【摘 要】
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空间数据分析在近年来受到越来越多的重视,特别是在地质统计数据的分析中.目前,空间数据的分析主要基于两种方法:经典的趋势面分析法和现代的KRING估计方法(即最佳空间线性预
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空间数据分析在近年来受到越来越多的重视,特别是在地质统计数据的分析中.目前,空间数据的分析主要基于两种方法:经典的趋势面分析法和现代的KRING估计方法(即最佳空间线性预测).该文将非线性的小波分析方法引入空间数据的分析,首先利用正交小波来处理空间数据模型,进而利用一个通过FOURIER交换而获得的双正交序列对空间数据模型作分解,较容易的获得了模型的KRING估计,并将之用非线性的方式表达出来.另一方面,得到了间数据模型的一个具有优良性质的模型逼近展开式,为今后用小波方法分析空间数据提供了一个好的思路.从语音学的角度来看基因序列,一个DNA序列可以看成是字A.G.C.T组成的有限的字符串,以一定的语法和词法结构为转录所识别.该文研究在不同状况下的单词的理论分布,证实了单词(即code)的自重叠性对单词在序列中的概率分布的有极大的影响,并就实例验证了这一点.结合经验分布,提出了两种在DNA序列中鉴别异常单词的方法.得出结论是:字母A,G,C,T等概率出现和不等概率出现是判别单词是否异常的重要条件.
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