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摘要：本发明涉及一种转移性乳腺癌数据预处理方法，属于数据处理技术领域，本发明包括获取乳腺癌患者的蛋白质信号时序序列；获取不同迭代尺度下的原始信号的所有IMF分量信号，获取每个IMF分量信号的分布特征提取因子和对原始信号的贡献率；根据每个IMF分量信号的分解成分单一性获取每个IMF分量信号的收敛分解成分单一性的相关性；根据每个迭代尺度下的原始信号目标程度获取最优迭代尺度和通过最优迭代尺度获取去噪后的乳腺癌患者的蛋白质信号序列四个主要步骤。本发明可获取每个迭代尺度下的原始信号目标程度，使得所有复杂的噪声成分向前两个IMF分量信号中集中，降低对噪声信号处理的复杂程度，并提高转移性乳腺癌数据的预处理精度。

主权项：1.一种转移性乳腺癌数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取乳腺癌患者组织样本的蛋白质含量，形成蛋白质信号时序序列，记为原始信号；S2，对原始信号进行不同迭代时间尺度的分解，获取不同迭代尺度下的原始信号的所有IMF分量信号，并获取每个IMF分量信号的分布特征提取因子，根据每个IMF分量信号与原始信号之间的分布特征提取因子的差异，获取每个IMF分量信号对原始信号的贡献率；S3，将每个IMF分量信号划分为分量信号段，根据所有分量信号段内信号幅值的变化情况，获取每个IMF分量信号的分解成分单一性；根据每个IMF分量信号的分解成分单一性，获取每个IMF分量信号的收敛分解成分单一性的相关性；S4，根据每个迭代时间尺度下的原始信号的每个IMF分量信号对原始信号的贡献率和收敛分解成分单一性的相关性，获取每个迭代尺度下的原始信号目标程度；根据原始信号目标程度的大小筛选出所有迭代尺度中的最优迭代尺度；通过最优迭代尺度获取去噪后的乳腺癌患者的蛋白质信号序列；其中，步骤S2中，根据每个IMF分量信号的频谱信号的分布情况，获取每个IMF分量信号的分布特征提取因子，具体方法为，将每个IMF分量信号划分为若干个单峰信号，获取每个单峰信号的幅值和频宽；则第i个IMF分量信号的分布特征提取因子的计算方法为： 式中，wi表示第i个IMF分量信号的分布特征提取因子；表示第i个IMF分量信号的所有单峰信号的幅值的方差；mi表示第i个IMF分量信号的所有单峰信号的数量；Gi,n表示第i个IMF分量信号的第n个单峰信号的频宽；获取每个单峰信号的幅值和频宽的具体方法为，利用快速傅里叶变换获取原始信号的所有IMF分量信号的频谱信号，将每个IMF分量信号的频谱信号的所有极小值作为分割点，将任意相邻两个分割点之间的频谱信号段作为IMF分量信号的一个单峰信号，进而将每个IMF分量信号划分为若干个单峰信号；每个IMF分量信号的每个单峰信号中的极大值点的纵坐标作为每个IMF分量信号的每个单峰信号的幅值；将第i个IMF分量信号的第j个单峰信号的幅值与0.5的乘积记为第一高度，将过第一高度的水平线命名为第一高度水平线，将第j个单峰信号与第一高度水平线的两个交叉点作为单峰信号的两个分界点，将第j个单峰信号的两个分界点的横坐标的差值的绝对值作为第j个单峰信号的频宽；每个IMF分量信号对原始信号的贡献率的获取方法为，将第i个IMF分量信号的任意两个相邻的极值点之间的横坐标的差值的绝对值，作为第i个IMF分量信号的一个时间差；将原始信号的任意两个相邻的极值点之间的横坐标的差值的绝对值，作为原始信号的一个时间差，则第i个IMF分量信号对原始信号的贡献率的计算方法为： 式中，pj表示第i个IMF分量信号对原始信号的贡献率；wj表示第i个IMF分量信号的分布特征提取因子；W表示原始信号的分布特征提取因子；Aj表示第i个IMF分量信号的所有时间差的总数量；M表示原始信号的所有时间差的总数量；ta表示第i个IMF分量信号的第a个时间差；Te表示原始信号的第e个时间差；qj,max表示第i个IMF分量信号的蛋白质信号最大值；qj,min表示第i个IMF分量信号的蛋白质信号最小值；Qmin表示原始信号的蛋白质信号最小值；Qmax表示原始信号的蛋白质信号最大值；步骤S4中，获取每个迭代尺度下的原始信号目标程度的方法为：获取第l个迭代尺度下的原始信号的上包络线和下包络线，将上包络线和下包络线的均值，作为第l个迭代尺度下的原始信号的均值包络线，将第l个迭代尺度下的原始信号内所有纵坐标之和，作为第l个迭代尺度下的原始信号的均值包络线收敛量；则第l个迭代尺度下的原始信号目标程度的计算方法为： 式中，Rl表示第l个迭代尺度下的原始信号目标程度；pl，1表示第l个迭代尺度下的原始信号的第i个IMF分量信号对原始信号的贡献率；pl，2表示第l个迭代尺度下的原始信号的第2个IMF分量信号对原始信号的贡献率；Nl表示第l个迭代尺度下的原始信号的所有IMF分量信号的总数量；pd表示第l个迭代尺度下的原始信号的第d个IMF分量信号对原始信号的贡献率；ρli表示第l个迭代尺度下的原始信号的第i个IMF分量信号的收敛分解成分单一性的相关性；Kl表示第l个迭代尺度下的原始信号的均值包络线收敛量；表示所有迭代尺度下的原始信号的均值包络线收敛量的平均值；L为预设参数。

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