软件中的有源干涉信号分析制造技术

本发明专利技术提供了多种在软件中执行有源干涉信号分析的技术。这些技术采用表达子函数，这些表达子函数被设计用来提取与阵列平台设备有关的关注事件的谱不变量，所述阵列平台设备用于检测要被分析的信号模式。本发明专利技术还提供了各种用于产生表达子函数的技术。这些技术通过采用相长或相消干涉分析提供了检测和定量分析，这取决于具体实施方式，所述相长或相消干涉分析利用回荡收敛来检测谐振事件。这些技术实现了波粒相互作用和波波相互作用的软件模拟，并且能够工作于频域或相位域。可将这些技术用于分析静态空间系统、来自阵列测量平台的静态数据、动态系统、时空系统或等离子系统。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术一般涉及有源信号分析系统，特别是干涉信号分析系统。相关申请本申请是2001年8月9日申请的、题为“Method and System forSignal Detection in Arrayed Instrumentation Based on QuantumResonance”的美国专利申请号09/913,132的部分继续申请，美国专利申请号09/913,132是2000年2月17日申请的PCT申请号US00/04076的国家阶段申请，要求1999年2月22日申请的、题为“Method andApparatus for Analyzing HybridizedBiochip Patterns using ResonanceInteractions Employing Quantum Expressor Functions”的美国专利申请号09/253,789，现在的美国专利号6,136,541的优先权，所有申请均在此通过引用全部并入。基于与美国专利申请号09/253,789同时期提交的申请的下列专利也在此通过引用全部并入题为“Method and Apparatusfor Interpreting Hybridized Bioelectronic DNA Microarray Patterns UsingSelf-scaling Convergent Reverberant Dynamics”的美国专利号6,142,681，和题为“Method and Apparatus for Exponentially Convergent TherapyEffectiveness Monitoring Using DNA Microarray Based Viral LoadMeasurements”的美国专利号6,245,511。下列临时专利申请也在此通过引用全部并入2002年7月9日申请的、题为“Active Signal ProcessingTechnique Using ResonanceInterferometry”的美国专利申请号60/395,074，2002年7月29日申请的、题为“High-ThroughputQuantitation of Signals from Arrayed Platforms UsingResonance Interferometry”的美国专利申请号60/399,227，2002年9月3日申请的、题为“Technique for Analysis and Quantitation of ArrayedInformation Structures”的美国专利申请号60/408,057，2002年9月5日申请的、题为“System and Method for Analysis and Quantitation ofArrayed Platforms”的美国专利申请号60/408,844。2003年1月15日申请的、题为“Technique for Detection and Quantitation of ArrayedPlatform Signals”的美国专利申请号60/440,253。
技术介绍
1.无源和有源干涉信号分析概述已经证明，干涉分析对于执行信号分析，特别是对于检测信号模式(signal patterns)中例如二维图像中的关注事件(events of interest)是有用的。干涉分析的一个示例包括，利用雷达脉冲照射一个运动目标例如飞机，这些雷达脉冲与该目标相互作用并且彼此干涉，然后反射回给一个传感装置例如天线。将天线收到的信号与原始发送的信号进行比较，尽力检测该目标的独特的谱特征，以便识别该目标。这种形式的干涉分析被称为“有源分析”，因为用于照射关注事件的信号与该目标及其它信号相互作用，以主动修改所得到的干涉模式。换句话说，正在被分析的系统被主动改变。就雷达而言，就是关注事件周围的电磁场被主动改变。信号分析的一种替换类型是“无源分析”，其中已被检测的信号被处理，尽力在其中识别关注事件。具体示例包括试图在图像中增强特征的过滤图像。这些技术被认为是无源的，因为没有噪声或其它信号被加入正在被分析的系统。特别是，无源干涉分析通常包括，在不加入噪声或其它信号的情况下，所观察的强度模式或相位信息的处理。通常，无源分析系统采用参数方法，例如匹配滤波器技术、最大后验概率(MAP)技术、极大似然估计量(MLE)技术、奇异值分解(SVD)，经典傅立叶分析、参数分布群集(PCA)，或中值过滤器变量。也可以使用非参数方法。另外，还可以使用定量和群集技术，例如“软件计算”及其变体，其包括神经网络、模糊逻辑系统、和贝叶斯推断系统。虽然许多无源分析技术已经被使用，但每个都要求，观察信号的强度大于其出现在其中的背景信号。另外，分析系统必须正确估计背景信号和正确估计背景信号中的任何变异(variability)。