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从傅里叶变换结晶图像中提取的特征用于提供分类变量。将结果与一种互补方法相结合,对空间域内单个物体的图像进行分类。

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每个子带图像中小波系数值的统计分布用于为蛋白质结晶实验图像的分类提供变量。

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间接傅里叶变换是在互补统计推断框架的背景下讨论的,目的是客观地确定解决方案,从而使人们能够自动对小角度散射数据进行无模型分析。现代机器学习方法用于获得最稳健的解。

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利用多分类器结合不同的特征提取方法,对结晶实验图像进行了改进分类。

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将三维“快速旋转匹配”方法扩展到两个三维对象之间的全六维(旋转和平移)匹配场景。该方法允许通过快速傅里叶变换处理六个自由度中的五个自由度。

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用于数值波前传播的分数傅里叶变换已被用于X射线,这减轻了典型傅里叶光学中遇到的严格采样要求。这种方法还允许波前在单个变换中通过多个透镜传播,并且在两个复合折射透镜的数值示例中利用了这一特性。

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提出了一种基于模式识别的晶体电子密度图中平面物体识别方法。平面定位中心的精度为0.5º。

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采用傅里叶变换的新方法,将其应用于扫描电子显微镜图像,研究了埃塞俄比亚天然CT蛋白石的结构。

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开发了一个基于Python的多平台开源图形用户界面,为生物分子结晶筛选提供自动化分类和数据管理工具。

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