ISAF重构算法基函数复杂性分析及解决方案
ISAF重构算法用于重建分子三维结构,其精度优于传统傅里叶-贝赛尔重构算法,但是复杂的基函数导致其速度很慢,严重影响该方法的推广应用,所以降低基函数复杂性十分重要.通过对ISAF重构算法基函数的复杂性进行分析,提出对应的解决方案.首先采用自然对数解决组合系数生成过程中的大数运算问题;然后为内存中的所有组合系数建立二级索引,提高其寻址速度,并且根据内存访问局部性原理把可能要用到的组合系数调入高速缓存,尽可能减少内存调入调出次数,提高访存速度;最后采用动态规划提高球谐函数计算速度,可以一次生成所有阶、所有次的球谐函数.将上述解决方案综合在一起,构建了一个基函数ISAF快速计算模型.为了验证该模型效果,采用戊肝病毒的模拟数据进行三维重构实验,并且与傅里叶-贝赛尔重构算法进行比较.实验结果表明,在不影响精度的前提下,采用该模型后ISAF重构算法的执行速度是傅里叶-贝赛尔重构算法的3倍左右,并且其加速效果随着图片数量的增加、分辨率要求的提高而增强.
ISAF、勒让德多项式、球谐函数、动态规划、三维重构、索引
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Q334;TP391.4(人工选择与自然选择)
国家自然科学基金重点项目90912001;中国科学院知识创新工程重大项目KGCX1-YW-13
2011-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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