生物医学数据分析Matlab——刘青萍
基于SPSS的生物统计数据的2D3D作图_安恒

目前统计学处理软件有多种多样 , SPSS(Statistical Package For TheSocial Science)统计学软件在医学 数据统计方面的应用是较广的 , 而且采用该软件统 计出来的结果有较强的权威性 , 且该软件主要是面 向非统计专业人士 。SPSS11 .0 for Windows 统计分析 过程分为数值分析过程和图形分析过程 :具有操作 简便 、数据转换功能较强 、数据管理功能强大(可存 取和转换多种 数据类型 文件如 Excel 、dBase 、Lotus 、 ASCII 、Acess 、Foxpro 等)、统计分 析方法全面和 结果 输出规范 , 同时还可以根据需要选择不同风格 、不同 功能的表和图来整理数据 , 但得到的图表无法显示 动态趋势 , 并不够直观[ 3] 。本文拟对 SPSS11 .0 图表 输出方式加以改进 , 结合 MATLAB 进行模拟演示 , 以 得到更加形象并具有动态趋势的统计图 。
(1)称小鼠体重和脾重 , 计算脾指数 (2)测定巨噬细胞吞噬功能 ,计算吞噬率和吞噬指数 1 .2 方法
1 .2 .1 方法分析 :NCPP 和 CPP 对小鼠脾脏激活作 用的比较 , 两样本彼此独立 , 总体方差未知 , 样本容 量 n <30 , 故采用独立样本 t 检验的方法[ 1] 。 1 .2 .2 SPSS11.0 for Windows 统计分析基本操作方法[ 3]
ance 列中 , 显著值为 0 .146 >0 .05 , 可以认为方差是
相等的 , 所以应考察第一行的结果 。可以看到 , 显著
值为 0 .460 >0 .05 , 所以认为没有显著性差异 。
MATLAB7_X生物信息工具箱的应用_专用分析工具_六_刘新星

现代生物医学进展 Progress in Modern Biomedicine Vol.12NO.15MAY 2012·技术与方法·MATLAB7.X生物信息工具箱的应用--专用分析工具(六)*刘新星谢成李红燕杨英杰△(中南大学生物冶金教育部重点实验室湖南长沙410083)摘要:序列分析可以获取蕴藏在简单序列中的生物信息,是生物信息分析的基础。
通过生物大分子序列差异分析构建的系统树则可为我们提供可视化的物种间的进化关系。
MATLAB7.X生物信息工具箱包含了几个图形用户界面设计的专用分析工具,这些专用分析工具交互性好,易于使用。
借助于这些分析工具,用户不仅可以对基因序列进行分析查看并能进行相对应的氨基酸序列分析,还可以方便快捷地构建系统发育树。
即使用户不会编程也可以进行序列分析和系统发育分析的研究,大大地提高了分析的效率。
本文详细介绍了序列分析工具Seqtool和系统发育分析工具Phytreetool在序列分析及系统发育树构建方面的应用,所有操作方便快捷,分析结果可视化程度高。
关键词:生物信息工具箱;序列分析工具;系统发育分析工具中图分类号:TP391文献标识码:B文章编号:1673-6273(2012)15-2962-06TheApplicationofMATLABBioinformaticsToolbox--SpecialAnalysisTools(6)*LIUXin-xing,XIECheng,LIHong-yan,YANGYing-jie△(KeyLaboratoryofBiometallurgyofMinistryofEducation,CentralSouthUniversity,Changsha,410083,China)ABSTRACT:SequenceanalysisisthebasisofBioinformaticsanalysis,whichcanobtaintheinformationembeddedinthesimplesequence.Thephylogenetictree,constructedbysequenceanalysisofbiologicalmacromolecules,canprovideuswithvisibleevolutionaryrelationshipamongspecies.TheMATLAB7.Xbioinformaticstoolboxcontainsseveralspecialanalysistoolsdesignedbygraphicuserinterface(GUI),whichhavetheadvantagesofgoodinteractivityandconveniencetouse.Withthesetools,youcanachieveallanalyticfunctionswithoutthecommands,improvinganalyticefficiencygreatly.Thispaperintroducessequencetool-Seqtoolandphylogenetictreetool-Phytreetoolinthefieldofsequenceanalysisandtheconstructionofphylogenetictree.Alltheoperationsaresampleandeffi-cient,withhighdegreevisualization.Keywords:Bioinformaticstoolbox;Sequenceanalysistool;PhylogeneticanalysistoolChineseLibraryClassification(CLC):TP391Documentcode:BArticleID:1673-6273(2012)15-2962-06*基金资助:国家自然科学基金(50774102)作者简介:刘新星(1955-),女,教授,主要研究方向:生物信息学,E-mail:xinxingliu@hotmail.com△通讯作者:杨英杰,E-mail:yjyangcsu@126.com(收稿日期:2012-01-10接受日期:2012-02-05)前言生物信息学发展至今,工作的重点已经从原来的信息的积累发展到现在的数据分析[1-5]。
基于Matlab的肝脏CT图像预处理系统1

