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使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
可以看到其中包含了一个名为phantompeakqualtools的工具，这个工具可以进行cross-correlation分析，计算得到NSC和RSC两个指标值，软件的源代码保存在github上，网址如下 在txt输出文件中，每一列代表一个指标，但是没有表头，可以参考输出到屏幕上的log信息来理解，示意如下 Minimum cross-correlation value 0.3735286 Minimum cross-correlation shift 1500 Top 3 cross-correlation values 0.412562930952545,0.37885721605778,0.375020285168966 Window half size 200 Phantom peak location 95 Phantom peak Correlation 0.3845194 Normalized Strand cross-correlation coefficient (NSC) 1.104502 Relative Strand cross-correlation Coefficient (RSC) 3.551565 Phantom Peak
1.6K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信技能树
第4篇：对ATAC-Seq/ChIP-seq的质量评估（一）——phantompeakqualtools
学习目标 探讨ChIP-seq数据质量低的来源 理解链交叉相关性（ strand cross-correlation） 使用phantompeakqualtools计算交叉相关性和其他相关的质控度量值 链交叉相关（Strand cross-correlation） 链交叉相关是一个有效的评估ChIP-Seq质量的方法，它不依赖于peak calling，而是基于ChIP-Seq实验。 我们可以用交叉相关的度量值（cross-correlation metric）计算产生最大相关的位移。 ? Normalized strand cross-correlation coefficent (NSC)： NSC是最大交叉相关值除以背景交叉相关的比率(所有可能的链转移的最小交叉相关值)。 Cross-correlation plots 课程中的示例数据Nanog_rep1的交叉相关图 ?
5.7K30发布于 2018-09-21 - 来自专栏生信修炼手册
chip_seq质量评估之cross correlation
为了量化这两个规律，科学家们提出了strand cross-correlation这个概念，考虑到reads分布相同而各自的中心点又存在一定距离，那么将reads的位置移动一定距离之后，正负链的中心重合 对于所有的peak都进行上述操作，然后将所有peak的结果汇总，就可以得到cross-correlation profiles, 详细的定义参见文献，如下所示 ? 将偏移距离和对应的cross-correlation绘制曲线，可以得到如下所示的结果 ? 通过这种cross-correlation plot的分布，可以直观的分析数据质量，示意如下 ?
1.6K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏杨丝儿的小站
MOB LEC3 Cameras and Images
Formation pinhole camera, optical centre, focal length Stereo Cameras Image filtering Noise Cross-correlation Cross-Correlation of pixels is the cornerstone of image filtering and can be used to edge detection.
33920编辑于 2022-11-10 - 来自专栏AI研习社
深度学习的快速目标跟踪
Cross-correlation：FCN 具有位置对应特性，原本的检测操作应该是，在检测特征图上滑窗，寻找与目标特征相似度最高的位置，这里通过卷积操作代替滑窗检测，一个字：快！准！恨！ 相似度计算还是 SiamFC 的 cross-correlation，前面分析过分辨率太大时 cross-correlation 会非常慢，所以 EAST 将所有特征的空间分辨率都下采样到 17*17， 最后是 cross-correlation，17*17*32*1 的滤波器对检测图像 feature map 49*49*32 卷积，(49-17)/1+1=33，滑窗检测得到 33*33*1 的 score 理论上可以检测任意范围的目标，没有限制；缺点 -> cross-correlation 计算量大速度慢，尤其是前面 CF 需要的 feature map 比较大。 其实您也应看出来了，核心区别就在 Cross-correlation 和 Correlation Filter，一个通过 Conv 实现，一个通过 FFT 实现，最后总结对比（FINAL ROUND）：
2.1K70发布于 2018-03-16 - 来自专栏机器学习、深度学习
加法神经网络--AdderNet: DoWe Really Need Multiplications in Deep Learning?
