「分解能解析」の版間の差分

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(Fourier Shell Correlation)
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'''分解能解析'''は、三次元像の分解能を解析するための統合コマンドです。
 
'''分解能解析'''は、三次元像の分解能を解析するための統合コマンドです。
  
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 分解能の解析方法にはいくつ可能方法があります。Eos上で採用している分解能チェックのための方法を示します。分解能解析が終わったら、その空間周波数特性を利用して、フィルタ(基本的にはローパスフィルタ)をかけます。
  
== Fourier Shell Correlation ==
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== FSC(Fourier Shell Correlation) ==
 
三次元構造解析のための統合コマンド中で、XXX.3dlstが与えられていた場合には、下記の様にランダムに2つのグループに分け、FSCを求めることができます。利用するプログラムは、[[mrcImageFourierShellCorrelation]]です。
 
三次元構造解析のための統合コマンド中で、XXX.3dlstが与えられていた場合には、下記の様にランダムに2つのグループに分け、FSCを求めることができます。利用するプログラムは、[[mrcImageFourierShellCorrelation]]です。
  
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画像のフーリエ変換の中のピクセル間の冗長性を利用した、画像一枚で分解能を決定するプログラムです。
 
画像のフーリエ変換の中のピクセル間の冗長性を利用した、画像一枚で分解能を決定するプログラムです。
 
[[mrcImageFourierNeighborCorrelation]]を利用します。
 
[[mrcImageFourierNeighborCorrelation]]を利用します。
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== 3次元画像のフィルタリング ==
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[[mrcImageSpatialFrequencyFilter]]、[[mrcImageLowPassFilter]]、[[mrcImageSmoothing]]を利用します。

2014年10月19日 (日) 07:55時点における版

分解能解析は、三次元像の分解能を解析するための統合コマンドです。

 分解能の解析方法にはいくつ可能方法があります。Eos上で採用している分解能チェックのための方法を示します。分解能解析が終わったら、その空間周波数特性を利用して、フィルタ(基本的にはローパスフィルタ)をかけます。

FSC(Fourier Shell Correlation)

三次元構造解析のための統合コマンド中で、XXX.3dlstが与えられていた場合には、下記の様にランダムに2つのグループに分け、FSCを求めることができます。利用するプログラムは、mrcImageFourierShellCorrelationです。


NSEED=0

.3dlst.3dFSC:
	awk 'BEGIN {srand($(NSEED))} { printf("%10.7f %s\n", rand(), $$0); }' $*.3dlst \
		| sort \ 
		| awk '{ printf("%s %s %15.6f %15.6f %15.6f %15.6f\n", $$2,$$3,$$4,$$5,$$6,$$7)}' \
		> $*.3dlst.sort
	N1=`wc -l $*.3dlst.sort | awk '{print     int($$1/2)}'`; echo $$N1; \
	N2=`wc -l $*.3dlst.sort | awk '{print $$1-int($$1/2)}'`; echo $$N2; \
	head -n $$N1 $*.3dlst.sort > $*.1.3dlst; \
	tail -n $$N2 $*.3dlst.sort > $*.2.3dlst
	printf "%s\n%s\n" $*.1.3d $*.2.3d | xargs -L 1 -P 2 make 
	mrcImageFourierShellCorrelation -i1 $*.1.3d -i2 $*.2.3d -d $(DelR) > $*.3dFSC


Fourier Neighbor Correlation

画像のフーリエ変換の中のピクセル間の冗長性を利用した、画像一枚で分解能を決定するプログラムです。 mrcImageFourierNeighborCorrelationを利用します。

3次元画像のフィルタリング

mrcImageSpatialFrequencyFiltermrcImageLowPassFiltermrcImageSmoothingを利用します。