一种新的心电信号R峰自动检测方法

R波是心电(ECG)信号中最重要的组成部分,蕴含着重要的生理病理信息。在长时ECG信号上实现R峰自动检测是进行心率变异性分析、心血管疾病诊断、生物识别和ECG编码的关键步骤。文中提出了一种新的基于小波变换的R峰自动检测方法。首先,设计了一种改进的小波阈值法,并结合小波包分解对原始心电信号进行去噪处理;其次,将去噪后的心电信号进行小波变换,采用自适应阈值法在恰当的频率子带上检测出候选R峰,并将其位置逆变换于心电信号;最后,根据RR间期的局部变化趋势进行R峰的精细筛选,以最终完成R峰检测。文中选用MIT-BIH心律失常数据库中的2个心电记录对所提算法进行性能评估,采用错误检测率(DER)、真阳性率(+P)、敏感度(Se)和准确率(Acc)作为评价指标,平均检测结果分别可达0.395%,99.67%,99.95%,99.62%。     

一种提取近红外光谱信号中诱发血液动力学反应的方法

为了更好地提取与大脑功能活化有关的诱发血液动力学反应(EHR),综合比较了不同经验模态分解算法的优缺点,提出了一种提取近红外光谱信号中EHR的方法——ICEEMDAN-RLS。利用5种经验模态分解算法对近端通道信号进行分解,根据分解结果对远端通道信号进行自适应滤波,借助皮尔森相关系数和相对均方误差评估不同经验模态分解算法的EHR提取性能,在此基础上分析经验模态分解和传统块平均方法的块平均次数与EHR信号质量之间的关系。结果表明,基于5种经验模态分解算法的自适应滤波方法都能有效提取远端通道信号中包含的EHR,ICEEMDAN-RLS具有更大的皮尔森相关系数和更小的相对均方误差,仅需要进行10次块平均便可获得稳定的EHR信号,比传统方法的块平均次数减少了75%,且具有较高的EHR信号质量,可以更有效地提取淹没在全局干扰中的EHR。该结果可为大脑功能活化的研究提供参考。     

计算的极限

计算深刻地影响着人们的日常生活和生产活动,也推动了诸多其他科学领域的发展和变革.本文从几个不同的方面探讨计算的能力和极限.从计算的模型和丘奇图灵论题,到P和NP问题的深远影响及量子计算对传统计算的冲击,我们深入讨论了对计算极限的理解.     

产业隔离与性别工资差异:基于2007年的CHIPS数据

基于2007年的CHIP数据,本文使用Appleton(1999)分解方法研究了行业选择影响性别工资差异的具体情况.研究结果发现,行业选择对性别工资差异具有较小影响,女性主要是在行业内受到歧视,故而缩小性别差异的关键在于提升女性在行业内的工资.     

基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.     

燃烧室流动混合过程的代理模型

为了构建适用于燃烧室冷态流动混合过程的代理模型(surrogate model,SM)的方法，该文研究了构建过程中的关键步骤，通过使用Latin超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法进行样本选取，在完成数值模拟后使用本征正交分解提取样本间的主要特征进行降维，再通过Kriging插值法完成工况插值。结果表明：该构建方法能够处理冷态高速、高湍流度、强旋流动和燃料/空气掺混，精度高于国际平均水平。同时，该文提出了构建方法的应用准则，为后续更复杂、包含燃烧反应过程以及结构变化的燃烧室SM构建奠定基础。     

基于EMD的数据驱动模型在径流预测中的应用

为提高径流预测的准确性,提出一种经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)与数据驱动模型相结合的径流预测方法。该方法运用EMD将汾河上游兰村、汾河水库和上静游三个水文站年径流序列分解为随机分量和趋势分量,分别选择合适模型对各分量进行合理预测,再拟合各分量预测结果得到最终的年径流预测值。结果表明,通过EMD分解,预测效果有明显提高,满足规范要求,计算方法可行。预测结果可为汾河上游防洪抗旱规划,水资源管理提供科学的依据。     

应用RKM与ADM求解一类四阶非线性微分方程

应用再生核方法与分解方法求解一类四阶非线性微分方程.同时给出了收敛性分析与误差分析.在文章的最后给出了相应算例.     

基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.     

我国铁矿消费强度与钢铁冶炼及加工业的关系

简要分析了我国改革开放以来铁矿消费强度的阶段性变化特征,建立了铁矿消费强度的增量分解模型,应用国民经济投入产出表中数据,分时段对铁矿消费强度进行了增量分解计算和分析.结果表明,2002年前,资本形成以低于或基本等于GDP的增速增长,钢铁冶炼及加工业的铁矿消耗系数下降,致使铁矿消费强度降低;2002~2010年间,资本形成增速高于GDP增速,钢铁冶炼及加工业产出效益下降、铁矿消耗系数升高,致使铁矿消费强度大幅上升.因此,钢铁冶炼及加工业需要解决的主要矛盾是淘汰过剩的低端产能和推动产品结构升级,降低整个经济的铁矿消费强度,达到产业健康稳定发展的目的.