基于小波变换的心室晚电位特征分析

对４０例信号平均心电图的矢量幅值进行了小波变换,分析了心室晚电位在时频域中的特征,研究结果表明,心室晚电位在时频空间中特征分布明显,易于识别,可有效排除噪声的影响,从而提高心室晚电位一的检测准确率。     

基于小波变换的心室晚电位检测

采用改进的小波变换对２８例信号平均心电图进行小波分析，得出其频谱标测图，并计算了晚电位检测的一种定量标准———正常因子．研究结果表明，利用小波变换分析晚电位是一种较好的方法，按照正常因子标准，２８例信号平均心电图中包含的６例晚电位阳性全部检出，且没有错检，说明其检测的准确性很高     

用小波变换和神经网络检测心室晚电位

提出了一种基于小波变换和神经网络的晚电位时域检测改进方法 .对矢量幅值波进行连续小波变换 ,然后从矢量幅值波的时频能量分布中提取心室晚电位的 8个特征值 ,送入人工神经网络进行晚电位的自动检测 .实验结果表明 :这种检测方法可有效降低噪声影响 ,提高心室晚电位的检测准确率 .     

用小变换和神经网络检测心室晚电位

提出了一种基于小波变换和神经网络的晚电位时域检测改进方法。对矢量幅值波进行连续小波变换,然后从矢量幅值波的时频能量分布中提取心室晚电位的８个特征值,送入人工神经网络进行晚电位的自动检测。实验结果表明：这种检测方法可有效降低噪声影响,提高心室晚电位的检测准确率。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

心室晚电位测定1352例的研究

对１３５２例晚电位检测病例进行了分析。结果显示：所有病例晚电位阳性率为５．４０％，束支阻滞，心肌硬塞，心律失常，心室肥大ＶＬＰ阳性率高于其他心脏疾患。初步探讨了ＶＬＰ与几种心脏病的相关性，对束支阻滞时ＶＬＰ阳性可靠性提出质疑认为应结合频域分析加以鉴别。     

基于盲源分离的心室晚电位信号检测

采用快速独立分量分析方法研究了心室晚电位信号的特征提取和检测,提出了利用通道扩展的方法,将有限的2通道数据扩展为4通道数据.通过快速独立分量分析方法进行盲源分离,实现了心室晚电位信号与正常心电信号的完全分离.仿真结果表明,利用独立分量分析方法对心室晚电位信号的特征检测是一种行之有效的手段.     

CuCl_(2)-FeCl_(3)-H_(2)SO_(4)复合石墨夹层化合物的水热合成及其表征

首次报道ＣｕＣｌ２ＦｅＣｌ３Ｈ２ＳＯ４复合石墨夹层化合物的水热合成制备及其表征,详细研究了反应条件对水热夹层反应的影响和产物的热分析,根据Ｘ射线衍射分析和产物片状单晶新鲜解理面的ＸＰＳ分析结果讨论了产物的结构模式;与石墨相比,产物片状单晶碳层面电导大幅度减少,低温比热测量表明石墨中的插层物呈现“纳米粒子”状态．     

一种智能决策支持系统的设计与实现

以东方电机股份有限公司为研究背景,利用分形思想和面向对象的方法,设计并实现了一个具有灵活扩展性、良好管理性、友好人机界面和强大功能的智能决策支持系统     

ODSS中分布协调建模问题的知识级分析

针对ＯＤＳＳ在模型系统方面的需求,采用模型的知识视图分析模型综合中的知识关联,将其语义空间描述为一个机构,并利用其结构给出了一类面向查询的模型综合过程的知识级定义     

失效模式及影响分析中的模糊推理方法

将模糊推理方法应用于失效模式及影响分析 （ＦＭＥＡ） 中,建立了失效模式－影响模糊二级推理模型,它克服了传统的ＦＭＥＡ 的缺点,能充分利用专家的知识研究失效模式的组合对系统安全和可靠性的影响．通过涡轮增压器转子－支承系统的失效模式及影响分析验证了这种方法的可行性     

多先验决策者的打赌模型

从不打赌的角度讨论了具有双边私人信息的多先验决策者的打赌模型，给出了相应的反应函数和不可接受函数及其性质．模型能较好地描述决策者面临的实际情形．在直觉意义上，不存在赔率的ＢＡＳ性质     

整数Haar变换结合DPCM的无失真图像压缩

讨论了整数Ｈａａｒ 小波的构造方法,在此基础上提出了一种整数Ｈａａｒ 小波与ＤＰＣＭ 相结合的无失真图像编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,与ＡＲＪ和ＪＰＥＧ 中使用的无失真编码方法相比,压缩比平均提高了１２ ％ 左右     

具有可变时滞的随机系统的指数稳定性

研究了具可变时滞的随机系统ｄｘ（ｔ）＝［Ｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ１（ｔ）））＋Δｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ２（ｔ）））］ｄｔ＋ｇ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ３（Ｔ）））ｄｗ（ｔ）的ｐ阶均值指数稳定性与几乎必然指数稳定性,引入对应的随机系统（无时滞与扰动）ｄｘ（ｔ）＝ｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ））ｄｔ＋ｇ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ））ｄｗ（ｔ）并假设它是指数稳定的,应用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ技巧证明了当时滞δｉ（ｔ）（ｉ＝１,２,３）与扰动Δｆ充分小时,原随机时滞系统仍指数稳定．     

组织环境下的决策支持系统研究

从组织的发展趋势以及与多Ａｇｅｎｔ系统的比较出发,指出组织理论与ＭＡＳ可以相互借鉴;对组织决策的分析指出组织智能对组织决策的重要性;在此基础上,提出在组织环境下基于多Ａｇｅｎｔ系统的ＯＤＳＳ的结构模型