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陈向东; 高翔; 陆佶人;
东南大学无线电工程系;
相似序列重复度; 舰船; 辐射噪声; 时域特性; 特征提取; 水声信号; 目标识别;
机译:多尺度样本熵与层次熵的比较研究及其在舰船辐射噪声特征提取中的应用
机译:基于改进CEEMDAN,归一化互信息和多尺度改进排列熵的舰船辐射噪声特征提取新方法
机译:基于变分模式分解和多尺度置换熵的舰船辐射噪声特征提取方法
机译:基于相似序列重复性的舰船辐射噪声时域特性研究
机译:在与距离相关的浅水环境中,使用舰船辐射噪声进行无源距离估计。
机译:基于二次变分分解和相关系数的舰船辐射噪声降噪研究
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。
机译:FORaCs(舰队运行准备精度检查站点)目标ssRNm(水面舰船辐射噪声测量)阵列安装aUTEC(大西洋水下测试和评估中心)/ st.十字
机译:通过分析研究工件相似度来提高研究速度和效率
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