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 (...     

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.     

一种基于ECG的改进型差分算法设计

提出一种基于差分阈值自适应的ECG波形检测算法.算法对ECG信号进行数字滤波预处理,利用自学习算法求出相应的初始阈值,采用双阈值自适应更新法实现对差分阈值的自动更新和对R波以及Q、S波的检测,通过对检测窗口宽度的自适应更新法实现对P波和T波的检测.算法检测精度高,适合实际应用.     

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.     

模糊C-均值聚类算法在心率变异诊断中的应用研究

对健康和心律异常的心电信号进行分析,经小波分解之后的心电信号实现R波的准确定位,提取心率变异性这一特征参数的5项指标.根据心率正常和异常体现在特征参数上的差异,用模糊C均值聚类算法得到心率变异的病症模式,并与正常心电数据进行比较.结果表明,心率变异特性具有明显的可分性,基于模糊C均值聚类算法可以得到较好的结果.     

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%).     

一种基于锁角环路的DOA估计定位跟踪

为了解决传统移动目标波达方向估计定位跟踪过程中,实时性差、精度低、计算复杂度高的问题,提出一种基于锁角环路的DOA估计定位跟踪算法.该算法采用锁角环路(DiLL)结构实现信号的波达方向(DOA)估计和定位,并实时随信号角度变化自动调整方向,以实现信号方位的跟踪.为了减小非线性和噪声对定位跟踪性能的影响,通过UKF滤波将估计目标信号的干扰消除,以提高信号方位定位跟踪的精度及系统的稳定性.仿真结果表明:该算法能够得到较高分辨率的DOA估计信号,能够对多个移动目标的方位进行有效定位跟踪,系统的精度、效率和稳定性也较高.     

基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

提出了一种改进小波变换的方法对心电信号进行检测.首先设计不同的方法对心电干扰进行消噪预处理;然后对预处理后的心电信号采用改进小波变换和窗口函数的方法检测QRS波群;最后利用MIT-BIH标准数据库中的数据对此算法的准确度和有效性进行验证.结果表明改进小波变换方法对R波峰值定位的准确度可达到99.89%,为其他波群的检测定位奠定良好的基础,对诊断心肌梗死等心血管疾病具有重要意义.     

基于差分算法的ECG波形实时检测方法

采用一种简单、快速、准确的差分算法实现波形特征提取.相对于FFT或小波变换等方法,该方法所需要的计算量较小,适合在线实时心电监护.QRS波群的提取:使用差分法准确提取出R点的位置,在R点前后搜索区域内通过求最值再比较的方法确定Q点、S点位置.P波和T波的位置直接从Q点、S点设定搜索区域,寻找搜索区域中的最大值.实验结果显示,该方法对QRS波群的提取准确率达到99.3%,P波、T波的准确率达到92%.     

声发射层析成像技术在混凝土结构中的应用

针对传统声发射源定位算法(如时差定位)应用于各向异性介质的局限性,将声发射层析成像方法(AE tomography)引入混凝土结构损伤定位,该算法以声发射事件作为点源,结合源定位算法和层析成像算法,通过波速变化重建物体结构缺陷(损伤)的慢度图,既适合于各向同性材料,也适合于各向异性材料.为了验证提出算法的可行性,制作了有和无钢筋2个不同结构的混凝土样本并通过了实验.实验结果表明所提出的方法不仅能通过声发射波速度变化实现损伤定位的可视化,而且相对于传统定位算法,混凝土样本结构缺陷(损伤)的定位精度也获得了进一步提高.     

基于Apriori优化算法的IDS模型研究

Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法，为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题，提出了针对Apfiofi算法的优化，提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法，该优化算法比Apriori算法具有明显的效率，提高了模式匹配的精度．     

多时隙的二进制搜索防冲突算法

针对RFID系统的标签冲突问题,文章在二进制搜索树算法和Aloha算法的基础上,提出了一种新颖的算法,在二进制树的每个节点处动态地估计标签的数量,根据标签的数量使用相应的时隙数;进一步对算法的性能进行了理论分析,并且通过仿真比较了该算法与二进制搜索树算法的性能,结果证明该算法能够有效地节约能量。     

基于局部信息的图像增强方法研究

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。     

基于圆域上多项式逼近的图像重建算法

以Marr算法为基础, 给出了圆域D上图像重建的一种 基于二元多项式逼近的加速算法. 加速后算法的计算量为O(Nlg N), 当N较大时, 新算法的运行时间远小于原算法的运行时间. 同时, 与传统图像重建算法〖CD2〗滤波反投影算法（FBP）相比, 基于多项式逼近加速算法重建的图像质量优于前者. 仿真实验验证了此算法的有效性.     

基于蚁群算法的故障识别

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。     

基于局部权重及阈值调整算法的BP网络预测模型研究

通过对基本BP算法的分析,提出了一种基于局部权重及阈值调整的改进BP算法.结合该改进算法,讨论了在Matlab中创建基于BP网络的交通运输需求预测模型并使用该模型进行预测的过程.同时,将基于局部权重及阈值调整的改进BP算法和加动量项的自适应学习率BP算法的模型的预测效果进行了比较,比较结果表明前者的预测效果优于后者.     

基于相似度的神经网络多源迁移学习算法

为了解决迁移学习中的"负迁移"问题,提出了基于相似度的神经网络多源迁移学习算法。该算法是以经典的BP神经网络模型为基分类器,利用梯度下降法对各个源领域与目标域之间的相似度进行学习和优化,把各个源领域的网络权重参数信息按照与目标域之间的相似程度迁移到目标域中,提高机器学习算法在目标域的分类性能。在UCI数据的Letter-recognition数据集以及20Newsgroups文本数据集上进行实验。实验结果表明了MTL-SNN算法比传统的多源迁移学习算法以及BP神经网络算法在分类准确率上有所提升,因此MTL-SNN算法有效地解决了"负迁移"问题。     

基于SOPC的AES算法硬件实现研究

通过分析AES算法的轮变换和密钥扩展的特点,结合片上可编程系统（SOPC）内部电路结构,用查找表对AES算法进行全面优化,用查找表对密钥扩展的递归算法进行构建.给出了实现算法的流程图,完成了密钥生成器电路系统,实现了算法的SOPC系统设计.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于分布式数据挖掘的隐私保护应用研究

首先简单介绍了几种经典的数据挖掘领域的算法,考虑到这些算法的优缺点及其应用领域,本文采用关联规则挖掘算法。由于Apriori算法的各种变形可用于提高算法效率和可伸缩性,最后选择采用单维单层布尔型的关联规则的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了扼要的介绍,并根据其算法的原理详细地设计了基于Web的分布式数据挖掘隐私保护方法。