RU2014135284A - Управление справочной спектральной информацией и поиск - Google Patents

Abstract

1. Способ, включающий:прием набора пиков для каждого стандартного образца из множества стандартных образцов;выполнение разбиения спектра таким образом, чтобы оно включало множество интервалов диапазона разного размера, при этом каждый из пиков в множестве стандартных образцов принадлежит одному из множества интервалов диапазона разного размера; ииндексацию местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера.2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сравнение пиков включает:на основе проиндексированных местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера, определение подмножества множества стандартных образцов, которые являются кандидатами на совпадение с неизвестным образцом.3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что разбиение спектра на множество интервалов диапазона разного размера включает:определение значений ширины каждого из множества интервалов диапазона разного размера так, чтобы в каждый из множества интервалов диапазона разного размера попадало, по существу, равное количество пиков в стандартных образцах.4. Способ по п. 1, дополнительно включающий:для соответствующего стандартного образца из множества стандартных образцов, генерирование вероятностной информации о том, что соответствующий стандартный образец представляет собой совпадение с неизвестным образцом.5. Способ по п. 4, дополнительно включающий:вычисление вероятностной информации, по меньшей мере, частично на основе двоичных арифметических операций с фиксированной запятой.6. Способ по п. 1, дополнительно включающий:прием спектральной информации, св

Claims (30)

1. Способ, включающий:

прием набора пиков для каждого стандартного образца из множества стандартных образцов;

выполнение разбиения спектра таким образом, чтобы оно включало множество интервалов диапазона разного размера, при этом каждый из пиков в множестве стандартных образцов принадлежит одному из множества интервалов диапазона разного размера; и

индексацию местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сравнение пиков включает:

на основе проиндексированных местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера, определение подмножества множества стандартных образцов, которые являются кандидатами на совпадение с неизвестным образцом.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что разбиение спектра на множество интервалов диапазона разного размера включает:

определение значений ширины каждого из множества интервалов диапазона разного размера так, чтобы в каждый из множества интервалов диапазона разного размера попадало, по существу, равное количество пиков в стандартных образцах.

4. Способ по п. 1, дополнительно включающий:

для соответствующего стандартного образца из множества стандартных образцов, генерирование вероятностной информации о том, что соответствующий стандартный образец представляет собой совпадение с неизвестным образцом.

5. Способ по п. 4, дополнительно включающий:

вычисление вероятностной информации, по меньшей мере, частично на основе двоичных арифметических операций с фиксированной запятой.

6. Способ по п. 1, дополнительно включающий:

прием спектральной информации, связанной с каждым из множества стандартных образцов, при этом спектральная информация включает анализ, охватывающий спектр; и

обработку спектральной информации с целью определения набора пиков для каждого из множества стандартных образцов.

7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что разбиение спектра включает:

выбор границ интервалов диапазона разного размера в соответствии с моделью гипергеометрического распределения.

8. Способ по п. 1, дополнительно включающий:

реализацию функции гипергеометрической вероятности для генерирования вероятностной информации, указывающей на то, что неизвестный образец совпадает с соответствующим одним из множества стандартных образцов.

9. Способ по п. 1, дополнительно включающий:

определение того, что пик неизвестного образца и пик, связанный с данным стандартным образцом, принадлежат конкретному интервалу диапазона из множества интервалов диапазона и

вычисление вероятности того, что совпадение между пиком в неизвестном образце и пиком в данном стандартном образце для конкретного интервала диапазона представляет собой случайное событие.

10. Способ по п. 1, дополнительно включающий:

вычисление значения вероятности для проверки нулевой гипотезы о том, что наблюдаемые совпадения пиков между стандартным образцом и данным стандартным образцом происходят случайно.

11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сравнение пиков, связанных с неизвестным образцом, с множеством интервалов диапазона включает:

определение пика неизвестного образца;

определение интервала диапазона из множества интервалов диапазона разного размера, в котором лежит пик неизвестного образца; и

определение конкретного стандартного образца из множества стандартных образцов, который включает пик в определенном интервале диапазона.

12. Способ по п. 2, отличающийся тем, что индексация пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера включает:

для каждого соответствующего стандартного образца из множества стандартных образцов:

генерирование значения k, указывающего количество событий попадания пика неизвестного образца в интервал, в котором соответствующий стандартный образец также включает пик;

генерирование значения N, указывающего количество интервалов диапазона разного размера в множестве;

генерирование значения n, указывающего общее количество пиков, присутствующих в соответствующем стандартном образце; и

генерирование значения m, указывающего общее количество пиков, присутствующих в неизвестном образце.

13. Способ по п. 12, дополнительно включающий:

генерирование вероятностной информации для каждого из соответствующих стандартных образцов на основе следующего уравнения:

14. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сравнение пиков включает:

выработку первой двоичной строки, при этом первая двоичная строка указывает, какому из множества интервалов диапазона разного размера принадлежит неизвестный образец; и

выработку второй двоичной строки, при этом вторая двоичная строка указывает, какому из множества интервалов диапазона разного размера принадлежит пик стандартного образца; и

получение вероятностной информации на основе подобия между первой двоичной и второй двоичной строкой.

