心电信号的房颤自动识别算法

为提高房颤识别的准确率和效率,提出基于心电信号的房颤自动识别算法.首先,采用二阶差分阈值法对R波进行初筛;然后,引入指数移动平均的方法动态验证初选出的R波,通过整体上移心电图、结合一阶差分阈值和实时调整窗口时间的方法解决影响R波准确率的问题;最后,基于临床经验,提出3条判别规则,从而筛选出相应的房颤片段.实验结果表明:文中算法的阴性预测率和特异性分别可达99.7%和99.8%,可有效帮助医生减少阅读量,提高工作效率和诊断准确率.     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

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.     

面向大规模校园WiFi网络服务质量边缘监控技术

针对WiFi网络需要实时监控和故障难以定位的问题,提出面向大规模校园WiFi网络的边缘测试方案.通过使用容器技术分发网络测试样本,快速将测试任务分发到部署的网络探针节点,从网络边缘侧测试网络性能,实时监控校园网络的运行状态.当WiFi网络发生故障时,根据从边缘节点采集的测试结果,结合网络拓扑信息,帮助网络运维人员分析导致网络故障的原因.实验测试证明,依托复旦大学WiFi网络,该边缘测试方案能快速分发网络测试样本,获取网络探针设备返回的测试结果数据,从而高效完成大规模校园网络监控任务.     

基于LabVIEW的虚拟心电分析仪中的R波检测算法研究

介绍了在LabVIEW平台上实现的实时虚拟心电信号分析仪的R波检测算法.该算法利用二阶差分极小值来定位R波,它具有实现简单、速度快、定位准确等优点,为心电信号的HRV进一步研究工作提供了基础.     

利用声耦合的电话线传输心电信号的技术

介绍了一种利用电话线传输心电信号的技术,在此基础上研制的心电遥测与监护系统可同时将两个闰人的共４个导联的心电信号实时传送到医院的监护中心,供医生及时诊断与指导治疗。它具有实时采样,存储,回放,冻结,开窗放大处理,打印等功能,显示的波形稳定,无基漂。     

心电信号中去除肌电干扰信号的研究

心电信号是一种极易受环境影响的微弱信号,其中夹杂的各种干扰噪声增加了心电信号的分析和诊断难度.针对心电信号中的肌电干扰信号,设计改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库为样本信号,对该滤波器进行数值仿真和电路测试,研究表明该滤波器能有效滤除肌电干扰信号,能提升信噪比、降低均方差,提高心电信号检测的准确率.因此,该设计对去除肌电干扰信号是有效和可靠的.     

面向边缘计算的轻量化外力破坏目标检测算法

针对在复杂边缘计算场景下外力破坏目标检测识别精度低与实时性差的问题,提出YOLO-ERFA轻量化目标检测算法。该算法采用跨阶段残差结构的CSPDarkNet53-Tiny作为特征提取网络,在保证模型轻量化的同时提高检测准确率;在此基础上,通过改进空间金字塔池化并融合高效通道注意力机制构建特征增强层以提升模型精度和对多尺度目标的检测能力,并在训练阶段使用改进的Mosaic算法增加样本背景虚化以提高模型在复杂场景下的抗干扰能力。实验结果表明,该方法在测试集上检测平均准确率达到了91.58%,在Jetson TX2平台推理速度达30 FPS,且模型内存大小仅为26.50 MB,提高了算法在边缘计算设备上部署的可行性。     

智能电网用户侧的超密集边缘计算网络卸载方法

随着中国经济的飞速发展,日益增长的居民用电需求和不断增加的用电设备类型使得新型智能电网设备的可靠性、稳定性受到广泛关注,然而仅依靠传统单一的网络架构往往无法应对大规模电网设备的数据请求。首先,针对智能电网用户侧的任务请求,提出一种超密集边缘计算网络下的成本优化模型;其次,考虑到通信资源和计算资源的价格对卸载策略的影响,将资源利用成本作为优化目标;最后,为了提高电网设备请求的服务质量,考虑能耗和时延约束的任务卸载策略,提出莱维飞行-蜉蝣粒子群优化（Lévy flight- Mayfly Particle Swarm Optimization,Lévy-MAPSO）算法。结果表明：不同价格对资源利用成本的影响十分显著。与PSO和Lévy-MA算法相比,Lévy-MAPSO算法由于其群体多样性和强大的搜索能力,所得到的资源利用成本最低,性能最好。     

基于短时心电信号的身份识别方法

为了提高基于短时(1 s)心电信号进行身份识别的准确率,本文提出了一种残差块的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)的短时心电信号身份识别方法。该方法采用快捷连接设计以解决深层卷积网络随着卷积层数增加而性能退化的问题,并通过增加卷积层数和卷积核数量来保证网络能够更充分地提取特征,进而提升网络的分类性能。本文方法在两个公开数据库心电数据库(electrocardiogram identification database,ECG-ID)和德国联邦物理技术研究院心电图诊断数据库(physikalish-technische bundesanstalt diagnostic ECG database,PTB)进行了实验,当采用一个心动周期(大约1 s)信号进行身份识别时,准确率分别达到了97.963%和99.359%。实验结果表明本文方法可以有效地提高短时心电信号的身份识别的准确率。     

基于多重指标的MEC服务器选择方案

针对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子...     

抛物方程的一类并行差分格式

讨论一类数值求解热传导方程具并行本性的差分方法.在此法中,通过引进内界点,将求解区域分裂成若干子区域.在子区域间内界点上的值可显式求解,一旦这些值被计算出来,各子区域上完全可并行求解.本文得到了稳定性条件和最大模误差估计,表明此格式稳定性强,并且有较高的收敛阶.     

基于液面分割的安瓿内漂浮小目标检测算法

为了检测出安瓿瓶内的弱小漂浮目标,提出了一种基于液面边缘分割的检测算法。首先计算序列图像的前三阶Legendre正交矩值,选取合适的判断阈值参数来获取液面边缘;然后利用局部曲线拟合修复边缘断点得到完整的边缘;最后分割出液面区域并作序列图像的帧间差分运算,获取漂浮小目标的运动轨迹。实验结果表明:相对于传统的帧间差分法,该算法很好地去除了液面噪声,能够提取弱小漂浮目标的运动轨迹,满足在生产中对漂浮目标的提取和快速识别的要求。     

基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。     

Edge computing oriented virtual optical network mapping scheme based on fragmentation prediction

As edge computing services soar,the problem of resource fragmentation situation is greatly worsened in elastic optical networks(EON).Aimed to solve this problem,this article proposes the fragmentation prediction model that makes full use of the gate recurrent unit(GRU)algorithm.Based on the fragmentation prediction model,one virtual optical network mapping scheme is presen-ted for edge computing driven EON.With the minimum of fragmentation degree all over the whole EON,the virtual network mapping can be successively conducted.Test results show that the pro-posed approach can reduce blocking rate,and the supporting ability for virtual optical network serv-ices is greatly improved.