基于Matlab的肝脏CT图像预处理系统1张昊;刘燚;于毅;申金媛【摘要】目的:依据肝脏CT图像的特征,通过预处理,建立提高肝脏病理改变阳性的临床诊断的敏感性,减少漏诊发生率。
方法:基于Matlab对肝脏CT图像进行预处理,通过滤波、增强等手段减少数字图像噪声及伪影。
结果:通过处理,图像的对比度增加,差异显示不同的组织及结构特征,肝脏病理改变的阳性诊断率上升30%(20.15%),漏诊率大幅度下降。
结论:基于Matlab对肝脏CT图像进行预处理对提高临床诊断水平效果良好,可以提高青年医务工作者诊断的阳性信息,减少漏诊的发生。
【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】1页(P98-98)【关键词】图像预处理;肝脏CT图像;Matlab【作者】张昊;刘燚;于毅;申金媛【作者单位】新乡医学院三全学院河南新乡 453003;浙江省余姚市宁波鑫高益医疗设备股份有限公司CT部浙江余姚 315400;新乡医学院生物医学工程学院河南新乡 453003;郑州大学信息工程学院河南郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TP3911 前言肝癌是一种常见的恶性肿瘤。
据统计,全世界每年新发肝癌患者数居恶性肿瘤的第五位[1],肝癌的死亡率位居第四位。
肝癌高死亡率的主要原因是早期肝癌的临床症状不明显,发现时往往已处于晚期。
因此,肝癌的早期发现和准确诊断具有非常重要的临床意义[2]。
在各种影像学检查技术中,腹部CT增强扫描是最常用的检查方法。
但医学图像一般都表现为低对比度,组织特性具有可变性,不同组织之间或者正常组织与病灶之间对比不明显;肿瘤组织侵润性生长的特性又使得边界模糊;以及各种不同组织形状结构和微细结构复杂,立体分布相互交错又相互阻挡[3]。
所以采集到的图像往往存在边缘模糊的现象,不同医生对同一幅图像可能会得出不同的诊断结果。
其次,CT图像受多种因素的影响,尤其是肝癌早期,其空间形态变化较小,出现漏诊和误诊的几率较大。
MATLAB中的生物质量谱和代谢组学分析

MATLAB中的生物质量谱和代谢组学分析生物质谱和代谢组学是生物信息学领域中重要的研究方法和技术,在研究生物体的代谢过程、生物标志物的发现和生物活性物质的鉴定中发挥着重要作用。
而MATLAB作为一个强大的数值计算与数据可视化工具,在生物质谱和代谢组学研究中也扮演着重要的角色。
本文将介绍MATLAB在生物质谱和代谢组学分析中的应用以及一些相关方法和技术。
一、生物质谱分析生物质谱分析是通过分析生物体内代谢产物的质谱数据,来研究生物体的代谢过程和生物标志物的发现。
质谱数据通常包括质谱图、质谱峰和质谱峰的相对强度等信息。
而MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以对质谱数据进行处理、分析和可视化。
1. 数据预处理在生物质谱分析中,由于仪器的噪声、信号漂移等原因,质谱数据往往是不完美的。
因此,对质谱数据进行预处理是必要的。
MATLAB提供了多种数据预处理方法,包括基线修正、光谱峰识别、峰对齐、归一化等。
这些预处理方法可以帮助我们去除噪声,提高数据的质量。
2. 特征提取特征提取是生物质谱分析中的重要一步,它可以提取出质谱数据中的关键信息。
MATLAB提供了丰富的信号处理和模式识别函数,可以用于质谱数据的特征提取,比如小波变换、小波包变换、主成分分析等方法。
这些方法可以帮助我们找到质谱数据中的特征峰,并获得其相对强度。
3. 数据分析和可视化在获得质谱数据的特征峰后,我们可以对数据进行分析和可视化。
MATLAB提供了丰富的统计分析和数据可视化函数,可以帮助我们对质谱数据进行聚类分析、主成分分析、偏最小二乘等方法。
同时,MATLAB还提供了强大的绘图函数,可以帮助我们将质谱数据可视化,比如绘制质谱图、热图、散点图等。
二、代谢组学分析代谢组学研究主要关注生物体内代谢产物的组成和变化,以及与生物体的生理状态和疾病之间的关系。
代谢组学分析通常包括代谢谱分析和代谢通路分析两个方面。
而MATLAB提供了多种用于代谢组学分析的函数和工具箱。
基于Matlab的手背静脉图像特征提取

基于Matlab的手背静脉图像特征提取摘要人体手背静脉识别技术作为一种全新的非接触式生物特征识别技术,与以往传统的指纹以及虹膜识别技术相比表现出了许多明显的优势,近年来得到了广泛的关注。
手背静脉识别是通过分析手背上的静脉特征来进行身份识别的。
首先对手背静脉图像预处理,得到细化图像,利用分割思想把细化图像分割为多个子图像,然后分别提取平均原点静矩,组合成特征向量,最后再结合最近邻法,用最小欧氏距离的方法来进行匹配,实验结果验证了该方法的有效性和可行性。
关键词:静脉识别,原点静距,特征提取,匹配The Feature Extraction of theHand Vein Image Based on MatlabAuthor:Cai HongshanTutor:Cai ChaofengABSTRACTWith the arrival of information age, information security has become increasingly important. Many occasions need to identify their visitors and biometric identification technology has provided effective solutions to such problems. As a new non-contact Biometric identification technology, hand vein verification technology has many obvious advantages compared with the traditional fingerprint and iris recognition technology and has received attention widely.Human