10.3969/j.issn.1000-3428.2015.11.052
fGn模型在结肠癌基因表达数据集去噪中的应用
基因表达数据集获取过程中容易掺杂噪声成分,噪声会干扰数据的正确表达从而影响其后期的分析与研究.基于中值计算法估计噪声标准差的经验模态分解(EMD)去噪存在一定的不足,从而影响去噪效果.分数阶高斯噪声(fGn)模型可提供EMD下较为准确的噪声标准差估计方法,在该模型下去噪可减少白色及有色噪声,进而增强去噪效果.因此在中值计算EMD去噪基础上,提出一种基于fGn模型的去噪方案,并对结肠癌基因表达数据集做去噪分析.实验结果表明,相比中值计算EMD去噪方法,改进方法的信噪比、噪声抑制比、t检验等值具有一定的优势,可作为基因表达数据集去噪的一种参考方案.
基因表达数据集、经验模态分解去噪、噪声标准差、分数阶高斯噪声、结肠癌
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TP391(计算技术、计算机技术)
陕西省重点实验室开放共享基金资助项目SAIIP201202;陕西师范大学学习科学交叉学科培育计划基金
2015-12-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
303-307