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1.
【目的】开发基于模式识别方法的二倍体片段测序中单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)自动检测系统,提高检测的准确性。【方法】采用Lab Windows/CVI 9.0开发平台,结合Matlab函数库编程,以二倍体PCR片段测序的.ab1或.scf格式文件作为源数据,首先分离出碱基G、A、T和C,进行一维离散小波滤波,再对各碱基处的波形进行典型特征提取,最后运用基于反向传播神经网络的分类器完成SNP识别和判断。【结果】系统界面友好、运行稳定。SNP等级分为6级,允许用户对可疑的SNP进行人工修正,对尾叶桉Eucalyptus urophylla的26个测序序列143个SNP的测试中检测准确率、假阳性率和假阴性率均明显优于之前的类似软件。【结论】本文所构建的SNP自动检测系统准确性高,不需参考序列,可用于二倍体PCR片段测序中SNP的高效检测。  相似文献   
2.
为减小基于机器视觉的农产品分选机的体积、降低设备成本,提出了一种以DSP为视觉核心、ARM为控制核心的小型农产品分选机。为此,详细介绍了基于机器视觉技术的小型农产品分级机控制系统及控制方法,并以圣女果、金桔及桂圆干等3种物料作为试验对象,测试系统的可靠性和工作效率。结果表明:针对家庭农场及小规模农产品的处理和营销,在基于机器视觉的小型农产品分选机中采用ARM与DSP相结合的方法进行分选是可行的,能够替代PC机或工业计算机实现分选机的低成本和小型化。  相似文献   
3.
针对基于DSP的小型农产品机器视觉分选机,设计了一种基于图像识别的桂圆破损检测方法。该方法首先提取桂圆的彩色分量R和G,通过R-G特征值分割提取桂圆外壳区域,并求出桂圆观测面积;然后通过外壳边缘求出其近似最小外接圆的面积;最后根据观测面积和最小外接圆面积的比值来判断桂圆的破损情况。采用桂圆外壳破损和完好的共792个样本进行分选测试,结果表明,分选的准确率达到86.24%。该检测方法简单快速,有一定的准确性,适用于大多数小型球状果实的分选。  相似文献   
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