基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

心率变异性现代谱估计对不同年龄段正常人的分析

比较了经典谱估计与现代谱估计在心率变异性分析中的应用,指出了经典谱估计具有频率分辨率低和旁瓣泄漏的固有缺点,采用以自回归模型为代表的现代谱估计对心率变异性信号特别是短时心率变异性信号分析具有优越性,并对不同年龄段正常人的心率变异信号进行了分析和比较,分析结果表明:自回归模型功率谱估计在心率变异性分析中的有效性优于当前所使用的传统谱估计方法;随着年龄增长,HRV信号总能量及各频段能量明显减少.     

诱发电位的关联维数研究

研究了视觉刺激前后脑电(EEG)以及视觉诱发电位的非线性特征,计算了单次和多次叠加平均情况下EEG的关联维数,结果表明:诱发电位具有一定的非线性特征,诱发电位的关联维数低于自发脑电,说明诱发电位的复杂性低于自发脑电.     

分散矩形特征结合软级联的人眼检测研究

采用优化的分散矩形特征结合软级联进行了人眼检测研究,针对分散矩形特征会造成特征数量暴增的问题,给出了一种优化解决方案;针对级联分类器训练过程中训练难度不断加大的问题,提出了一种按指数规律调整每层的最小检出率和最大误检率的方法 .优化后训练所需时间缩短为优化前的1/3,改进后分类器性能相比原始特征有所提高.人眼检测实验结果表明：该分类器具有更好的分类能力.     

心率变异性分析系统的研制及其应用

采用Matlab建立了适合于临床和科研的、功能较为齐全的心率变异性（HRV）分析系统，该系统包括R波的提取与定位、HRV时域分析、频域分析的周期图与AR模型分析法，以及非线性分析的散点图法，提供了较多的方法函数和图形供选择，并利用该系统对典型糖尿病人进行了分析，结果表明该系统具有较高的阳性诊断率。     

利用小波变换实现ECG信号去噪

小波变换适用于分析非平稳信号，适宜于对心电数据进行消噪预处理和特征提取。本文以小波分析的多分辩率为基础，以得到的不同尺度信号细节为依据，变成了ECG信号消噪算法的设计与实现，采用强制消噪、全局阈值消噪和局部阈值法消噪，强调了局部阈值算法在ECG信号消噪中的重要性。实验表明小波消噪算法不仅能有效的降噪，并且能够较好的恢复原信号。