CVPR2020 https://arxiv.org/abs/1912.13200 当前主流的CNN网络使用了大量的乘法运算来计算 输入特征层和卷积滤波器的相似性（cross-correlation） Adder Networks 这里我们主要寻找一个不用乘法的相似性度量，l1 距离 没有乘法 l1 距离 和 cross-correlation 具有一定的差异性，主要是输出的取值范围。
99200发布于 2020-06-16 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
信号时域和频域相关原理
文章目录 前言 一、信号的相关原理 1、互相关（Cross-Correlation）计算公式 2、自相关（ Auto-Correlation）计算公式 3、卷积（ Convolution）计算公式： 4 1、互相关（Cross-Correlation）计算公式 连续形式： 离散形式： 2、自相关（ Auto-Correlation）计算公式 （互相关计算式中， f(t)=g(t) 即可） 连续形式 4]; % 计算互相关 [correlation, lags] = xcorr(A, B); % 绘制互相关结果 figure; stem(lags, correlation); title('Cross-Correlation *conj(FB), N)); % 绘制互相关结果 figure; stem(lags, r0); title('Cross-Correlation between A and B'); xlabel(
2.1K11编辑于 2024-05-10 - 来自专栏全栈程序员必看
siamfc代码解读_每日一文：目标跟踪(SiamFC)「建议收藏」
目标区域扩展纹理(padding=1)的输入图像，简称目标图像缩放到127*127*3,特征6*6*128，目标图像4倍大小的检测区域，简称检测图像缩放到255*255*3特征22*22*128，相似度度量是cross-correlation Cross-correlation：FCN具有位置对应特性，原本的检测操作应该是，在检测特征图上滑窗，寻找与目标特征相似度最高的位置，这里通过卷积操作代替滑窗检测，一个字：快！准！恨！
1.2K50编辑于 2022-09-27 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
基于rPPG的人脸活体检测综述
2）对上述信号两两配对，计算它们的similarity (对信号i 和 信号j 进行cross-correlation增强 heartbeat component，接着傅里叶变换，最后求频域响应最大值) 如上图上半部分所示，频谱模板的学习流程： 1）首先对人脸分成3块大的局部区域，然后把背景分出4块矩形的局部区域，对每块区域提取rPPG信号，然后对人脸和背景各自进行cross-correlation并进行傅里叶变换 再来看上图的下半部分，一旦模板学习完成，就可以开始进行真正的特征提取过程了： 1）把人脸分成更小的9块局部区域，提取rPPG信号，cross-correlation，频谱 2）把得到的频谱与学习到的模板参数进行卷积
3.5K50发布于 2019-04-26 - 来自专栏caoqi95的记录日志
使用 NumPy 和 SciPy 创建 PyTorch 扩展
0.4156, 1.0513, 0.2139]], requires_grad=True) 使用 SciPy 实现有参数的网络 在深度学习文献中，这一层被混淆地称为卷积，而实际操作是 cross-correlation (唯一的区别是卷积时会翻转滤波器，而 cross-correlation 不翻转)。
1.1K30发布于 2019-07-17 - 来自专栏生信修炼手册
MACS2 peak calling实战
第二页是cross-correlation分析的结果，示意如下 ? 后缀为xls的文件是peak的输出结果，内容示意如下 ?
2.7K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
matlab声源定位算法实现_MATLAB程序
subplot(3,1,2); plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation
1.1K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏鸿的学习笔记
Understanding Convolution in Deep Learning(四)
Relation between cross-correlation and convolution: Here [latexbackground="ffffff"]{\star}[/latex] denotes Cross-correlation via convolution: The input and kernel are padded with zeros and thekernel is rotated
55910发布于 2018-08-06 - 来自专栏漫漫深度学习路
tensorflow学习笔记(十三):conv3d
In signal processing, cross-correlation is a measure of similarity of two waveforms as a function of
2.1K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏气python风雨
雷达系列：两种雷达库计算HCL产品方法对比
rho (xarray.Dataset): Cross-correlation coefficient data.
55210编辑于 2024-06-20 - 来自专栏全栈程序员必看
麦克风阵列声源定位程序_麦克风阵列怎么设置
下面就分两步进行介绍 ##1.延时估计 ###1.1.互相关函数（cross-correlation function 计算 y 1 ( k ) y_1(k) y1(k)与 y 2 ( k ) y 运行程序可以看到循环部分计算的互相关与直接调用matlab的xcorr结果相同（注意matlab中互相关默认没做归一化）,找到互相关函数的最大值就可以得到时间差 1.2.广义互相关（generalized cross-correlation
2.5K30编辑于 2022-11-09 - 来自专栏本立2道生
im2col：将卷积运算转为矩阵相乘
Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing algorithm convolution / filter and cross-correlation
2.8K10发布于 2019-04-27 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
从PyTorch官方文档看多通道卷积
where ⋆ is the valid 2D cross-correlation operator, N is a batch size, C denotes a number of channels
2.7K40发布于 2018-12-24 - 来自专栏一刻AI
“工业听诊”中多声源事件检测与定位
Two-stage sound event localization and detection using intensity vector and generalized cross-correlation
2.1K10发布于 2020-08-27 - 来自专栏Python编程和深度学习
LT-Net：标签转移网络（CVPR 2020）
来学习对应的映射关系 ，其输入是 和 ，输出是他们之间的对应关系 ，网络的优化过程是通过最小化两个无监督损失函数： 图像相似度损失函数 ：采用局部归一化互相关损失 (locally normalized cross-correlation
2K20发布于 2020-07-01
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