【摘 要】
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本文通过分子动力学模拟,得到了四类蛋白(α+β类、α/β类、α类及β类)中的17个蛋白质的能量数据,并将其看成时间序列。分别对每个时间序列的原始数据平移取正后,对其进行
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本文通过分子动力学模拟,得到了四类蛋白(α+β类、α/β类、α类及β类)中的17个蛋白质的能量数据,并将其看成时间序列。分别对每个时间序列的原始数据平移取正后,对其进行重分形去趋势涨落分析法(MF-DFA)分析,发现它们的广义Hurst指数h(2)的值大于1,h(q)曲线单调递减,说明这些能量时间序列是非平稳的且具有重分形特性。为了能够进行传统的重分形分析,本文首先运用经验模式分解(EMD)方法去除平移取正后的能量时间序列的趋势,再对新序列进行MF-DFA分析,发现它们的广义Hurst指数h(2)的值小于1,说明这样处理后的能量时间序列是平稳序列,再对其平移取正后,从而可以进行传统的重分形分析。结果它们的D(q)值分布于1的附近,多重分形谱f(α)曲线呈一条棒状,表明去趋势后的能量时间序列是近似随机序列,它们不再具有重分形特性。
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