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Smith-Waterman算法

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简介：
Smith-Waterman算法是一种用于局部序列比对的动态规划算法，在生物信息学中广泛应用于DNA和蛋白质序列分析。 我编写了一个使用Smith-Waterman算法进行序列比对的Java程序，并附上了一篇相关的英文论文。测试数据已在代码中提供。

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  • Smith-Waterman算法
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    Smith-Waterman算法是一种用于局部序列比对的动态规划算法，在生物信息学中广泛应用于DNA和蛋白质序列分析。 我编写了一个使用Smith-Waterman算法进行序列比对的Java程序，并附上了一篇相关的英文论文。测试数据已在代码中提供。
     
  • 全局比对：基于Smith-Waterman算法的全球 alignment
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    本研究探讨了Smith-Waterman算法在生物信息学中的应用，专注于实现序列的局部和全局最优比对，以揭示不同物种间的遗传关系。 该Java程序用于执行Smith-Waterman全局对齐算法以找到任意两个给定字符串的最佳全局对齐方式。要运行此程序，请在编译后调用Alignment.main方法。 默认情况下，结果将被写入实例本地目录中的logs_(iterations)x(lengths).txt文件中。可以更改输出路径和文件名，但目前该设置已硬编码。 请注意，在单个实例的多个线程中运行程序可能会导致问题，因为静态变量用于保持其功能，并且并行执行它们可能破坏结果。
     
  • FASTA算法、Smith-Waterman算法、编辑距离算法及最长公共子串算法
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    本段介绍FASTA、Smith-Waterman、编辑距离和最长公共子串四种核心生物信息学与计算机科学中的字符串匹配与对比算法，阐述它们的原理及其应用场景。 FASTA算法用于快速比较大量生物序列以寻找相似性；Smith-Waterman算法是一种局部比对方法，适用于查找两个较短序列之间的最佳匹配区域；编辑距离（或称莱文斯坦距离）算法通过计算将一个字符串转换为另一个所需的最少编辑操作次数来衡量两者间的差异；最长公共子串算法用于找出给定字符串集合中所有字符串共有的最小区间。
     
  • Seq-Align：快速、便携式的C语言实现 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 序列比对算法
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    Seq-Align是一款用C语言编写的高效软件工具，提供Needleman-Wunsch和Smith-Waterman序列比对算法的快速执行版本，适用于多种操作系统平台。 本段落介绍了C语言中的Smith-Waterman和Needleman-Wunsch序列对齐算法的实现。这些算法被设计为快速、便携且易于使用。命令行工具smith_waterman和needleman_wunsch提供了高度灵活的功能，同时代码也可以轻松地集成到第三方程序中，具体示例可以在相应的目录下找到。此外还提供了一个perl模块，以便于通过perl API调用程序。 特点包括： - 对任意一对ASCII序列（如DNA、蛋白质或单词）进行对齐 - 可以指定比对评分系统或者使用通用的评分系统（例如BLOSUM） - 定义与给定分数相匹配的通配符 - 局部和全局对齐之间不存在不匹配
     
  • Mij Hess Smith Hess smith 3D Hess-Smith hesssmith smith 面元法；边界元法；
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    Hess-Smith模型结合面元法与边界元法，提供了一种高效的三维电磁场分析方法，广泛应用于天线设计和雷达散射问题中。 利用MATLAB编程通过Hess Smith面元法（边界元法）计算球体及椭球体的附加质量。
     
  • 控制实验二：Smith预估算法仿真
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    本研究通过Matlab平台进行Smith预估算法的仿真试验，旨在验证该算法在控制系统中的性能及稳定性改善效果。 Smith预估控制算法设计仿真实验 实验目的：在掌握控制算法的基础上，根据给定对象特性设计Smith预估控制器算法，并利用Matlab软件进行仿真实验，同时与PID控制算法进行比较，以加深对该控制算法的理解和掌握。
     
  • Smith预测控制算法的设计与仿真方法
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    本文探讨了Smith预测控制算法的设计原理及其在工业过程中的应用，并通过详细仿真研究验证其有效性和适用性。 基于给定对象的特性设计Smith预估控制器算法，并使用Matlab软件进行仿真分析。同时将该控制策略与PID控制算法进行对比研究。
     
  • Schwartz-Smith 2因子模型参数估计：基于Schwartz-Smith (2000)的模型估算方法...
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    本文介绍了基于Schwartz-Smith (2000)模型的两因子模型参数估计方法，详细阐述了该模型的应用及其在能源市场中的重要性。 使用最大似然估计（MLE）及卡尔曼滤波器来估算Schwartz-Smith (2000) 论文中提出的商品价格短期变化与长期动态的二因子模型参数。根据这些估计出的参数生成两个因子，并允许用户依据每日数据选择不同的频率，以及在提供的总数据集子样本上进行模型估计，在其中添加或删除某些未来合约，同时设定初始猜测为参数和状态值。 此代码还运行几何布朗运动（GBM）及奥恩斯坦-乌伦贝克(Ornstein-Uhlenbeck) 模型的估算以作为基准。通过对数似然分数、LR检验以及p值来比较Schwartz-Smith二因子模型与两个一因子模型，并计算生成未来曲线和实际观察到的曲线之间的误差统计（包括平均误差、绝对误差及标准差）。 最终，这两个状态变量在图表中展示出来。编写此代码是为了支持我的硕士学位论文研究工作。
     
  • Smith圆图阻抗匹配计算工具
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    Smith圆图阻抗匹配计算工具是一款专为电气工程师和射频技术爱好者设计的应用程序，它能够帮助用户通过Smith图表快速进行复杂的阻抗匹配计算。这款工具利用图形化界面简化了频率响应分析、传输线优化及天线设计中的关键步骤，极大提高了工作效率与精度。 Smith圆图软件功能： 1. 可以帮助用户分析通信频率的传输数据； 2. 通过一个圆形图表的形式展示通信传播的方向； 3. 用户可以在系统上标注所需的微波射频方法； 4. 根据通讯设备的数据输入负载坐标； 5. 分析特性阻抗产生的原因，以及发送频率遇到的阻力情况； 6. 支持元件值显示，可在圆图中标注多种数据信息； 7. 提供反射系数功能，可以查询通信中的反射数值。 使用说明： 1. Smith图表用于阻抗匹配。 2. 圆上的任意点表示一个特定的阻抗。 3. 红色代表的是阻抗圆，绿色代表导纳圆。 4. 圆心为50欧姆电阻，最左侧是零欧姆，最右侧则是无穷大电阻值。 5. 上半部分显示感性阻抗（如：5-6j），下半部分则表示容性阻抗（例如3+2j）。 6. 添加电感使圆上的点向上移动，添加电容器使其向下移动。增加电阻时沿电阻线方向变化，但通常无需使用此功能。 7. 串联元件沿着红色的阻抗圆移动，并联元件则是绿色导纳圆的方向上进行调整； 8. 阻抗有多种数学表示方式：一种是复数形式（如40+80J），另一种为极坐标形式。 9. 在每次操作中，都需要将结果转至与50欧姆阻抗或0.02导纳圆相匹配的位置后才进行下一个元件的调整工作。