matlab自相关代码自述文件hBN纸张数字回购,最后编辑于2018年11月10日。此仓库包含用于制作NIR hBN纸图2-4的代码/文件。这些图是在以下脚本中生成的:hbnPaper_confocal_and_spectra.m、hbnPaper_g2_and_tau.m、plottingSherifsData.m。我使用export_fig包以高质量导出数字,因此只需确保在运行脚本时将两个文件夹添加到路径中。然后使用Inkscape添加无花果标签(a,b,...),并确保无花果具有正确的尺寸(宽度应为84mm)。从2018年10月11日起,Inkscape文件包含在子文件夹中。细节:hbnPaper_confocal_and_spectra.m(图2)所有数据都在仓库中的某个地方,只需运行脚本就可以找到它。更改第101行上的文件位置以将图像保存在所需位置。去做:放大显示次泊松子发射器的插入物(或至少圈出或强调它),添加比例尺(请参见hBN_NIRv2 ppt演示中的图像以获取比例尺大小)。删除860nm光谱,因为我们没有理论解释—只需
matlab自相关代码-hbnPaper文档
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核小体
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距离自相关(DAC)
此功能可以测量核小体的相对位置。对于每对 NCP 序列,首先计算 NCP 起始位置之间的距离。然后,将两条链的所有距离的出现相加。
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参考文献:[1],[2] 和 [3],以获取这些定义的更多数据。
要求
Matlab 2012b 或更高版本
软件使用
计算一组基因的 DAC:calDacAll.m
通过绘制 MNase 消化的核小体的图来计算一组基因的 DAC
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程序步骤:
生成信号:
定义正弦信号 s(n) 的频率、幅度和相位。
生成高斯白噪声 u(n),并根据信噪比要求调整其功率。
将正弦信号与噪声叠加,得到信号 x(n)。
计算自相关函数: 使用 Matlab 函数 xcorr 计算信号 x(n) 的自相关函数。
结果分析:
绘制自相关函数图像。
观察自相关函数的特点,例如峰值位置、衰减情况等。
分析这些特点如何反映原始信号的周期性以及噪声的影响。
结论:
通过自相关函数的分析,我们可以提取出被噪声掩盖的正弦信号的周期信息。尽管噪声的存在会影响自相关函数的形状,但正弦信号的周期性仍然可以通过自相关函数的峰值位置清晰地识别出来。
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