hand vein recognition technology can improve the reliability of identity resolution in virtue of vein feature on the back of the hand. Based on the research and analysis of the recent biometric identification technology research results, this paper conducts deep research on some of the key technologies of the hand vein recognition technology, especially on feature extraction and feature matching. In the feature extraction stage, this paper’s algorithm based on thinned vein image takes origin static moment as recognition features. We can get the refining image through the preprocessing of the hand vein image, divide the refining image into multiple sub-images, extract the average origin static moment into the feature vector, use the smallest Euclidean distance to match it. The experimental result verifies the effectiveness and feasibility of the method.KEY WORD S:Vein Verification ,origin static moment ,feature extraction目录1绪论 (1)1.1 生物特征识别技术简介 (1)1.2手背静脉识别技术 (3)1.3 手背静脉特征提取与匹配研究现状 (4)1.4论文主要内容与结构 (6)2 手背静脉图像的预处理 (8)2.1图像的有效区域提取 (8)2.2图像的归一化 (9)2.3图像的增强 (10)2.4 图像的分割 (11)2.5图像的细化 (12)2.6本章小结 (12)3 手背静脉图像的特征提取与匹配 (13)3.1基本概念 (13)3.2特征提取算法 (14)3.2.1 基于原点静距的思想来源 (15)3.2.2 基于原点静距的特征提取 (15)3.3 匹配算法 (16)3.3.1基于原点静距的识别分类 (17)3.3.2 基于原点静距的匹配算法 (17)3.4 实验结果与讨论 (18)3.5本章小结 (21)4 结论与望展 (23)4.1总结 (23)4.2 展望 (23)致谢 (23)参考文献 (26)附录 (28)1绪论1.1生物特征识别技术简介随着网络的发展,由于很多领域都要通过的身份识别来保证信息的安全性,这就使身份识别渗透到日常生活的每一个方面,由于交通工具的多样化以及交通设施的不断完善,使人类的活动范围越来越广泛,更加突显了身份识别的难度和重要性。
MATLAB神经网络在湖库富营养化程度评价中的应用

第32卷第6期2011年12月华北水利水电学院学报Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric PowerVol.32No.6Dec.2011收稿日期:2011-03-05作者简介:包艳飞(1978—),男,云南曲靖人,工程师,主要从事水环境监测评价及水资源调查评价方面的研究.文章编号:1002-5634(2011)06-0155-06MATLAB 神经网络在湖库富营养化程度评价中的应用包艳飞1,崔东文2(1.云南省水文水资源局曲靖分局,云南曲靖655000;2.文山州水务局,云南文山663000)摘要:基于MATLAB 神经网络和我国湖库富营养化评价标准,运用人工神经网络模式识别理论和方法,分别建立了BP ,PNN ,GRNN 和Elman 神经网络湖泊富营养化等级评价模型,对全国24个主要湖泊富营养化程度进行评价,并与文献[5]和文献[9]的评价结果进行比较.结果表明:基于MATLAB 神经网络模型评价湖库富营养化程度是可行的,且评价模型简单易行,评价精度高,为湖库富营养化程度评价提供了一种新方法.关键词:MATLAB 神经网络;富营养化;湖泊人工神经网络(Artificial Neural Networks ,ANNs )也称为神经网络(NNs ),是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型,它以对大脑的生理研究成果为基础,模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能[1].由于神经网络具有并行分布式处理、非线性处理以及自学习和硬件实现等功能,目前,已在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、空间科学等方面取得了令人瞩目的成果[2].MATLAB 是美国Mathworks 公司20世纪80年代推出的数值分析软件,也是当今世界上最优秀的数值计算软件之一.MATLAB 神经网络工具箱包含神经网络应用设计和分析的许多工具箱函数,涵盖了感觉器网络、线性神经网络、BP 神经网络、径向基函数网络、反馈网络、自组织网络和控制系统网络等神经网络模型[3],提供了很多经典的学习算法,能够快速实现对实际问题的建模求解.其编程简单,使用者能够从繁琐的编程中解脱出来,从而提高工作效率和质量[1].