的生物序列比较模型

1序言 生物信息学就是用计算机领域内的知识和技术来解决分子生物学中的计算问题的学科.其中生物序列分析的目的是揭示核苷酸或氨基酸序列数据编码的更高级的结构或功能信息.在序列分析中序列比较是最重要的原始操作,是许多其他更复杂操作的基础.     

基于蚁群遗传算法的氨基酸序列比对方法

蚁群遗传算法是在蚁群算法的基础上用遗传算法对其参数进行优化而产生的一种改进算法。把蚁群遗传算法应用于生物信息学中的氨基酸序列比对上，从而提出了一种新颖的蚁群遗传序列比对算法，实验结果表明这种新颖的序列比对算法是非常有效的。     

生物信息学中的序列比对算法

生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题,设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容,通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息,序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状,描述了常用的各类序列比对算法,并分析了它们的优劣。     

基于JavaScript的生物信息学分析系统的优化和扩展

对基于JavaScript的SMS核酸和蛋白质序列分析系统进行了改进，汉化并优化了系统界面，对系统中多序列同源性分析和引物搜索设计进行了较大幅度的改进，以提高精确度和实用性，增加了基于JavaScript的蛋白质理化性质曲线分析功能。为生物信息学和生物序列研究提供了更为有效的工具。     

基于序列比对算法的伪装入侵检测技术

序列比对是生物信息学中基本的信息处理方法，对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息具有重要的意义。该文对典型的序列比对算法N-W算法和S-W算法进行了分析对比，将S-W算法应用到伪装入侵检测中，通过实验验证了该算法的高灵敏度入侵检测性能。     

多序列比对算法族的形式化设计与生成

多序列比对问题是生物信息学研究的重要部分，是解决物种进化关系、基因组序列分析等问题的基础。多序列比对算法具有很高的专用性，不同的算法适用于不同的研究环境。目前常用的多序列比对软件是在生物信息学理论指导下利用多个子算法装配形成的，而现有的研究主要针对特定算法的特定步骤进行优化，缺乏领域层次高抽象性的算法框架研究，致使多序列比对算法较为繁杂且冗余过多。根据产生式编程以及软件复用的思想，分析了多序列比对算法族MSAA的特征，设计了相应的泛型算法构件并刻画了构件间的交互关系，进一步借助PAR平台形式化构建了MSAA构件库，提高了装配算法的可靠性和组装灵活性，便于研究人员的维护和优化。     

生物多序列比对的并行算法

多序列比对是生物信息学中的基本问题。由于生物序列数据库的快速增长，即使优秀的串行算法已不能满足实际的需要。研究了Gusfield提出的星型比对模型的串行算法，进行了空间和时间上的改进，基于cluster结构的菜并行机提出了一种并行算法，并对大量基因数据进行了测试，结果表明对于大规模的多序列比对，算法能达到较高的加速比。     

DNA序列匹配算法研究与优化

DNA比对是生物信息学中最基本的问题,在生物信息学中发挥了至关重要的作用。利用计算机研究DNA比对是一个热点问题。笔者讨论的实现最佳DNA序列匹配的基本方法有两种,分别是利用分置算法和动态规划算法进行DNA序列对齐匹配。利用这两种算法,可以得到最优匹配代价。改进后的动态规划算法具有更好的性能,可以得到最优的DNA匹配序列。     

生物信息学中的序列比对算法

序列比对是生物信息学中基本的信息处理方法,对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息具有重要的意义。该文对典型的双序列比对算法Smith-Waterman、FASTA、BLAST以及多序列比对算法CLUSTAL进行了描述和评价;针对目前序列比对算法普遍存在的不足,简单介绍了应用KDD技术进行序列相似性发现的定义及其处理过程。     

基于HPM模型的Smith-Waterman算法并行优化

用于生物序列联配的Smith Waterman算法在生物信息学中有着重要的意义，但是，算法需要的空间复杂度和时间复杂度都是 O(mn)，极大地限制了算法的应用。该文从并行计算模型HPM出发，从通信、存储两方面对Smith Waterman算法进行分析，提出了针对CoSMPs系统的分层的分块行流水并行算法，并通过计算不同规模的长序列进行验证，实验结果与理论分析一致。     

基于MATLAB的伪随机序列的产生和分析

MATLAB由于其强大的功能而被广泛应用于很多工程领域。在扩频通信中通常的做法是用一扩频序列与信号相乘，从而得到频谱的扩展或压缩，因而扩频序列的性能直接决定着通信质量。伪随机序列中的m序列和Gold序列最常用作扩频序列。该文首先简单介绍了m序列和Gold序列的原理，性能和构造方法，接着在MATLAB中用M语言编程实现它们的产生和分析。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。该方法简练直观，适合工程技术人员参考。     

