运用双向长短期记忆模型的心拍分类算法

为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用“双斜率”法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;最后,采用BiLSTM模型的深度学习算法对获取的心拍形态进行分类.使用MIT-BIH心率失常数据库验证算法有效性,实验结果表明:文中算法对正常或束支传导阻滞(N)、室上性异常(S)、心室异常(V)、融合(F)类型的敏感性分别为98.56%,97.10%,93.33%,79.52%,特异性分别为98.38%,98.08%,98.54%,99.65%;与传统的支持向量机等方法相比,文中算法能够进一步提高心拍分类的正确率.     

基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

零拍接收机

射频收发信机低成本、低功耗、小型化的需要要求电路结构上的突破。零拍接收机结构简单 ,适应了这一需求 ,成为近年来的研究热点 ,但它需要考虑很多外差式接收机不必考虑的问题。首先对零拍接收机和外差式接收机的结构进行了比较 ,然后对单片集成电路零拍接收机中需要考虑的直流偏移、I/Q失配、偶次失真、闪烁噪声等问题进行了分析 ,最后给出一个实际应用中的零拍接收机     

基于Gabor变换特征选择的ECG心拍分类

为了解决小波变换法不能有效地提取心拍的局部特征,甚至丢失一些关键特征的问题,该文基于类内类间距离和准确性准则,分别采用顺序浮动前向搜索(SFFS)法和单独最优特征组合法对心拍信号的Gabor变换系数的实部选择。选出的系数与RR间期一起组成最近邻分类器的输入特征向量。数据集来自MIT-BI H(MassachusettesInstitute of Technology-Boston s Beth Israel Hospital)心电数据库的8种类型的心拍。实验结果表明,基于准确性准则和SFFS法即封装法的心拍分类方法准确性最高,为98.65%,仅需利用15个Gabor变换系数,有利于提高分类速度。该方法是一种更有效的心拍分类方法。     

基于风险决策的混合高斯背景建模

对于固定摄像机的人体运动目标的检测,在现有混合高斯模型中,往往希望混合高斯模型中高斯函数的个数数目越大越好,同时现有算法对场景内每个像素点都采用统一的背景模型参数更新规则,每获得新的视频帧图像,都要对图像内所有像素点的所有高斯函数参数进行更新,这会带来庞大计算量,影响算法实时性。本文针对高斯背景建模算法的这种特点,对有新物体移入或物体移出当前场景时的情况,提出了改进的高斯建模算法,引入风险决策应用于前景目标的突变判断中,并通过实验验证了改进的算法在目标检测率和系统实时性方面的改进。     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法: 根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法．利用该方法对384 像素× 288 像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度．     

镜像抑制混频器中镜像回收效应的分析

木文在[1]的基础上对复杂的镜像抑制混频器电路进行了定量分析,证明了实现镜像回收的必要条件和充分条件,计算了从镜像回收中所能得到的收益.     

一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

高斯—拉盖尔求积公式

本文着重讨论了一点及两点的高斯—拉盖尔求积公式,并给出了数值算例。     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法,利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理,实现QRS波群定位和心拍截取;设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测,从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练,结果显示,其准确度为9900%,召回率为9908%;与相关文献的研究方法对比,本方法具有较高识别精度,能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

光学拍现象的研究

1光学拍现象的描述考查两个具有相同振动方向,频率分别为。,和。2(。,一。2+△。)的光振动E,和EZ,为方便起见,仅考虑一维情况,且振幅A,一,2,则有叭、!J、、.矛l2rJ..、了‘、El一A zei(“1‘十,1)EZ一月Ze‘(“2“。2〕当两振动迭加时,则有:E一E,+EZ一A,re““1‘十‘1)十e‘佃2‘+。2)一A,[e‘(山2+△“)‘+’1)+e‘(“2‘十’2)一ZA:r,+eos(△。,+△。)1.其中△中=切;一:EE中2·假设“测器的响应时间远大于籍而远小于豁则和振动的光强度为「2] z一<,’>一2,:‘l+eos(△。,+△,)2.(3)现以杨氏干涉实验装置为例,接收屏上合光强不仅…     

高斯函数的性质

本文在高斯函数的概念下,介绍了它的若干性质,特别对性质8°、9°给出了证明,最后列出了高斯函数出现的可能题型和解法。     

关于曲面的高斯曲率的应用

在曲面论的许多问题中,应用得较多的是高斯曲率。本文从三个方面研究曲面的高斯曲率的应用,即高斯曲率确定了曲面在一点的邻近的结构,确定了曲面的第一基本形式及高斯曲率与可展曲面的联系。     

The Relation Between the Generalized Gauss Map and the Classical Gauss Map in the Case of Surface in R

In this paper we prove Theorem 1 in a new way. This theorem directly, gives the relation between the generalized Gauss map and the classical Gauss map in the case of a surface in R~3. By Theorem 1, we can easily deduce an interesting corollary. This corollary covers some results of Hoffman and Osserman.     

基于Gauss-Legendre求积的参数曲线实时插补

提出一种基于Gauss-Legendre求积和多项式插值的复杂参数曲线（包括高次多项式曲线、Bezier曲线、B样条曲线、NURBS曲线等）实时插补算法。该算法分插补预处理和实时插补两大部分,首先通过auss-Legendre求积公式计算曲线的弧长,然后将曲线按参数范围等分成若干区间,建立等分点参数值与弧长的对应表,再按多项式插值的方法计算各插补周期末的曲线参数值。文中还对曲线插补中进给速度平滑控制和减速点参数值的预测作了详细分析。对扩充数控系统的轨迹控制功能,简化零件程序,提高加工精度具有重要的意义。     

柔性结构动力学方程的高斯消元法

讨论有旋转刚体运动柔性结构动力学方程的高斯消元法。将系统矩阵分解为对称矩阵和反对称矩阵之和 ,在消元过程中 ,仍具有这种性质 ,于是不改变原矩阵的存储。     

二次高斯和均值公式

主要利用特征和估计及三角和方法,研究了二次高斯和的均值性质,并通过初等方法给出了它的次均值的两个精确的计算公式。     

高斯定理的理解与应用

文章论述了高斯定理源于库仑定律,依赖于场强叠加原理,场强通量与场线通量均遵从高斯定理;高斯面上的场强是其内外所考虑的电荷产生的合场强;构建体系高斯面,局部高斯面求解场强问题。     

W-曲面的Gauss映射

讨论了W -曲面Gauss映射的性质 ,给出了W -曲面一个新的特征 ,作为结果的应用 ,给出了Cartan定理的又一个比较简单的证明     

高吸水树脂的燃烧热测定

通过氧弹量热计测量高吸水树脂（SAP）的燃烧热。