笔者基于MATLAB 神经网络和我国湖库富营养化评价标准,运用人工神经网络模式识别理论和方法,分别建立了BP ,PNN ,GRNN 和Elman 神经网络湖库富营养化等级评价模型,对全国24个主要湖泊富营养化程度进行了评价、比较,旨在探寻MATLAB 神经网络在湖库营养状态评价中的应用效果.1评价标准及网络设计1.1评价标准与数据来源依据水利部《地表水资源质量评价技术规程》(SL 395—2007)湖库营养状态评价标准,选取叶绿素α(Chla )、总磷(TP )、总氮(TN )、高锰酸盐指数(COD Mn )和透明度(SD )作为湖库营养状态评价因子[4],见表1.选取我国主要湖泊的调查资料进行实例分析,见表2.1.2网络设计1.2.1样本设计由于目前训练样本数目的确定没有通用的方法,样本过少可能使网络表达不够充分,从而导致网络外推的能力不够;而样本过多可能会出现样本冗余,增加了网络的训练负担,也可能出现信息量过剩使网络过度拟合.实践表明,网络训练所需样本数取决于输入输出非线性映射关系的复杂程度,映射关系越复杂,样本中含的噪声越大,为保证一定的映射精度所需的样本数就越多,精度也很难再提高.一般训练样本数取网络连接权总数的5 10倍[1].因此,按照我国富营养化评价等级标准,将每一等级评价指标值利用线性插值方法等比例划分为10个训练样本,1—10号为贫营养;11—20号为贫中营养;21—30号为中营养;31—40号为中富营养;41—50号为富营养;51—60号为重富营养(以待测试样本中各指标的最大值为重富营养学习上限值),将这60个样本作为学习样本.表1我国湖泊富营养化评价标准富营养化程度富营养化等级评价指标ρ(Chla)/(mg·m-3)ρ(TP)/(mg·m-3)ρ(TN)/(mg·m-3)ρ(COD Mn)/(mg·L-1)SD/m贫营养1≤1.0≤2.5≤30.0≤0.3≥10.0贫中营养2(1.0,2.0](2.5,5.0](30.0,50.0](0.3,0.4][5.0,10.0)中营养3(2.0,4.0](5.0,25.0](50.0,300.0](0.4,2.0][1.5,5.0)中富营养4(4.0,10.0](25.0,50.0](300.0,500.0](2.0,4.0][1.0,1.5)富营养5(10.0,64.0](50.0,200.0](500.0,2000.0](4.0,10.0][0.4,1.0)重富营养6>64.0>200.0>2000.0>10.0<0.4表2我国主要湖泊调查资料[5]湖泊ρ(Chla)/(mg·m-3)ρ(TP)/(mg·m-3)ρ(TN)/(mg·m-3)ρ(COD Mn)/(mg·L-1)SD/m洱海(云南)1.86222463.092.77高州水库(广东)1.49463581.471.72博斯腾湖(新疆)3.52239325.961.46淀山湖(上海)3.002910862.870.67于桥水库(天津)10.792512204.111.42固成湖(江苏)4.995223742.750.28南四湖(山东)3.7719432016.960.44磁湖(湖北)14.477710003.740.36达理湖(内蒙古)7.24153167116.250.48巢湖(安徽)11.8011517864.010.28滇池外海(云南)44.4310813097.110.49滇池草海(云南)298.869311527316.580.23西湖(淅江)58.9516124786.940.43甘棠湖(江西)75.6914114177.230.38蘑菇湖(新疆)54.77287220610.380.53麓湖(广东)119.5137230389.920.34东山湖(广东)149.45428535013.400.22墨水湖(湖北)153.592321569213.510.22荔湾湖(广东)162.92743733714.460.31流花湖(广东)323.51643677725.260.15玄武湖(江苏)168.14663407310.080.22镜泊湖(吉林)4.9631612705.960.73南湖(吉林)120.6022826308.220.22邛海(四川)0.881304101.432.981.2.2输入输出向量设计以叶绿素α(Chla)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD Mn)和透明度(SD)作为输入向量(因子),以湖库富营养化等级作为输出(目标)向量.以表2中资料作为测试样本,即待评价样本.依据我国湖泊富营养化评价标准(分为6个等级),目标输出模式为(000001)(000010)(000100)(001000)(010000)和(100000),分别对应湖泊营养程度的1,2,3,4,5和6级,见表3.1.2.3数据处理由于网络的各个输入数据常常具有不同的物理意义和不同的量纲及数量级,采用最大最小法对原表3湖泊富营养化程度评价学习样本及输出模式学习样本富营养化等级输出模式富营养化程度1—10号1100000贫营养11—20号2010000贫中营养21—30号3001000中营养31—40号4000100中富营养41—50号5000010富营养51—60号6000001重富营养始数据归一化,公式如下:x^=(x-xmin)(xmax-xmin)-1,式中:x^为经过标准化处理的数据;x为原始数据;xmax和x min分别为数据序列中的最大数和最小数.经过标准化处理后,数据处于[0 1]范围之内,有利于网络训练.选取60组数据为学习样本,24组数据(我国主要湖泊)作为测试样本.湖泊富营养化程度中透明度越大,表明富营养化程度越低;而其他因子则是数据越大,表明富营养化程度越高.因此,需要对透明度的原始数据进行倒数处理.2评价方法概述2.1BP神经网络2.1.1BP网络概述BP网络是一种单向传播的多层前馈神经网络,其主要特点是信号前向传播,误差反向传播.在前向传播中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态,如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出.由非线性变换单元组成的BP神经网络,不仅结构简单(仅含输入、输出和隐节点3层),而且具有良好的非线性映射能力[6-7].BP网络的输入层和输出层的神经元数是由输651华北水利水电学院学报2011年12月入向量和输出向量的维数确定的.