换一批基于高频系数小波分析的高维蛋白质波谱数据特征提取
Feature selection forhigh-dimensional protein mass spectrometry data based on the high frequency coefficients of wavelet analysis
摘要高维蛋白质波谱数据分析过程中,对于数据的特征提取一直是许多学者专注解决的问题. 本文提出了一种基于高频系数的小波分析和主成份分析技术( Principal component analysis,PCA)的特征提取方法,首先采用小波分析技术对数据进行降噪,提取高频系数作为特征,之后用主成份分析技术进行降维. 实验显示:本论文中提出的方法在8-7-02、4/3/02数据集上的实验识别率分别可以达到100%和99.45%,可以有效提高分类识别率.
更多相关知识
关键词
波谱数据高频小波分析主成份分析Spectrometry dataHigh frequency coefficientsWavelet analysisPrincipal component analysis
分类号
Q629.73（生物声学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-5565.2015.03.09
发布时间
2015-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览0
- 被引4
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