基于混沌的跳频通信系统

利用混沌信号取代跳频通信中的伪随机序列，其关键问题是混沌序列的相关特性和发射系统接收系统的混沌同步。该文提出利用Chen’s混沌序列构造跳频码，分析了该混沌序列的相关特性，并与Lorenz混沌序列进行比较，并讨论了存在于扰下的同步性能。应用MATLAAB进行仿真，结果表明该混沌序列具有良好的相关特性和稳定的同步性能，应用于跳频通信可获得较好的效果。     

M序列BPSK引信信号的仿真建模与分析

为了考察M序列BPSK引信信号的特征,对M序列BPSK引信信号进行了仿真建模与分析;首先分析了M序列BPSK信号的数学模型以及M序列的数学模型,给出了一种M序列的计算机产生程序;然后应用SIKULINK做出了实际应用中的M序列产生器的仿真模型,并给出了仿真结果,再按照M序列BPSK脉冲信号的产生原理,使用SIMULINK仿真模型仿真得到引信中经常使用的127位M序列BPSK脉冲信号;最后,利用Matlab软件的作图功能,从自相关函数、频谱函数和模糊函数三个方面对M波形的性能进行了仿真分析.结果显示M序列BPSK信号有良好的扩谱效果,并揭示了M序列的阶数与信号各项性能的关系.     

相关函数脉冲响应法系统实时辨识

结合了相关函数法和脉冲响应法两种经典系统辨识方法原理,在随机信号干扰的情况下,设计对系统实现实时辨识的仿真软件,获得系统的非参数模型。该仿真设计中,以M序列作为输入信号,白噪声信号作为干扰信号,进行了Matlab仿真实验,讨论了M序列的幅值,采样时间和周期长度对系统辨识效果的影响,以及分析M序列的选取方法来减少系统辨识误差。     

基于数字锁相环的QAM载波恢复

正交幅度调制(QAM)是一种频谱利用率很高的载波传输方式,但是高阶QAM系统对于载波恢复、符号定时的要求非常严格,因此提出了一种全数字的载波提取方案。在发送端插入前导序列,接收端在接收前导序列中用数字锁相环实现载波提取,为后面的解调作保证。通过MATLAB仿真,验证了这种实现方案在理论上是完全可行的。     

基于遗传算法搜索低旁瓣最大长度序列

最大长度序列通过线性反馈移位寄存器产生,广泛应用于脉冲压缩雷达中。针对不同反馈连接产生序列的非周期自相关函数旁瓣特性不同,而目前尚无有效办法寻找具有低旁瓣特性的最大长度序列,利用遗传算法搜索线性反馈移位寄存器的最佳反馈连接,该反馈连接产生最大长度序列非周期自相关函数特性非常好。通过MATLAB仿真了遗传算法搜索过程、最大长度序列非周期自相关函数,给出了4～15级线性反馈移位寄存器反馈连接表,并对最大长度序列非周期自相关函数进行加窗处理,获得了更好的旁瓣抑制效果。     

有源电力滤波器三种基波提取方法的对比分析

谐波检测是有源电力滤波器实时补偿谐波的关键,检测谐波的实际是通过某种方法提取出基波。所以本文主要研究基波提取法即传统的ip-iq法、平均值法和正序法等三种方法。在研究理论的基础上对三种方法进行MATLAB仿真建模和比较分析,并着重比较三种方法提取基波的实时胜,比较结果表明,实时性最好的是平均值法,其次是传统的ip-iq法,最差的是正序法。     

基于 MATLAB WebFigure 的在线作图课件

利用数学工具软件MATLAB的MATLAB Compiler Runtime架设MATLAB Web服务,应用MATLAB WebFigure开发在线作图实验课件。介绍设计思想和方法,给出利用MATLAB WebFigure实现在线作空间曲线图的关键技术,在网页上实现MATLAB环境下的直观逼真效果,为师生提供在线作图的教学资源。     

集装箱装船顺序的多目标整数规划优化模型

为了解决集装箱堆场装船顺序问题,根据集装箱船舶和配载的实际情况,考虑集装箱的航程,结合集装箱的装载位置,以集装箱堆场的翻箱率、船舶卸载时的翻箱率以及装船后的稳性为目标,建立了装船顺序的多目标规划模型,并基于粒子群算法构造了求解算法,通过MATLAB进行仿真实验,数据结果表明,该模型具有一定的的合理性与可行性。     

基于MATLAB的Web应用程序开发

介绍利用MATLAB6.1及其工具箱中的MATLABWebServer工具开发基于MATLAB的Web应用程序的具体过程,并给出一个在控制工程基础网络教学中的MATLABWeb应用实例。