本例中输入向量的维数也就是影响湖库营养化程度因素的个数,即叶绿素α(Chla)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD Mn)和透明度(SD)5个因素,所以确定输入层为5个神经元;依据湖泊富营养化评价标准,湖泊富营养化程度分为6个等级,所以确定输出层神经元的个数为6;在隐层神经元个数的选取上,目前并没有统一的计算方法,采用目前较为普遍的Kolmog-orv定理确定隐含层神经元数,最终确定为11个隐含层神经元.2.1.2BP网络湖库营养状态评价的实现利用MATLAB2010a神经网络工具箱中的new-ff()函数编写算法程序,采用5—11—6型评价模型对表3的60个样本进行网络学习训练,在达到训练精度要求后对表2中我国主要湖泊进行营养状态等级评价.经过反复测试,训练次数为3000次,训练目标为0.001,学习速率为0.1,中间层的传递函数为S型正切函数,网络所用训练函数为trainlm(该函数优化算法比传统的BP及其他改进算法,如共轭梯度法、附加动量法、自适应调整法等的迭代次数少,收敛速度快,精确度高等优点),其余参数取默认值[1-2].评价结果见表4.2.2概率神经网络2.2.1概率神经网络概述概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简洁、应用广泛的人工神经网络,在实际应用中,尤其在解决分类问题的应用中,能用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作,同时又能保持非线性算法的高精度等特性.这种网络对应的权值就是模式样本的分布,网络不需要训练,因而能满足训练上实时处理的要求.其实质是基于贝叶斯最小风险准则发展而来的一种并行算法,目前已在雷达、心电图仪等电子设备中获得广泛应用[8].PNN网络的输入层和输出层的神经元数也是由输入向量和输出向量的维数确定的.本例的输入层有5个结点,分别对应湖库营养状态评价的5个特征因子;输出层有6个结点,分别对应湖泊营养状态的1—6个等级.2.2.2概率神经网络湖库营养状态评价的实现利用MATLAB2010a神经网络工具箱中的new-pnn()函数编写算法程序对表3进行网络学习训练,在达到训练精度要求后对表2中我国主要湖泊进行营养状态等级评价.经过反复测试,径向基函数的分布密度spread为0.1时能达到较好的评价精度[1-2].评价结果见表4.2.3广义回归神经网络2.3.1广义回归神经网络概述广义回归神经网络(GRNN)是一种基于one-pass学习算法的高度并行径向基网络.GRNN不同于传统的神经网络,它仅需要1个简单的平滑参数,不必进行循环的训练过程,在训练过程中不调整神经元之间的连接权值,网络稳健,计算速率快.实际应用中,其优势在于当训练样本数目很大时能够快速学习并收敛到样本量积聚最多的最优回归平面,并且可以处理不稳定的数据.但平滑因子的确定是GRNN训练的关键和难点.GRNN包括3层:输入层、径向基隐含层及线性输出层.输入层节点只传递输入信号到隐含层,隐含层节点由像高斯函数那样的径向基传递函数构成,而输出层节点通常是简单的线性函数.隐含层节点中的基函数对输入信号将在局部产生响应,当输入信号靠近基函数的中央范围时,隐含层节点将产生较大的输出,所以GRNN具有局部逼近能力[1-2].本例的输入层有5个结点,分别对应湖库营养状态评价的5个特征因子;输出层有6个结点,分别对应湖泊营养状态的1—6个等级.2.3.2GRNN网络湖库营养状态评价的实现利用MATLAB2010a神经网络工具箱中的ne-wgrnn()函数编写算法程序对表3进行网络学习训练,在达到训练精度要求后对表2中营养状态等级评价.经过反复测试,光滑因子设置为0.07时能达到较好的评价精度[1].评价结果见表4.2.4Elman神经网络2.4.1Elman网络概述Elman网络是一种典型的动态回归神经网络,是在BP网络结构的基础上,通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,能够更生动、更直接地反映系统的动态特性.Elman回归神经网络除了普通的输入层、隐含层和输出层外,还有一个特别的单元,称为上下文层或状态层.输入层单元起信号传输作用,输出层单元起线性加权作用,隐含层单元一般为非线性激活函数,而上下文层单元从隐含层接受反馈信号,即用来记忆隐含层单元前一时刻的输出值,可以认为是一步时延算子[1-2].合理确定Elman网络的结构是湖库营养状态评价的基础,结构的确定尤其是中间层神经元数的确定是一个经验性问题,需要大量的实验.本例中网络输入层为5个神经元,分别对应湖库营养状态评价的5个特征因子;输出层为6个神经元,分别对应湖751第32卷第6期包艳飞,等:MATLAB神经网络在湖库富营养化程度评价中的应用851华北水利水电学院学报2011年12月泊营养状态的1 6个等级;根据实验,中间层神经元的数目设置为9个.2.4.2Elman网络湖库营养状态评价的实现利用MATLAB2010a神经网络工具箱中的newlm()函数编写算法程序对表3进行网络学习训练,在达到训练精度要求后对表2中的营养状态等级评价.经过反复测试,训练次数为2000次,训练目标为0.01,中间层传递函数为tansig(),输出层传递函数为logsig()[1].评价结果见表4.3评价结果分别运用上述4种神经网络模型对我国主要湖库营养状态进行评价,并与文献[5]和文献[9]的评价结果进行比较,见表4.由表4可以得出以下结论:1)MATLAB神经网络评价模型的评价结果与文献[5]投影寻踪模式和文献[9]评分指数模式的评价结果不完全一致,但与文献[9]评分指数模式的评价结果非常接近,仅有3个湖泊(博斯腾湖、于桥水库、固成湖)的评价结果比其偏大1个等级;与文献[5]采用投影寻踪模式的评价结果相比,文中的评价结果中博斯腾湖、于桥水库、蘑菇湖和邛海比其偏小1个等级,评价结果有些偏小,但均能达到湖库营养状态等级评价的精度要求.2)采用BP,PNN,GRNN和Elman4种神经网络模型的评价结果一致.