过速型室性心律失常事件的短时非线性心率变异性预测

过速型室性心律失常(室速和室颤)是心脏猝死的一个主要诱因, 有效的治疗手段是在体内置入埋藏式心脏复律除颤器. 心脏复律除颤器能够准确、有效地捕捉到患者心律失常事件的发作并及时发放电击指令. 本文采用两种基于熵的非线性复杂度测度——近似熵和样本熵, 以及两种线性测度——平均RR间期(心电图相邻R波之间的时间间隔)和平均RR间期的标准差, 分析了78名患者体内心脏复律除颤器中存储的135个室速或室颤事件刚刚发生前的一段RR间隔片段, 并与来自同样患者的没有室性心律失常事件发生时(通常为窦性节律)记录到的RR间隔序列进行比较. 结果显示, 过速型室性心律失常发作前患者心跳会出现明显的加快现象, 并且其心率变异性信号的近似熵和样本熵值均明显减小. 室速或室颤事件发作前的一段时间内, 患者自主神经系统中的交感神经张力增加, 而其心率变异性信号的复杂度却降低了, 表明心脏病患者过速型室性心律失常事件的自然发作并不是突发现象, 而是在发作前的一段时间内就已经有了某种先兆. 为了获得更好地识别室性心律失常事件的能力, 单独分析了矢量匹配容差对两种算法性能的影响, 从而确定了最佳的容差取值范围. 因此, 近似熵和样本熵测度有可能成为心脏复律除颤器中短时预测恶性过速型心律失常事件的有效的非线性参数.     

循环倒导数计时电位法研究Ⅲ.不可逆波方程

Ｃｙｃｌｉｃｒｅｃｉｐｒｏｃａｌｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｃｈｒｏｎｏｐｏｔｅｎｔｉｏｍｅｔｒｙ (ＣＲＤＣＰ)ｉｓａｎｏｖｅｌｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ.Ｉｔｉｓｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｙｃｌｉｃｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｃｈｒｏｎｏｐｏｔｅｎ ｔｉｏｍｅｔｒｙ[1] .Ａｆｉｒｓｔｐａｐｅｒｆｒｏｍｔｈｉｓｌａｂｏｒａｔｏｒｙｈａｓｄｅａｌｔｗｉｔｈｇｅｎｅｒａｌｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅｅｌ…     

基于多项式模型和卡尔曼滤波器的正交频分复用自适应信道估计算法

在正交频分复用(OFDM)系统中,为了准确地检测接收信号并实现解调,必须对信道的传输函数进行准确估计.本文提出了一种适用于OFDM通信系统,基于二阶多项式模型和卡尔曼滤波器(Kalman filter)的自适应信道估计算法.利用二阶多项式模型对无线时变信道进行建模,通过合理安排插入导频结构,使用块状导频,可以使得原本二维的时频多项式模型减少到一维,降低信道估计算法的复杂度.同时,在多项式模型的基础上,将时变无线信道等效为一autoregressive(AR)过程,从而建立起卡尔曼滤波器的过程方程与测量方程,通过卡尔曼滤波器的递推公式,即可实现对多项式模型参数的自适应估计.本文提出的算法可以仅使用最少的导频(即与多项式模型参数相同个数的导频)实现准确的信道估计.由于每次所需导频个数的减少,接收端所需存储的未解调信号的数量也随之降低,大幅减少了接收端所需的存储空间.计算机仿真证明,与线性插值算法和基于二阶多项式模型算法的信道估计相比,在相同输入信噪比和归一化多普勒频移条件下,本文提出的算法具有较低的误码率.     

Radon域虹膜图像数字水印研究

提出了Radon域特征嵌入的虹膜图像数字水印算法.算法提取小波变换的过零表达系数,用于描述虹膜纹理特征,将其编码后作为水印信息嵌入原始虹膜图像.证明了虹膜图像Radon变换的幅频域是一个旋转、平移和缩放的不变域,水印的嵌入选择在这个不变域内进行.水印的检测过程不需要原始图像,是一种盲检测水印算法.实验结果表明,提出的虹膜水印算法对虹膜纹理具有敏感性,可以有效地保护虹膜图像纹理区域不受篡改.同时实验还表明,水印对一般的图像处理和几何失真攻击具有鲁棒性.     

温度,平衡常数和络合配体对地表水中铝形态分布影响的微机模拟

本文报导了一个适用于估算低离子强度地表水中铝形态分布的微机模型。讨论了温度，平衡常数和络合配体等重要因素对天然水中铝形态分布的影响，获得了有价值的结论     

分层正交动态规划立体匹配算法

提出一种分层正交动态规划立体匹配算法.首先利用正交动态规划算法在低分辨率图像的DSI(disparity-space image)视差空间图中进行初匹配,然后在Delta DSI(delta disparity-spaceimage)视差变化空间图中进行精匹配,从而获得高分辨率图像的视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统动态规划算法产生的带状条纹瑕疵,而且匹配率高、速度快、应用范围广.     

基于球解码的时变OFDM系统盲信号检测

探讨了球解码算法(sphere decoder,SD)的检测次序及其在OFDM系统盲信号检测中的作用.提出了一种用于导出检测次序P的设计准则:最大化R中每一行的最小元素(maximizing the minimal row entry,MMRE).另外,还给出了相应的QR分解算法.仿真结果表明,MMRE可以大幅降低SD搜索的复杂度,性能优于已有的检测次序.     

变异率和种群数目自适应的遗传算法

提出了针对个体变异率和种群数目的2种自适应方法.算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整,使优良个体具有较小的变异率继续进化,而使种群中较差个体具有较大变异率,增强了种群搜索能力.同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞.通过在不同尺度的NK Landscape上与传统的简单遗传算法(SGA)比较可得,2种自适应方法的引入对遗传算法的寻优能力有了明显改进.     

基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.