一种自适应R波检测算法实现

提出了一种检测心电信号中R波的方法.该方法首先采用多通道滤波器和小波变换对ECG信号去除噪声,然后使用自适应的差分阈值法检测ECG信号中的R波.该方法对传统差分阈值算法中存在漏检和多检情况具有自检功能.提供了相关实验结果,实验证明该方法准确率高 ,能实时处理ECG信号.     

面向网络边缘侧的心电信号处理技术

随着边缘计算的兴起与边缘设备计算能力的提升,网络边缘侧开始拥有足够的计算能力和决策能力来提供实时性更强、反馈速度更快、可靠性更高的智能服务.以网络边缘侧作为应用背景进行心电信号(electrocardiosignal,ECG)处理技术的研究,结合形态学滤波与平滑滤波对心电信号进行去噪;以差分阈值法为基础进行R波检测算法的设计,通过引入一阶差分平方作为补充、使用RR间期对波峰进行筛选、阈值自适应更新等方法,减小噪声对R波检测算法的影响,提高R波检测的准确率.结果表明:本文算法具有较高的可靠性和实时性.     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

自适应双阈值心电信号检测算法研究

目的:设计并实现一个执行效率高、特征提取有效、疾病诊断准确的QRS波群检出算法,该算法可以防止R波的漏检、多检,同时在移动心电监护系统上实现心率失常性的自诊断分析.方法:在现有的自适应差分阈值法和双重阈值法上进行改进,结合两者之间的优点,对R波进行检测,计算出相应的RR间期和QRS波群宽度,并与一般临床心律失常特征进行比对,得出心电自诊断结果.结果:用美国麻省理工学院的MIT-BIH数据库进行验证,R波与QRS波群的检出率高达99.5%并能对相关心律失常疾病作出判断.结论:该算法具有实现性强、准确率高、方便快捷等特点,可以结合移动心电监测系统实现快速准确识别R波特征值,并作出相应的心率失常自诊断的功能.     

基于鉴相器的手机瞬时心率监测软件设计

目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率.     

基于DCG心电信号的R波检测算法

提出了一种基于动态心电图(DCG)心电信号的R波检测的新算法.该算法以平均双向斜率和相对高度为主要特征,能够快捷准确地检测R波.通过对MIT-BIH Long-Term ECG数据库以及哈尔滨医科大学医院提供的Holter记录进行R波检测,验证了该算法的可行性.针对检测结果分别与最大值双重搜索技术和差分运算方法(DOM)的检测结果进行了比较,发现所提算法的识别正确率(98.3%)高于以上两种算法(95.2%和90.7%).     

一种改进的三帧差分运动目标检测算法

针对传统的三帧差分运动目标检测算法存在的通用性差和检测目标不完整的问题,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法,并给出了试验中的检测效果对比图。该算法采用自适应阈值对差分结果进行二值化,从而提高了算法的通用性。在二值化图像上画出运动目标外部轮廓并对目标轮廓内部进行单色填充,弥补了运动目标内部的空缺。实验结果表明,该算法运算量小,实时性高,通用性好,可以更准确地检测出运动目标,并解决了目标内部空洞的问题。     

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.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于OTSU算法的垩白米检测方法研究

提出了一种基于OTSU的垩白米检测算法,并与基于固定阈值的检测算法进行了试验对比分析.OTSU算法具有自适应选择最佳分割阈值的特点,且可以实现多阈值自适应分割,分割效果比较理想.试验结果表明,该算法可以有效的提高垩白米的识别准确率,而且识别效果好于基于固定阈值的检测算法.     

基于改进的差分相乘运动目标检测

针对传统帧间差分在目标检测中的不足,提出了基于改进的差分相乘的运动目标检测方法.该算法通过四帧差分分别和混合高斯建模得到的背景图像差分之后再相与,然后通过阈值技术得到运动目标,背景自适应的更新减少了噪声和光照变化对检测的影响,从而解决传统帧差法可能出现的无法检测完整目标的现象.实验表明,改进算法改善了传统帧差法中存在的较多伪目标点与空洞现象,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

用于步态识别的行人轮廓提取

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.     

基于Dignet无监督学习聚类算法的智能火灾探测

介绍了一种基于Dignet ANN无监督学习聚类算法和自适应模糊控制算法的智能火灾探测算法模型.详细阐述了算法模型的思想和实现,给出了环境模式阈值自适应的方法和简单的多类型火灾探测器探测数据融合的方法,较好地解决了环境阈值的自适应问题.在实验室条件下利用欧洲标准火对算法进行了检测,结果表明该智能算法可以有效地对火灾进行探测.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

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%。     

基于背景差分的高速公路运动目标检测算法

针对背景差分法难以适应光照变化频繁且对实时性要求较高的高速公路监控环境的问题,提出一种差分图像自适应阈值确定算法,利用统计学方法对差分图像中目标的灰度值进行快速有效的分类,并将分类界限作为自适应阈值,再利用差分图像的梯度分布辅助判断运动目标的区域.试验结果表明,该算法可以适应不同的监控环境,能准确识别交通目标,且具有较好的稳定性.     

改进差分进化在前馈神经网络训练中的应用

分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进行仿真对比.结果表明：经改进差分进化算法训练的神经网络,收敛速度快、泛化性能好.     

一种FPGA实现的红外小目标检测算法

针对环形去最大中值滤波和帧间轨迹关联红外小目标检测算法流程与现场可编程门阵列(FPGA)并行不兼容的问题,对原有算法进行了并行化改进.主要从简化阈值计算、采用上一帧统计值进行自适应阈值分割和多帧检测循环三个方面进行了优化.在对检测性能影响较小的前提下,通过对算法结构进行优化,消除了算法中全局计算依赖,使其更适于FPGA进行算法实现.以FPGA实现优化后算法时,在80 MHz工作时钟下,处理2 800×2 800像素图像能够达到10帧/s的速度,满足大部分实时红外探测系统的要求.