但相对于BP神经网络来说,GRNN和Elman神经网络的识别误差要大一些,但不影响实际应用.3)相对而言,PNN神经网络训练速度快,在工程上易于实现,对样本噪声具有较强的鲁棒性,且其输出结果最直观明了,缺点是从评价输出模式上无法了解对湖泊富营养化程度评价的识别误差.4)由于光滑因子对GRNN网络的性能影响较大,因此,需要不断尝试才能获得最佳值.GRNN神经网络在湖库营养状态评价中的应用是有效的,就具体网络训练而言,与BP网络相比,由于需要调整的参数比较少,只有1个光滑因子,因此可以更快地找到合适的评价网络,具有较强的计算优势.5)自组织神经网络模型较适合解决分类和识别方面的应用问题,但由于其采用无导师学习算法,在本例中评价效果不理想.6)从程序调试过程中知,中间层神经元个数的增加虽然可以提高网络的映射精度,但并不一定能提高网络的性能.4结语1)文中的关键之处在于依据我国富营养化评价等级标准构造训练样本,即将每一等级评价指标值利用线性插值方法等比例划分为10个训练样本,在经过一定次数的训练后,网络的目标误差达到精度要求,测试和评价结果令人满意.这一方法可以根据映射关系的复杂程度动态调整网络训练样本的容量,以满足评价或预测的精度要求;可以解决训练样本难以获取的客观条件限制;可以有效控制训练样本范围,以拓宽神经网络在分类、模式识别以及预测方面的应用.2)从对我国24个主要湖泊营养状态的评价结果上看,采用BP,PNN,GRNN和Elman4种神经网络模型的评价结果完全一致,模型简单易行,且评价精度高,可为湖库富营养化程度评价提供新的途径和方法(文中程序均在MATLAB R2010a中调试通过).参考文献[1]张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:机械工业出版社,2009.[2]张良均,曹晶,蒋世忠.神经网络实用教程[M].北京:机械工业出版社,2008.[3]王佳斌,康赐荣.MATLAB中神经网络工具包的应用[J].泉州师范学院学报:自然科学版,2009,19(2):80-83.[4]水利部水环境监测研究评价中心.SL395—2007地表水资源质量评价技术规程[S].北京:中国水利电力出版社,2007.[5]王贵作,任立良,王斌,等.基于投影寻踪的湖泊富营养化程度评价模型[J].水资源保护,2009,25(5):14-18.[6]王晓萍,孙继洋,金鑫.基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测[J].浙江大学学报:工学版,2007,41(2):361-364.[7]张成燕,徐望,赵冬冬,等.基于神经网络的水厂原水水质的综合评价[J].冶金分析,2008,28(5):44-47.[8]陈永灿,陈燕,郑敬云,等.概率神经网络水质评价模型及其对三峡近坝水域的水质评价分析[J].水力发电学报,2004,23(3):7-12.[9]舒金华.我国主要湖泊富营养化程度的评价[J].海洋与湖沼,1993,24(6):616-620.951第32卷第6期包艳飞,等:MATLAB神经网络在湖库富营养化程度评价中的应用Application of MATLAB Neural Network in Lake and Reservoir Eutrophication EvaluationBAO Yan-fei 1,CUI Dong-wen 2(1.Qujing Substation ,Yunnan Hydrology and Water Resources Bureau ,Qujing 655000,China ;2.Wenshan Water Resources Association ,Wenshan 663000,China )Abstract :Based on MATLAB neural network and lake eutrophication evaluation crieria ,using artificial neural network pattern recogi-nition theory and methods ,the neural network evaluation models of lake eutrophication level were established by BP ,PNN ,GRNN and Elman to analyse the eutrophication level of 24major lakes in our country.The analytical results were compared with the results from literature [5]and literature [9].The results show that the lake eutrophication evaluation level model based on MATLAB is feasible ,and the evaluation model is simple and high precision ,and is a new method for evaluating eutrophication level of lakes.Key words :MATLAB ;neural network ;eutrophication ;lakes(责任编辑:杜明侠欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍欍氥氥氥氥)我校学报两刊再获殊荣2011年9月28日,中共河南省委高校工委、河南省教育厅发布了《关于表彰河南省高等学校优秀学报的决定》(教社政〔2011〕793号).我校自然版学报获“河南省高校学报综合质量评估优秀自然科学期刊”荣誉称号,社科版学报获“河南省高校学报综合质量评估特色期刊”荣誉称号.李宝萍被评为河南省高校学报优秀主编,宋孝忠被评为河南省高校学报优秀编辑.这是我校两刊继2010年双双荣获“河南省一级期刊”后再获殊荣.近年来,我校学报编辑部大力加强内部制度建设,重视编辑业务水平的提高,学报两刊内涵建设进展明显.一是完善了学报工作制度,构建了科学的内部激励机制;二是高度重视学报质量工程建设,两刊学术质量不断提高,获得社会和业内好评;三是编辑队伍建设卓有成效,一支学者型编辑队伍基本建成.学报编辑部将以此为契机,在学校各方面的大力支持下,继续加强内涵建设,努力实现办刊水平新的突破.061华北水利水电学院学报2011年12月。
