窦房结电图中P前波自动识别技术的研究

对基于小波变换的P前波的自动识别技术进行了探索性研究,介绍了窦房结电图的基线漂移抑制技术、A波定位技术及基于此的P前波自动识别技术.对实际采集的人体窦房结电图信号的P前波识别的结果表明,基于该技术的识别方法可行,识别正确率为76％.     

心电信号中R波的小波包检测算法研究

心电信号(ECG)特征参数的提取和检测是心电图分析和诊断的基础,而在ECG分析中,快速准确地检测出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提。本文针对心电信号QRS波群中R波的检测算法进行了研究与分析,对传统的小波R波检测算法中存在的检测准确率较低和实时性较差的问题加以改进,并提出了具有更加优良分析效果的小波包R波检测方法。并利用美国麻省理工学院的MIT/BIH心电数据库对上述方法进行仿真验证,同时与传统的小波R波检测算法进行实验对比,结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。     

脊波域的图像数字水印算法研究

提出一种将混沌置乱加密后的水印信息嵌入到图像脊波变换域的算法。将图像分块后进行有限脊波变换,选择出图像纹理块的脊波域最大能量方向上的系数嵌入水印,水印提取只需要记录嵌入位置序列即可。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的心电图QRS波群峰值检测

该文给出了一种利用高斯一阶导数小波变换对心电图（ECG）QRS综合波峰值进行检测的方法。该方法的基本思想是：首先对ECG信号在小尺度上进行小波变换,然后利用系数中的极大极小值对来确定原始信号峰值（R峰或QS尖峰）的范围,进而返回原始信号定位峰值点。使用该方法对MIT—BIH Arrhythmia Database提供的30分钟的真实ECG记录进行仿真分析,结果显示该方法能较好的检测QRS波,并较为精确的定位峰值点。     

基于ICA-WICA方法的脑电信号α波提取的仿真研究

脑电信号的波形提取和特征提取成为当前研究的热点,其中较多的是对能反应大脑某种状态波的特征提取,比如反应闭眼脑功能的α波。通常测得的脑电信号会有很多的干扰,用ICA的方法对脑电信号的多种噪声信号进行分离和去除,然后对脑电信号α波成分进行了基于小波变换的多尺度分析,结合ICA的方法对脑电信号α波成分进行二次提取(即本文中提出的ICA-WICA方法)。最后的仿真结果证明了这种方法的有效性。     

基于多孔算法的心电图QRS波检测

关于心电图检测,由于受到噪声干扰影响,检测不准确.针对目前对QRS波群的起止点和R波峰值点检测定位不精确问题,提出一种多孔算法的特征点定位检测法.通过利用三次B样条小波的高阶平滑特性最大限度的去除噪声干扰,提取准确波形;利用多孔算法对不规则离散信号的无抽取平移不变性保证采样信号的完整性,在小波变换的过程中精确定位QRS波群的起止点和R波峰值点,实验结果表明,准确率达到99.80％.算法增强了对复杂突变心电信号的检测结果,对QRS波群的起止点和R波峰值点检测定位的准确性.     

一种改进的心电图QRS波群检测算法

在利用小波变换检测QRS波群时,最关键的部分就是模极值配对,提出一种区域极值配对算法来检测R波。首先利用二次样条小波基函数和多孔(ATrous)算法对心电(ECG)信号进行小波变换求取模极值,用正极大值来确定搜索区域,以这个正极大值为起点,以这个确定区域为搜索范围,向左搜索负极大值点,将这两个极值配对,他们之间的过零点就是R波的对应点,然后在检测到R波的基础上检测出Q波与S波,再结合距离最大值法检测出QRS波群的起止点。并采用医学相关理论对检测结果进行优化,进一步去除错检点,补偿漏检点。最后利用MIT-BIH心率失常数据库中记录的数据对该算法进行验证,实验结果表明所提算法能准确检测QRS波群,平均检出率达到了99.97%。     

改进的基于脊波变换的图像去噪新算法

脊波(Ridgelet)变换能够克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法;在分析传统脊波阈值去噪法的原理和存在的优缺点的基础上,构造了一种新的阈值函数,并结合SURE阈值,提出了一种改进的基于脊波变换的图像去噪方法;并将其应用于受不同强度高斯噪声污染的图像中,实验结果表明该方法对噪声具有良好的噪声拟制作用,能较好地保留图像的细节信息,去噪性能优于常用方法。     

