文件名称：律压缩扩张方法matlab代码-ebs:基于能量的分子机分段常数信号重构方案
文件大小：1.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 09:42:04
系统开源
律压缩扩张方法matlab代码基于能量的步检测（EBS） 该存储库包含论文“基于分子机制的分段常数信号的基于能量的重构方案”中描述的方法的实现。 介绍 分析单个基于DNA的分子机器（例如聚合酶和解旋酶）的物理和化学特性通常需要跟踪碱基对长度范围内的运动。 尽管已经开发出能够达到该极限的高分辨率仪器，但是单个步骤常常被大量的噪声隐藏起来，这使数据处理变得复杂。 EBS项目实施了一种有效的算法，该算法通过最小化能量功能来检测高带宽信号中的阶跃。 第一步，应用有效的凸降噪方案，该方案允许压缩幅度和平稳长度的小节。 因此，可以使用更复杂的方法来在向先验信息进行核算的同时向步骤数据分配步骤。 为此，我们采用了在图形上制定的组合优化算法。 用法 构建EBS之后，可执行文件将驻留在build/bin/ 。 您可以从那里打电话给他们。 下面的文档假定二进制文件在那里。 一般说明 EBS包含四个可执行文件： lambdaopt使用启发式方法确定最佳TVDN正则化参数 denoising通过求解TVDN问题来消除噪声 level_generator生成一个文件，其中包含要在其上集群的一组级别 graph_
【文件预览】：
ebs-master
----.gitignore(285B)
----matlab()
--------simulation()
--------mm()
--------demo.m(3KB)
----.travis.yml(764B)
----LICENSE(11KB)
----.gitmodules(113B)
----libs()
--------CMakeLists.txt(85B)
----README.md(10KB)
----python()
--------pwcs_data.mm(1.78MB)
--------time_data.mm(929KB)
--------demo.py(2KB)
--------noisy_data.mm(1.81MB)
----cmake()
--------standard_flags.cmake(469B)
--------add_boost.cmake(10KB)
--------utils.cmake(11KB)
----appveyor.yml(219B)
----graph_processing()
--------cmd_helpers.h(706B)
--------runtime_statistics.h(1KB)
--------sitesstore.h(8KB)
--------graph_processing_main.cpp(11KB)
--------energy.h(20KB)
--------helpers.h(6KB)
--------binopt.h(23KB)
--------bk_max_flow.h(36KB)
--------level_generator_main.cpp(5KB)
--------counting_statistics.h(18KB)
--------CMakeLists.txt(2KB)
----denoising()
--------lambda_max.h(2KB)
--------lambdaopt_main.cpp(3KB)
--------denoising_main.cpp(4KB)
--------condat_denoise.h(3KB)
--------helpers.h(115B)
--------lambda_opt.h(5KB)
--------CMakeLists.txt(2KB)
----common()
--------cmd_helpers.h(8KB)
--------tuple_helper.h(3KB)
--------helpers.h(6KB)
--------CMakeLists.txt(68B)
----demo_plot_outtake.png(65KB)
----CMakeLists.txt(835B)
----demo_plot_full.png(50KB)