利用Matlab进行生物医学图像处理和分析

利用Matlab进行生物医学图像处理和分析随着生物医学技术的发展,图像成为了研究生物医学领域的重要工具。
生物医学图像处理和分析是一项关系到医学诊断与治疗的重要工作,而Matlab作为一款强大的科学计算软件,被广泛应用于生物医学图像处理和分析的领域。
本文将探讨如何利用Matlab进行生物医学图像处理和分析,并介绍一些常用的方法和技术。
一、图像预处理在进行生物医学图像处理和分析之前,首先需要对图像进行预处理。
图像预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰,提高图像的质量,方便后续的处理和分析。
常用的图像预处理方法包括图像平滑、图像增强、图像滤波等。
1. 图像平滑图像平滑是指通过一些平滑算法对图像进行处理,去除图像中的噪声和干扰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些方法通过对图像中的像素进行平均、中值或加权平均等操作,达到平滑图像的效果。
2. 图像增强图像增强是指通过一些增强算法对图像进行处理,增强图像的对比度和细节。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、细节增强等。
这些方法通过调整图像中的像素值,改变图像的对比度和亮度,使得图像中的细节更加清晰。
3. 图像滤波图像滤波是指通过一些滤波算法对图像进行处理,提取图像中的特定信息。
常用的图像滤波方法有边缘检测、纹理分析、形态学操作等。
这些方法通过对图像中的像素进行运算,检测图像中的边缘、纹理和形状等特征,为后续的图像分析提供基础。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立实体的区域。
在生物医学图像处理和分析中,图像分割是一项十分重要的工作,可以用来提取感兴趣的区域,检测病变和异常。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
1. 阈值分割阈值分割是最简单也是最常用的图像分割方法。
它根据图像中像素的灰度值与给定的阈值进行比较,将像素划分为前景和背景两类。
阈值分割方法广泛应用于生物医学图像的骨骼提取、肿瘤检测等工作中。
基于matlab的皮肤电信号处理

燕山大学课程设计说明书题目:基于matlab的皮肤电信号处理学院(系):电气工程学院年级专业:学号:学生姓名:指导教师:教师职称:课程设计(论文)任务书院(系):电气工程学院基层教学单位:摘要生理信号的情感识别具有广泛的研究和应用前景,是一个重要的研究领域。
其中皮肤电信号(GSR)随着情感的不同有着明显的差异,其皮肤电导值与情感状态和注意力密切相关。
但是研究生理信号存在很多局限性,很难像面部表情等找到一种可以代表情感的生理信号特征,且识别效果不佳,鲁棒性较差等。
因此情感识别中最可靠的方法就是采集比较理想的符合真实环境的生理数据,将皮肤电信号在情感识别中的研究作为模式识别来研究,而由于生理信号极其微弱,信号噪声很大,甚至将有效信号覆盖,故本文阐述了GSR信号数据预处理方法。
将信号从总信号中分离出,并采用小波滤波器和巴特沃斯滤波器对信号进行去噪处理,分离出有效信号。
关键词GSR;情感识别;小波去噪;巴特沃斯滤波器去噪目录1设计原理 (4)1.1皮肤电信号 (4)1.11研究背景及国内外研究现状 (4)1.12皮肤电信号特点 (5)1.2巴特沃斯滤波器 (6)1.3小波 (7)1.4matlab简要介绍 (7)2设计步骤 (9)2.1 GSR信号的采集 (9)2.2信号分离 (10)2.3数据归一化 (12)2.4巴特沃斯滤波器去噪 (13)2.5小波去噪 (17)3总结 (20)参考文献 (21)1设计原理1.1皮肤电信号1.11研究背景及国内外研究现状科技信息化的时代已经在我们身边,计算机已经成为千家万户生活的必须部分。
人与计算机的交互过程中,势必会带有某些情感,如果能够使得机器感受到人类的情感,并且见机行事,将会给社会和人类进步带来更大的空间。
这就是所谓的情感计算,然而情感计算到底是什么?我们要研究的对象和内容是什么?研究的目的是什么?情感计算中的一个重要组成部分是情感识别。
情感识别(Emotion Recognition)是通过观察人类的表情,行为和情感产生的前提环境来推断情感状态[1]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
• cumsum(A)
-返回一个矩阵,其第i列是矩阵A的第i列的累加和向量 A=[2 3 4;7 8 6;4 5 9]
• size函数:显示矩阵的维数 A=[2 3 4 5;6 4 8 3] • zeros(m,n):产生m*n的全0矩阵 zeros(2,3) • length(A):数组A的行数或列数的最大值 A=[2 3 4 5;6 4 8 3] • round(x):四舍五入取整 round(4.67)
disp函数
• 显示特定的值或信息 disp(repmat('nihao ',4,3)) disp('matlab程序设计') disp([repmat(' 2 ',size(A))])
disp([repmat('
',size(A)), strcat(num2str(A),'-')])
bar命令
-bar(x,y,style)
style定义条的形状类型,可取’group’和’stack’
x=1:10 y=rand(10,2) bar(x,y,’stack’)
下表为160名正常成年女子的血清甘油三脂 (mmol/L)测量结果,试编制频数表,并画出直方图。
• 频数表和直方图
在进行统计分析或计算特定统计量之前,需要对样本数据的分布首 先有个整体了解,通常采用频数表或直方图形式来描述。
