УПРАВЛЕНИЕ СПРАВОЧНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ И ПОИСК

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.