基于差分阈值与模板匹配的心电R波提取算法

心电信号(electrocardiogram,ECG)是人体最重要的体征信号之一,R波是心电信号中最明显的特征参数.R波的正确提取是计算心率、分析心率变异性等其他参数的基础.以一阶差分为基础,结合模板匹配算法,在匹配的过程中采用阈值比较和匹配系数的心电R波检测方法,提高了R波检测的准确率.实验表明,该算法能够快速准确地检测心电信号数据中R波特征值.     

车载网中一种基于时隙的优先转发紧急警示消息方案

本文提出了一种基于时隙的优先转发紧急警示消息（time-slotted-based forwarding priority-emergency warning messa-ges，TSPEW）方案，极大地提高了 EMW 消息的传输效率。仅允许“段长”车辆转发 EMW 消息，抑制广播风暴。为了避免来自安全消息的干扰，采用优先时隙转发 EMW 消息策略，通过发送 CLEAR 消息预留转发 EMW 消息的时隙。基于 CLEAR 的预留机制优先转发 EMW 消息，只有无 EMW 消息时，才传输安全消息。仿真结果表明，所提出的 TSPEW 方案能够及时、有效地传输 EMW 消息，并维持高的数据包接收率和低的端到端传输时延。     

飞机机体结构损伤修复中的创新与应用

飞机在平时飞行训练或战时,出现结构损伤后,由于损伤部位的不可预见性,在修复过程中经常会遇到意想不到的困难,因此,需要在结构修复中进行创新,克服困难,解决难题.本文在成功修复多型损伤飞机的基础上,进行了经验总结.分别总结了歼教六飞机在水平测量和制作新备件中的创新,以及在歼轰七飞机修理工艺中的创新.     

服装营销渠道的管理和实体分配

该文根据作者多年工作经验,从服装营销的渠道管理、实体分配和服装库存管理与定量三个方面探讨了服装营销的相关知识,希望能够为广大同行提供帮助。     

6to4路由域非对称路径解决方案研究

6to4隧道是IPv4过渡到IPv6时产生的一种过渡技术,该技术能够解决IPv4网络中的IPv6站点之间的通信和IPv6站点和IPv6骨干网之间的通信.本文通过对6to4路由域中存在的非对称路径问题的研究,讨论了6to4 Relay Anycast机制,并提出了基于路由策略的解决方案.在路由策略解决方案中,设计了新的拓扑结构,在该拓扑结构上实施了静态路由、BGP4 等方法,从而消除了非对称路径.     

丝兰皂甙在改善畜舍环境中的作用及其机制探讨

介绍一种畜舍除臭剂,同时也是一种新型非营养饲料添加剂——丝兰皂甙,对其在国内外改善畜舍环境方面的应用及其除臭机制加以综述。参18。     

基于自组织映射网络的流量分类算法

网络流量分类在QoS、流量控制及网络安全等领域发挥了重要作用. 有监督型的机器学习方法对新流量的识别往往依赖于先前的人工分析;自组织映射网络算法模拟生物神经元,通过自组织行为对数据进行分类学习;实验表明,该无监督型算法能够对新流量进行自动识别,提高了流量识别的准确率.     

黑土区主要粗饲料及其组合对绵羊日粮养分消化及生长性能的影响

选用12只无角陶塞特×夏洛莱的杂交一代雄性绵羊(7～7.5月龄,体质量40.58 kg±1.17 kg),采用单因素随机区组试验设计,研究不同精粗饲料组合对绵羊日粮养分消化及生产性能的影响.在精料供给量一致的条件下,按粗料来源不同分成4组:对照组(100%玉米秸秆)、试验组Ⅰ(100%豆皮)、试验组Ⅱ(50%玉米秸秆+50%豆皮)、试验组Ⅲ(50%玉米秸秆+50%苜蓿鲜草),每个处理组3只,试验期60d.结果表明,试验组Ⅱ、试验组Ⅲ均较对照组显著提高了日粮有机质(OM)、蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)表观消化率(P<0.05),试验组Ⅲ较对照组显著提高了日粮干物质(DM)表观消化率(P<0.05),各组间酸性洗涤纤维(AOF)表现消化率无显著差异(P>0.05);试验组Ⅲ较对照组、试验组Ⅰ日增重显著,分别提高48.47%(P<0.05)、32.29%(P<0.05).综上,玉米秸秆、豆皮及苜蓿鲜草之间存在显著的粗饲料原料间的正组合效应,三者间的其它组合方式及最佳比例有待在此研究基础上开展深入研究.表3,参11.     

浅谈混凝土加固工程碳纤维与胶黏剂施工注意事项

近年来,碳纤维加固补强技术。广泛应用于工业与民用建筑工程中的钢筋混凝土梁、板、柱、剪力墙等混凝土结构的加固。做好混凝土结构的加固设计和施工工作,避免在加固过程中留下隐患,最大限度的保证人民财产和生命安全,结合本人的工作经验仅从碳纤维和粘接剂方面做一下浅显的讨论。     

基于三支决策模型的代价敏感数据分类方法

三支决策是近年来提出的一种新的决策理论模型,为了将该模型应用于数据的分类中,提出一种基于三支决策的代价敏感数据分类方法。首先根据三支决策模型,定义一种新形式的误分类代价,并提出相应的最小化误分类代价特征选择算法,然后在该特征选择算法的基础上,提出三支决策模型的代价敏感数据分类算法,该算法将数据分类结果分成三种情形,分别为标记特定类别、不标记特定类别和暂不标记。最后通过仿真实验证明了文中所提出的算法具有更好的代价敏感分类效果。