• 用于绘制二维垂直条形图,用垂直条形显 示向量或矩阵中的值 -bar(y) 为每一个y中的元素画一个条状 -bar(x,y) 在指定的横坐标x上画出y,其中x为严格当 增的向量。若y为矩阵,则bar把矩阵分解成 几个行向量Байду номын сангаас在指定的横坐标处分别画出
-bar(x,y,width) 设置条形的相对宽度和控制在一组内条形的 间距。默认值为0.8,同一组内条形有很小 的间距。若设置width为1,则同一组内的条 形相互接触。
sum函数
• sum(A)
-返回向量A各元素之和 A=[2 3 4 7 8 6 4 5 9]
• sum(A)
-返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列元素和 A=[2 3 4;7 8 6;4 5 9]
cumsum函数
• cumsum(X)
-返回向量X累加和向量 A=[2 3 4 7 8 6 4 5 9]
频数
频数也称“次数”, 对总数据按某种标 准进行分组,统计 出各个组内含个体 的个数。
累积频数
将各类别的频数逐 级累加起来。
max函数
• max(A)
-返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵 A的第i列上 的最大值 A=[2 3 4;7 8 6;4 5 9]
• [Y,U]=max(A)
-返回向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记 录每列最大值的行号 A=[2 3 4 7 8 9 4 5 6 3 7]
由采样数据x编制频数表应遵循的步骤如下。
(1) 求极差: Range max( x) min( x) (2) 确定组距:极差/组段数。组段数以10~15组为宜, 分组过多计算繁琐,而过少分布特征又难以显现。 (3) 按组段进行计数,统计频数。
SamData=[0.91 1.23 1.37 1.25 1.17 1.20 0.90 1.24 1.04 1.49... ……………… 1.77 0.96 0.94 1.07 0.97 0.83 0.85 0.65 0.99 1.06]; save Data1 SamData %%%储存数据到Data1.mat文件,便于以后调用。 xmax=max(SamData);%%%求最大值 xmin=min(SamData);%%%求最小值 R=xmax-xmin; %%%求极距 g_int=round(R/12*10)/10; %%%组段为12段,求组距,保留小数点后1位。 g_bins=[0.5:g_int:1.7]'; %%%组段的边界 xcount=zeros(size(g_bins)); for k=1:length(g_bins)-1 xcount(k)=sum(SamData>=g_bins(k)&SamData<g_bins(k+1));%%%各组段内计数 end xcount(end)=sum(SamData>=g_bins(end));%%%最后一组段计数 Total=sum(xcount);%%%计数总和 f=xcount./Total; %%%频率 xccum=cumsum(xcount); fcum=cumsum(f);%%%累计频率
极差
• 是一种简单的变异程度的度量 -极差=最大值-最小值 -极差很少被单独用来度量变异程度,因为 仅凭两个观察值,极易受到异常值的影响。 A=[4 7 23 36 8 9 12 43 76]
R=max(A)-min(A)
组距分组
• 组距分组是数值型数据分组的基本形式。 将全部变量值依次划分为若干个区间,并 将这一区间的变量值作为一组。 -组距=极差/组数 -组数的确定是为了显示数据的分布特征和 规律。 A=[4 7 23 36 8 9 12 43 76] R=max(A)-min(A) g_int=R/3 g_bins=[4:g_int:76]
disp(' 表3-3 160名正常成年女子的血清甘油三脂/mmol*L-1 频数分布表 ' ) disp('------------------------------------------------------------') disp(' 组段 频数 累计频数 频率(%) 累积频率(%) ') disp('------------------------------------------------------------') disp([repmat(' ',size(g_bins)),strcat(num2str(g_bins,'%.1f'), '-'),... repmat(' ',size(g_bins)),num2str(xcount,'%2d'),repmat(' ',... size(g_bins)),num2str(xccum,'%3d'),repmat(' ',size (g_bins)),... num2str(f*100,'%.1f'),repmat(' ',size(g_bins)),num2str(fcum*100, '%.1f')]); disp('----------------------------------------------------------') ; disp([' 合计 ',num2str(sum(xcount)),' ',num2str (sum(f)*100)]) ; disp('------------------------------------------------------------') figure, bar(g_bins,xcount,1);%%%绘制直方图 title('分布直方图'); xlabel('组段'); ylabel('频数');
3.2 医学统计学实例分析
统计学在以概率论为其理论基础, 专门研究认识随机现象数量方面的方法 论科学,是关于数据收集、表达和分析 的普遍原理和方法。
1 2 3
以正确的方式收集数据 描述数据的统计特征 统计分析及得出正确结论
统计分析
• 统计描述:用统计指标、统计表和统计图 描述资料的分析规律及数量特征 • 统计推论:包括总体参数估计和假设检验 两部分内容