在一些情况下，为扩展谱(spread spectrum，S-S)振幅相关性被提供有背景扣除，并采用定标和规格化来补偿检测器非线性。因此，对于无源分析存在各种限制，尤其是不能检测强度小于或接近于背景强度水平的信号。就杂合(hybridized)生物微阵列模式的分析而言，迄今为止，无源分析一直是执行的分析的唯一形式。简单地说，生物微阵列的信号模式输出被规格化，以补偿染色、扫描仪或阵列影响。然后，对背景信号的特征、转录(transcript)或芯片(chip)水平做出一个估计。然后，从前景中扣除背景，并且计算出前景减去背景的比率，以用数量表示代表关注模式的微分式。该计算常常是利用信道比来执行。在任何情况下，杂合数字化图像模式的无源分析的示例包括PCA、SVD、MLE、隐马尔可夫模型(HMM)和各种统计方法。由于该技术是无源的，因而容易受到上面所述的限制，尤其是，只有在估计背景之上的杂合基因转录可被检测。另外，在具有低表达水平的目标中的高调用可变性(call variability)出现，折叠变化计算中的高CV发生。当处理具有有限动态范围的平台或协议时，偏斜结果(Skewed results)可发生。典型的是，无源杂合分析技术要求巨大数量的数据和标本，以允许驱动该调用分析的统计的准确。迄今为止，提高用于分析杂合数字化图像的无源技术的精确度和可靠性的努力包括，湿(wet)信号扩大和生物增强。无源分析的计算增强已经是最小的。所以此后，计算机系统已经非常局限于执行无源分析，而有源分析很大程度上是只由硬件系统执行。2.基于硬件的有源信号分析利用基于硬件的有源干涉信号分析，外部激励被提供给被分析的系统，而系统被分析是为了提供一种相互作用，相互作用产生另外的信息或提供系统定性性质中的一些变化。典型的是，外部激励包括某种形式的噪声注入，这导致噪声与被分析系统内的关注事件之间的非线性耦合，其增强了这些事件。如上所述，有源信号处理(ASP)的一个示例是雷达，其中被注入到所分析的系统内的信号是雷达信号。另一个示例是超导量子干涉设备(SQUID)，其利用超导的量子效应来检测磁场。其它一些示例包括图像智能(IMINT)，信号智能(SIGINT)，电子智能(ELINT)设备。此本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种系统，其利用表达子函数来执行有源干涉分析以通过一种计算引起的干涉机制来检测阵列信号模式内的关注事件是否存在。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2002-7-9 60/395,074;US 2002-7-29 60/399,227;US 1.一种系统，其利用表达子函数来执行有源干涉分析以通过一种计算引起的干涉机制来检测阵列信号模式内的关注事件是否存在2.根据权利要求1所述的系统，其是在软件中实现的。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述阵列信号模式包括静态数据或者动态数据。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述表达子函数是量子表达子函数。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述阵列信号模式的形式是下列形式中的一种或多种空间1-D阵列、空间2-D阵列、N-D阵列、时间点发射器阵列、时空点发射器阵列、谱点发射器阵列或通过组合空间分离点发射器构成的虚拟阵列。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述阵列信号模式产生于一个设备，该设备从下列设备中选择光学平台、生物分子平台、离子平台、生物力学平台、光电子平台、射频平台、电子微设备。8.根据权利要求1所述的系统，其中所述阵列信号模式产生于一个设备，该设备从下列设备中选择杂合斑点cDNA微阵列、合成低聚核苷酸阵列、斑点低聚核苷酸阵列、缩氨酸核苷化验、单核苷多态性阵列、碳水化合物阵列、醣蛋白阵列、蛋白质阵列、蛋白质组阵列、组织阵列、抗体阵列、抗原阵列、生物鉴定、排序微阵列、杂合排序微阵列、siRNA双链体、RNAi阵列的基于玻璃的阵列、尼龙膜阵列、薄膜阵列、聚合物基底阵列、毛细管电泳阵列、基因谱阵列、电子阵列、珠子阵列、量子点阵列、多聚糖阵列、斑点井和斑点井板。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述表达子函数被设计为拒绝来自关注事件的任何干涉噪声和背景杂波。10.根据权利要求9所述的系统，其中所述表达子函数被设计为提取关注事件的谱不变量，该关注事件与用于检测阵列信号模式的阵列平台设备有关。11.根据权利要求1所述的系统，其中所述表达子函数包括频域序列、时域序列、谱序列、相位序列或数值序列。12.一种系统，其在软件中执行来自一个阵列平台的数据的有源干涉信号分析。13.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括检测和定量分析。14.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括相长干涉分析。15.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括相消干涉分析。16.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括波粒相互作用的软件模拟。17.