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基于奇异谱熵的神经元峰电位分类技术研究
目的:实现神经元峰电位(spike)的准确检测和分类,为神经信号的后续分析和解码提供前提条件.方法:采用改进的阈值法,从植入式多电极阵列采集的含噪神经电信号中检测出有效的峰电位;并提出利用奇异谱熵,来描述在奇异值分解下峰电位特征;通过Kolmogorov-Smirnov检验降低特征维数,采用交互式方式挑选聚类性能较佳的二维特征向量;后结合C均值聚类算法实现峰电位分类.结果:本文提出的峰电位奇异谱熵特征使多组仿真和真实神经电生理信号获得了较为理想的聚类效果,且仿真数据分类准确率几乎都达到98%以上.结论:基于奇异谱熵的峰电位特征提取,能够较好地表达和区分各类别峰电位的动态特性,可以作为峰电位有效的分类依据.
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对基因组内不同序列分布差异进行量化的探讨
目的 针对DNA词频分析中序列分布问题,探讨对基因组内不同序列的分布差异进行量化的可行性.方法 该研究采用数值模拟的方法对Kolmogorov-Smirnov检验的统计量和累积概率曲线下图形的图心进行了比较.结果 随着样本含量的增加,两个指标的离散趋势逐渐减小,但其集中趋势并没有受到明显影响,且不同的分布集中于不同的位置;当样本含量为100时,所能判别的小统计量差异约为0.1,图心差异约为0.02;使用统计量指标时,需采用两个基准分布才能将5个待测分布分开,而图心指标可以直接将5个待测分布分开.结论 两个指标都可以看作分布差异的量化指标,但在大多数情况下样本含量应该大于100;当需要在同一坐标系表示不同分布时,图心可能是一个较好的选择.
关键词： 基因组序列 分布差异 Kolmogorov-Smirnov检验 图心 数值模拟 -
定量数据SPSS正态性检验影响因素探讨
SPSS软件是常用的统计分析重要工具.在SPSS软件中提供了Lilliefors检验、Shapiro-Wilk检验和Kol-mogorov-Smirnov检验3种正态性检验方法.对于同一资料使用这3种正态性检验方法进行分析,其分析结果可能会有明显差别,这种分析结果的差别可能与许多因素有关,本文主要探讨了这3种正态性检验方法P值的差别分别与样本含量、变异系数、峰度系数和偏度系数的关系.结果表明这3种正态性检验方法P值的差别分别与样本含量、变异系数和峰度系数存在关联性.由于未见到偏态分布资料变异系数的计算方法,我们尝试提出了偏态分布资料变异系数计算的新方法,这有利于丰富和完善统计学的理论体系.由于关于如何正确选择这3种检验方法,许多SPSS专著的说法不一,容易产生困惑.明确提出了以样本含量2000作为选择Shapiro-Wilk检验和Lilliefors检验的区分标准,便于实际应用.
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正态性检验的两种D检验方法比较
目的 正确区分和运用正态性检验的两种D检验方法.方法 通过比较正态性检验的两种D检验方法的原理、计算方法和实证分析结果,明确这两种方法的特点和差别.结果 对血浆结合125碘-三甲状腺原氨酸的数据作实证分析,Agostino D检验的检验统计量D为0.273,P＞0.20.无统计学意义,总体为正态分布.对给定的样本数据作实证分析,Kolmogorov-SmirnovD检验的检验统计量Dn为0.160,无统计学意义(P＞0.05),总体为正态分布.结论 正态性检验的两种检验方法在设计原理、计算方法、检验统计量及其相应的界值等方面都有明显的区别.一般地在正态性检验方法中Agostino D检验用得比较多.
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基于SPSS的正态性检验方法的选择
目的：探讨SPSS提供的3种分析方法：K-S检验、Lillie检验和Shapiro检验的选择。方法探讨3种正态性检验方法的原理、分析过程、结果判断和方法选择等问题。结果对于同一资料使用不同方法进行分析，其结果可能差别明显，容易导致统计分析结果的歧义性。结论应根据不同情况分别选择Shapiro检验和Lillie检验，当样本含量小于2000时以Shapiro检验为准，当样本含量大于2000时以Lillie检验为准，便于实际应用。