15. Система, содержащая:

процессор и

аппаратный ресурс хранения данных, связанный с процессором, при этом аппаратный ресурс хранения данных хранит в памяти команды, которые при их исполнении процессором вызывают выполнение процессором операций:

приема набора пиков для каждого стандартного образца из множества стандартных образцов;

выполнения разбиения спектра таким образом, чтобы оно включало множество интервалов диапазона разного размера, при этом каждый из пиков в множестве стандартных образцов принадлежит одному из множества интервалов диапазона разного размера; и

сравнения пиков, связанных с неизвестным образцом, с множеством интервалов диапазона разного размера.

16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что сравнение пиков включает:

на основе индексации пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера, определение подмножества множества стандартных образцов, которые являются кандидатами на совпадение с неизвестным образцом.

17. Система по п. 16, в которой процессор дополнительно выполняет операции:

генерирования вероятностной информации о том, что соответствующий стандартный образец представляет собой совпадение с неизвестным образцом.

18. Система по п. 15, отличающаяся тем, что разбиение спектра на множество интервалов диапазона разного размера включает:

определение значений ширины каждого из множества интервалов диапазона разного размера так, чтобы в каждый из множества интервалов диапазона разного размера попадало, по существу, равное количество пиков в стандартных образцах.

19. Система по п. 15, в которой процессор дополнительно выполняет операции:

вычисления вероятностной информации, по меньшей мере, частично на основе двоичных арифметических операций с фиксированной запятой.

20. Машиночитаемое аппаратное обеспечение хранения данных, содержащее хранящиеся на нем команды, при этом команды при осуществлении устройством обработки данных вызывают выполнение указанным устройством обработки данных операций:

приема набора пиков для каждого стандартного образца из множества стандартных образцов;

выполнения разбиения спектра таким образом, чтобы оно включало множество интервалов диапазона разного размера, при этом каждый из пиков в множестве стандартных образцов принадлежит одному из множества интервалов диапазона разного размера; и

сравнения пиков, связанных с неизвестным образцом, с множеством интервалов диапазона разного размера.

21. Способ, включающий:

прием набора пиков для каждого стандартного образца из множества стандартных образцов;

выполнение разбиения спектра таким образом, чтобы оно включало множество интервалов диапазона разного размера, при этом каждый из пиков в множестве стандартных образцов принадлежит одному из множества интервалов диапазона разного размера; и

сохранение информации интервалов, указывающей множество интервалов диапазона разного размера, сгенерированных для спектра, подвергнутого разбиению.

22. Способ по п. 21, дополнительно включающий:

сохранение информации пиков, указывающей, какому из множества интервалов диапазона разного размера принадлежат пики в множестве стандартных образцов.

23. Способ по п. 21, отличающийся тем, что разбиение спектра на множество интервалов диапазона разного размера включает:

определение значений ширины каждого из множества интервалов диапазона разного размера так, чтобы в каждый из множества интервалов диапазона разного размера попадало, по существу, равное количество пиков в стандартных образцах.

24. Способ по п. 21, отличающийся тем, что разбиение спектра включает:

выбор границ интервалов диапазона разного размера в соответствии с моделью гипергеометрического распределения.

25. Способ, включающий:

прием информации интервалов диапазона, при этом информация интервалов диапазона указывает множество интервалов диапазона разного размера, на которые был разбит спектр;

прием информации пиков, указывающей набор пиков, связанных с каждым из множества стандартных образцов, при этом информация пиков дополнительно указывает, какому из множества интервалов диапазона разного размера принадлежит каждый из пиков; и

индексацию местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера.

26. Способ по п. 25, дополнительно включающий:

на основе проиндексированных местоположений пиков, связанных с неизвестным образцом, в множестве интервалов диапазона разного размера, определение подмножества множества стандартных образцов, которые являются кандидатами на совпадение с неизвестным образцом.

27. Способ по п. 25, отличающийся тем, что значения ширины каждого из множества интервалов диапазона разного размера определяют так, чтобы в каждый из множества интервалов диапазона разного размера попадало, по существу, равное количество пиков в стандартных образцах.

28. Способ по п. 25, дополнительно включающий:

для соответствующих стандартных образцов из множества стандартных образцов, генерирование вероятностной информации о том, что соответствующий стандартный образец представляет собой совпадение с неизвестным образцом.

29. Способ по п. 28, дополнительно включающий:

вычисление вероятностной информации, по меньшей мере, частично на основе двоичных арифметических операций с фиксированной запятой.

30. Способ по п. 25, дополнительно включающий:

реализацию функции гипергеометрической вероятности для генерирования вероятностной информации, указывающей на то, что неизвестный образец совпадает с соответствующим одним из множества стандартных образцов.