基于心电与脉搏波的血压检测算法的改进

针对基于心电和脉搏波的无创连续血压检测方法中特征点提取算法的计算量大的问题,提出了一种改进的提取特征点的差分算法,改进后算法的效率和特征点检测的精准度都得到了很大的提高.通过对采样数据进行相关性分析和回归分析,可以看到脉搏波传播时间与收缩压有强相关性,而与舒张压成中度相关.实验结果表明,利用改进后的特征点提取算法能够较准确地计算出脉搏波传播时间,进而计算出个体的收缩压,并且能够很好地满足AAMI国际标准对无创血压检测误差的要求.     

单片机在磁电机在线检测与加工设备中的应用

在论述汽车摩托车零部件在线检测与加工设备发展的基础上,阐述了摩托车磁电机在线检测与加工一体化设备具体功能和要求,并结合C8051F020单片机的性能特点提出了其在线检测与加工一体化设备软硬件设计的相关解决方案．该设备已经制造出样机并通过对实际磁电机的在线检测,验证了所提出的解决方案及开发的一体化设备的实际效果,实际使用表明该一体化设备工作稳定、性能可靠,具有极高的推广应用价值．     

基于时空影响域的地震网络动力学演化特征分析

为了研究地震网络的动力学行为,基于时空影响域的地震网络,分析以大地震发生时间为基点的网络的拓扑特征演化.结果发现:大地震发生前网络的规模和熵值较小,模块度较大;大地震发生后网络的规模变大,熵值跳变到相对大的值,模块度值达到极小值.同时分析了1992年地震网络的多参数拓扑特征演化,结果表明地震网络表现出一种内在的网络动力学行为.此外,发现从大地震发生前100 d开始网络模块度振荡出现极大值,熵值振荡出现极小值,并呈现很好的负相关性.     

互联网宏观拓扑结构的耗散性分析

互联网宏观拓扑中涌现着既机械又灵活的结构秩序.明确该秩序的耗散过程及相关方面的研究,对预测网络拓扑演化的方向及再设计互联网具有重要意义.择取CAIDA机构IPv4、IPv6与AS级网络拓扑数据,对比分析网络结构秩序的耗散行为,并探讨网络结构秩序同网络规模及网络基本连通性的相关关系.结果显示3种网络均为兼具集权式秩序性与均权式无序性的耗散结构,且其秩序在耗散过程中不断演化;3种网络规模以及网络基本连通性与网络结构秩序呈正相关关系,说明网络结构秩序在互联网发展过程中逐渐耗散.     

池式钠冷快堆双环路12%差异非对称功率运行及流量调节缓解工况的三维数值模拟

双环路池式钠冷快堆在部分事故运行工况下,堆本体内一回路的两组环路可能出现非对称功率运行工况,使得钠池内出现特殊的非对称三维热工分布特征,对核电厂的正常运行产生一定影响。基于三维数值模拟方法,对池式钠冷快堆进行全尺寸一体化计算,模拟当一回路两个环路的冷却功率不相等时,一回路主热传输系统的三维热工水力变化。并分析流量分配调节措施对池内非对称运行现象的缓解效果,获取钠池内整体三维温度、流动分布特性。计算结果表明,两环路在12%冷却功率差异的非对称运行条件下,两环路中间热交换器(intermediate heat exchanger, IHX)出口温差可达20℃,经适当的流量分配调节后,可补偿冷却功率差异造成的非对称现象,在较高运行功率下两个环路的温度场可以形成基本稳定的对称分布,两环路IHX出口温差仅约3℃,双环路非对称效应得到有效缓解,关键区域和部件的热工参数可以满足安全要求。三维计算结果是对现有一维、二维计算程序的有力补充,可为核电厂设计、运行提供三维数值参考。     

基于嵌入式多信息源联合评价的方法及应用

介绍了一种远程多源信息联合评价系统运行状态的方法及在水电系统中对大型设备的远程监控·其原理是利用嵌入式信息源获取信息,直接通过Internet传送到控制中心,中控计算机将采集到的各类信息用模糊+神经网络进行信息融合·实验证明,当设备处于临界状态时,使用BP网络评估,可以相对降低虚警率     

一种基于快速傅立叶变换的小波变换方法

分析了一种非紧支(或部分紧支)的正交小波基的特性,提出了用快速傅立叶变换(FFT)实现小波变换的方法,从而在不损害变换效果的同时,加速了计算速度,有助于小波变换更快地实现·通过与国内外同领域的快速算法相比,可知它有着更好的性能·将此算法应用到中国吉林丰满水电数据融合试验床的项目开发中,取得了非常好的效果·     

线程池的优化设计

在各种业务解决方案的设计中,服务器处理任务的效率是衡量方案优劣的一个重要标准．使用线程池技术并发处理任务是提高服务器效率的一个主要手段．在几乎所有线程池的设计中,线程的算法都没有根据线程所要执行的任务特点进行调整,导致实际使用过程中的效率并不高．作者设计了一个通用的线程池,并且可以根据不同任务的特点,调整线程池参数,最大幅度地提高系统性能。     

一种嵌入式硬件多线程处理器的研究

提出了一种基于同时多线程技术的硬件多线程处理器设计.通过处理器内部的硬件机制来完成对多线程的调度管理,实现基于硬件的时间片轮询多线程调度机制.最大程度地减少操作系统中关于线程调度的开销,提高处理器执行多用户线程时的整体效率,简化了用户在多线程条件下的编程复杂度,增强了多线程运行环境下处理器对线程的保护.     

一种应用于脑电情感识别的迁移学习框架

脑电信号作为最能表征人体情绪的信号，正在成为情感识别的主流信号源.利用迁移学习可以克服生理信号源域、目标域间存在分布差异的问题.传统迁移学习由于缺少对样本、特征的选择过程，会对迁移效果产生负影响，致使识别率较低.为提升迁移效果，在样本、特征两个方面对迁移数据进行优化.介绍了一种基于Like值的实例筛选方法，以及基于粒子群优化的自动特征选择方法，并使用联合分布适配(joint distribution adaptation, JDA),提出了一种应用于情感识别的迁移学习框架.在SEED数据集上构建了两个迁移任务并进行验证，结果表明，该框架可以有效提升迁移效果，提高跨域情感识别准确率.