基于ZigBee网络的心音无线检测系统设计

针对众多连线的心音检测仪给病人带来心理上的干扰问题,介绍了基于Z igBee的无线传感器网络在心音信号传输中的应用,设计了一种心音无线检测系统,包括心音传感器、信号预处理、A/D转换电路、网络节点、检测基站和数据采集及自动分析部分.根据心音信号属于非平稳信号的特点,提出了基于复杂度的心音分析方法.实验结果表明,本系统能够对心音信号进行实时采集和有效传输,基于复杂度的算法能够成功地从心音信号提取S1和S2,并获取了3项医学指标:心率,第一心音与第二心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),初步实现了心音信号的自动识别.     

密度泛函理论的电负性与氧化物超导性的关系

研究了稀土氧化物与元素电负性之间的关系。用电负性均衡值Xcq作为稀土氧化物超导电性新的判据依据,并用均方根公式确定稀土氧化物中元素电负性的均衡值Xcq集中在4.537~6.571,而电负性的均衡值在此范围之外的稀土氧化物都不具有超导性。     

子带分解在ESPRIT算法中的应用

ESPRIT算法是一种用于信号到来角(DOA)估计的直接求解方法,其性能在低信噪比(SNR)和信号相关时会严重削弱.基于此提出了一种多分辨率DOA估计算法基于子带分解的ESPRIT算法(SB-ESPRIT),通过对全带信号进行子带分解,并对每个叶节点分别应用ESPRIT算法,最后通过映射算法将估计所得的DOA映射到全带信号.对于子带分解后旋转不变性的证明为其应用提供了理论依据.仿真结果证明,SB-ESPRIT不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当的情况下,具有一定的信号去相关能力,并且其均方误差(RMSE)小于ESPRIT算法.     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

奇异二阶微分方程狄利克莱边值问题解的存在及惟一性

利用混合单调算子给出了奇异二阶微分方程边值问题:x″(t) λf(t,x(t))=0,t∈(0,1),λ>0;x(0)=x(1)=0(其中f(t,x)∈C((0,1)×[0, ∞),[0, ∞)),非线性项f在x=0可能是奇异的)的新解的存在及惟一性.     

非线性阻尼下光滑不连续振子极限环的全局演化

针对光滑不连续振子,提出了一种优化的广义谐波函数摄动法,得到其极限环的振幅与系统参数之间的解析关系式以及极限环的解析近似解。同时,基于微分方程定性理论,建立了该振子极限环特征量的解析计算公式。利用上述结果,可围绕极限环何时产生、如何分岔、在何处消失以及稳定性如何等问题,对具有复杂非线性阻尼项的光滑不连续振子极限环的全局演化过程展开定量分析。通过将本文所得之结果与龙格-库塔法之结果进行对比,验证了所提优化方法的可行性和可靠性,为研究强非线性振动系统解的全局演化问题,提供了新的参考方法。     

基于耦合辅助信息的矩阵分解和靶向GPCRs的配体活性预测方法

G蛋白偶联受体(GPCRs)是人类最重要的药物靶点,目前市场上大约34％的现代药物都以GPCRs作为靶点.在药物发现过程中,配体生物活性的准确预测对于筛选苗头化合物至关重要.对单个GPCR任务来说,通过实验得到生物活性的配体数量十分有限,若将多个GPCRs任务放在一起通过矩阵分解进行学习,可以利用GPCRs任务间的关联...     

基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究

针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。     

水工混凝土劈拉强度与回弹法测值的关系探讨

劈拉强度是混凝土重要的力学参数之一,回弹法是混凝土强度现场无损检测的常用手段.为探讨水工混凝土劈拉强度与回弹法测值的关系,首先开展不同水胶比(0.5和0.33)、不同标准养护龄期(3 d、14 d和28 d)的水工混凝土立方体的劈拉强度和回弹值测试,然后通过单因素方差分析对实验数据进行预处理,进而建立劈拉强度与回弹值的...