如果一个实验制备了 4 种不同条件下的样品,并分别测得了它们的 XRD 衍射谱图,那么在数据处理中如何用 Origin 软件得到一张多谱图对比的图呢? 样品间的谱图对比 如果只是谱图样品间对比(以 4 个样品为例),只需要: 添加 1 个 X 轴,添加 4 个 Y 轴,然后导入相应的数据: 然后对后 3 个 Y 进行偏移处理. 选中某列,右键选择Set Column Values,其中 col(A) + 5000是自己输入的,上面有个 col(A) = ,col(A) 代表的是当前这一列.就是代

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异.比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少. 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白也有不同的二级色谱数,所以算法目的是减少噪音. 方法二是针对一级色谱的离子流色谱峰XIC,即每个肽段的离子流色谱峰,可以取同一个肽段不同时间点上的信号强度,连接成峰,通过求该曲线的曲线下面积获取曲线信

14.(2022.5.21)Bioinformatics-SGCL-DTI:用于DTI预测的监督图协同对比学习 论文标题: Supervised graph co-contrastive learning for drug–target interaction prediction 论文地址: https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/10/2847/6551245 论文期刊: Bioinformatics 2022

有Origin的原图,即利用Origin的"copy page"功能直接拷贝到文字处理软件的数据图,对于这种图,双击用Origin打开后,双击要导出数据的权限,打开"plot details"对话框,点击对话框下面的"workbook"对话框(8.0是是这样,以前版本是"worksheet"对话框,位置也是在这里),然后即可以看到"Project Exploroer"中出现了一个表格,即原始数据 参考:ht

本文系腾讯云安全团队李航宇.邓昶博撰写 图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势.为了能更好的服务业务,选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键.本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比. 图数据库介绍 Neo4j Neo4j 是目前业界广泛使用的图数据库,包含社区版本和商用版本,本文中使用社区版本. HugeGraph HugeGraph 是百度基于 JanusGraph 改进而来的分布式图数据库,主要应用场

在做绘图相关工作,由于对显示绘制结果实时性有要求,筛选了GDI , 与GDI+ 贴图性能. 这里假设在内存中已绘制完成一张图片,现需求显示在控件上,同时,总是更新全部区域. GDI+ 实现 private void PainDraw(Bitmap bitmap) { pictureBox1.Invalidate(); //只调用Invalidate() 并非实时更新, 它会合并多个无效区,且延时显示, Update() 强制更新 pictureBox1.Update(); } private v

1 主要内容 1.1 关联和依赖的对比 1.2 组合和聚合的对比 1.3 继承和实现的对比 1.4 各种关系代码实现demo 1 主要内容 1.1 关联和依赖的对比 关联是a类中存在b类对象,企鹅类中有气候类的属性 依赖是a类成员方法中有b类的属性,动物新陈代谢方法中有水和空气的属性,只有调这个方法的时候,才可能临时用一下 1.2 组合和聚合的对比 组合有相同的生命周期,鸟有翅膀,鸟死了,翅膀不复存在 大雁群有大雁,一直大雁挂了,大雁群不会消失 1.3 继承和实现的对比 实线:继承 虚线:实现

#!bin/bash/python # -*- coding=utf-8 -*- from __future__ import division import threading import wx import wx.media import os.path, os, gc, sys, pyaudio import wave, numpy, codecs, time import pylab as pl import pyaudio #import win32gui from matplotl

论文地址:使用感知动机目标和损失的低延迟语音增强 引用格式:Zhang X, Ren X, Zheng X, et al. Low-Delay Speech Enhancement Using Perceptually Motivated Target and Loss[J]. Proc. Interspeech 2021, 2021: 2826-2830. 摘要 基于深度神经网络的语音增强方法优于传统的信号处理方法.我们提出了一种利用新的感知激励训练目标和损失函数的低延迟语音增强方法.该方法可

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

Discuz开源论坛网页细分图结果分析(Web Page Diagnostics) 续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页

续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页细分图,是显示每个页面及其组件的相关下载时间和大小,主要用来评估页面内容是否影响事务

UML是一种建模语言,是系统建模的标准.我们之所以建模是因为大规模的系统设计时相当复杂的,当系统比较复杂时就会涉及到以下这几个问题: 开发人员如何与用户进行沟通来了解系统的需求? 开发人员之间如何沟通以确保各个部门能够无缝地协作? 而UML是我们在构造个特种模型时首选的一种建模工具,去描述系统的需求和设计,在对复杂的工程进行建模时,系统可由单一的图形来描述,但是单一图形不可能包含一个大系统所需的所有信息,更不可能描述系统的整体结构功能,这样一来就几乎不能用单一图形来建模了,而UML能从不同的角度

前言 在很早之前的纹理映射中,纹理存放的元素是像素的颜色,通过纹理坐标映射到目标像素以获取其颜色.但是我们的法向量依然只是定义在顶点上,对于三角形面内一点的法向量,也只是通过比较简单的插值法计算出相应的法向量值.这对平整的表面比较有用,但无法表现出内部粗糙的表面.在这一章,你将了解如何获取更高精度的法向量以描述一个粗糙平面. DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在这里汇