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传统的单粒子重建方法使用傅立叶或delta 函数基础来表示粒子密度图。我们提出了一个更灵活的算法，可以根据数据适应性地选择基础。由于基础适合数据，跟使用固定基础重建相比，分辨率和讯噪比(SNR) 都得到提高。而且，该算法自动遮盖粒子，使得粒子从背景中分离出来，无需在精制循环中使用专门滤波器或者蒙层。该算法是基于贝叶斯定理最大后验框架中表示，使用有效优化算法获得最大化。评估使用模拟和实际的低温电子显微镜数据，显示分辨率和 SNR 改进以及从背景中有效遮挡粒子。

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基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测,采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层,利用最小均方误差和梯度下降法,通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值,使网络输出不断地逼近实际系统的输出,仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果,实现了非线性系统的辨识预测.

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