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括波波相互作用的软件模拟。18.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析包括一个或多个频域、时域、相位域分析。19.根据权利要求12所述的系统，其中所述有源干涉分析采用迭代收敛来检测谐振事件。20.一种系统，其通过利用回荡收敛来执行有源干涉分析以检测谐振事件。21.根据权利要求20所述的系统，其采用量子干涉分析。22.根据权利要求21所述的系统，其中所述量子干涉分析被用于一个或多个静态空间系统、一个来自阵列测量平台的静态数据、动态系统、时空系统和等离子系统。23.根据权利要求20所述的系统，其中所述有源干涉分析采用非经典噪声。24.根据权利要求23所述的系统，其中所述有源干涉分析采用一个或多个非高斯噪声、遍历噪声和量子力学噪声。25.根据权利要求20所述的系统，其中所述有源干涉分析采用谐振干涉信号分析，其利用了谱脉冲的数字表示。26.根据权利要求20所述的系统，其中所述有源干涉分析采用一个或多个的相干、不相干、同步或异步振荡。27.根据权利要求20所述的系统，其中所述有源干涉分析采用时域或频域卷积操作。28.根据权利要求20所述的系统，其中所述有源干涉分析采用表达子函数以通过一种计算引起的干涉机制来检测关注事件是否存在。29.一种用于对信号模式进行有源分析以识别其中关注事件的方法，所述信号模式表示阵列数据，所述方法包括下列步骤输入一个表示阵列数据的信号模式；基于合成噪声与所述信号模式之间的干涉产生谐振模式；和在与关注事件有关的谐振模式内检测谐振。30.根据权利要求29所述的方法，其中所述合成噪声的形式是下列形式中的一种或多种量子表达子函数、经典表达子函数、经典静态噪声、伪随机噪声或系统偏置。31.根据权利要求29所述的方法，其中所述阵列数据的形式是下列形式中的一种或多种空间2-D阵列、空间1-D阵列、N-D阵列、时间点发射器阵列、时空点发射器阵列、谱点发射器阵列或通过组合空间分离点发射器构成的虚拟阵列。32.根据权利要求29所述的方法，进一步包括在产生谐振模式的步骤之前，对所述信号模式进行预处理的步骤。33.权利要求32所述的方法，其中所述的对所述信号模式进行预处理的步骤是通过应用一个或多个预处理函数来执行的，该预处理函数的形式是1-D傅立叶函数、2-D傅立叶函数、N-D傅立叶函数、时分复用函数、波分复用函数、频分复用函数、径向基函数、小波核函数、分形函数或孤立子函数。34.根据权利要求29所述的方法，其中所述阵列数据产生于一个设备，该设备从下列设备中选择光学平台、生物分子平台、离子平台、生物力学平台、光电子平台、射频平台、电子微设备。35.根据权利要求29所述的方法，其中所述阵列数据产生于一个设备，该设备从下列设备中选择杂合斑点cDNA微阵列、合成低聚核苷酸阵列、斑点低聚核苷酸阵列、缩氨酸核苷化验、单核苷多态性阵列、碳水化合物阵列、醣蛋白阵列、蛋白质阵列、蛋白质组阵列、组织阵列、抗体阵列、抗原阵列、生物鉴定、排序微阵列、杂合排序微阵列、siRNA双链体、RNAi阵列的基于玻璃的阵列、尼龙膜阵列、薄膜阵列、聚合物基底阵列、毛细管电泳阵列、基因谱阵列、电子阵列、珠子阵列、量子点阵列、多聚糖阵列、斑点井和斑点井板。36.一种用于分析信号模式以识别所述信号模式内的关注事件的系统，其包括一个表达子函数输入单元；一个预处理器单元；一个有源干涉耦合器；和一个谐振标识检测器。37.一种用于分析阵列信号模式以识别所述信号模式内的关注事件的系统，所述阵列信号模式由一个阵列平台设备产生，所述系统包括一个用于输入表达子函数的表达子函数输入单元；一个预处理器单元，其用于对所述阵列信号模式进行预处理，以把所述阵列信号模式转换到谱域，其中谱谐波用参数表示关注事件到一个预定的动态系统；一个耦合器单元，其用于对所述预处理后的信号模式和所述表达子函数进行卷积，以干涉地增强与关注事件有关的所述预处理后的信号模式的部分，该关注事件如果存在，则存在于所述预处理后的信号模式内；和一个谐振标识检测器，其用于识别增强的信号模式内的关注事件的发生。38.根据权利要求37所述的系统，其中所述信号模式被图像化和像素化(pixilated)。39.根据权利要求37所述的系统，其中所述表达子函数被设计以便能够提取有关阵列设备的关注事件的一个或多个空间、时空或谱不变量。40.一种用于分析阵列信号模式以识别所述信号模式内的关注事件的方法，所述阵列信号模式由一个阵列设备产生，所述方法包括以下步骤输入表达子函数，该表达子函数能够提取与所述阵列设备有关的关注事件的谱不变量；对所述阵列信号模式进行预处理，以把所述阵列信号模式转换到谱域；对所述预处理后的信号模式和所述表达子函数进行卷积，以干涉地增强与关注事件有关的所述预处理后的信号模式的部分，该关注事件如果存在，则存在于所述预处理后的信号模式内；和识别所述增强的信号模式内的关注事件。41.根据权利要求40所述的方法，其中所述的对所述预处理后的信号模式和所述表达子函数进行卷积的步骤包括在所述预处理后的信号模式与所述表达子函数之间执行回荡收敛以获得谐振状态的步骤。42.根据权利要求41所述的方法，其中所述执行回荡收敛的步骤是利用一个开环控制程序来执行的，该开环控制程序终止于一个预定条件的检测。43.根据权利要求40所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：S古拉蒂，
申请(专利权)人：威洛吉公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]