基于小波变换和希尔伯特包络分析的QRS波检测算法

提出一种基于双正交小波变换和Hilbert变换的QRS波检测算法。首先，通过双正交小波变换分解与重构，消除高频噪声，同时突出R峰位置，构造出有利于QRS波检测的检测层。然后，对信号求差分和希尔波特变换，进一步抑制P波、T波以及基线漂移等噪声。最后，在计算得到的包络信号上根据自适应阈值及决策规则进行R峰检测。根据MIT-BIH心率失常数据库有标注的临床数据进行验证，QRS波检测结果准确率达到99.01%，同时算法具有不错的鲁棒性和实时性。     

基于Bubble小波的多尺度边缘提取

根据列车轮对图像的特性，主要探讨了基于小波分析的原理，并基于Bubble二进小波函数进行图像多尺度边缘提取。利用边缘相关判据排除噪声边缘，取边缘响应极大点作为配准控制点。实验结果显示，本方法能够很准确地提取出图像的主要边缘信息。     

维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究

介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法,通过实验结果分析得出Sobel算子在提取维吾尔文笔迹边缘时效果较好。提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括改进网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征,该方法采用概率密度分布的方法统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。介绍一些高新的图像处理技术,提出对经典算子的改进、融合以及把新的图像处理技术运用到维文的笔迹鉴别工作中将是下一步的主要任务。     

An algorithm for extracting fetal electrocardiogram

The extraction of fetal electrocardiogram (FECG) from the composite maternal ECG signal is discussed. This problem can be modelled from the perspective of blind source extraction. An important and primary work is done by Barros and Cichocki, who propose an FECG extraction method for the noisy-free mixing model. However, it is realistic to extract the FECG from noisy measurements. Therefore, we propose a new algorithm for the FECG extraction with additive noise. Theoretical analysis and simulation results confirm the validity of the proposed algorithm.     

一种树木折枝现象的仿真算法

为了快速真实地模拟风力过大引起的树木折枝现象,提出了一种仿真算法。首先结合噪声函数给出一个风场模型,然后应用材料力学知识分析树枝的运动细节后得出树枝的变形参数,并将变形参数加入到树木的分形几何解释中,最后在此基础上设计了树木折枝的可视化仿真方法。该算法可以通过调整风场模型中的参数得到不同风力作用下树木折枝的可视化仿真效果。仿真结果表明了算法的正确性和有效性,能够为统计树木受灾情况提供参考依据。     

P2P网络中Chord搜索算法的改进研究

为解决P2P网络中Chord算法众多节点性能不一、节点频繁离开和加入制约系统性能的问题, 提出了基于信息相关度的分组改进算法。该算法通过引入节点信息相关度的概念, 对原Chord进行信息相关度的一个分组调整。从每个组选出两个超级节点组成超级组, 同时为每个节点增加了逆时针路由, 在两个超级节点顺逆两个方向上选择出最短路径进行查找。实验表明, 改进后的算法使得系统的性能和适应性都得到了加强, 提高了Chord在对等网中的查找效率。     

机械设计图像主轮廓提取算法研究

针对传统的轮廓提取方法在机械设计图像上无法获取令人满意结果的问题,提出基于区域填充和标引消除的主轮廓提取方法.根据机械图孔洞分布的特点,提出一种能自动选择种子点的种子填充算法实现图像内部孔洞填充,并结合图像形态学和轮廓跟踪算法实现图像中标引的消除,从而得到图像主轮廓.实验结果表明,该方法能够对机械设计图准确而高效地进行填充,且能够准确提取出机械设计图像的主轮廓.     

基于视觉特征的网页正文提取方法研究

利用网页的视觉特征和DOM树的结构特性对网页进行分块,并采用逐层分块逐层删减的方法将与正文无关的噪音块删除,从而得到正文块.对得到的正文块运用VIPS算法得到完整的语义块,最后在语义块的基础上提取正文内容.试验表明,这种方法是切实可行的.     

改进多尺度特征提取的图像配准算法研究

利用Harris-Laplace算法对一幅图像进行多尺度特征点检测时,图像的局部结构在一定的尺度范围内被多次检测到,从而产生冗余点。冗余点不但增加了后续配准的计算量,同时由于这些表示同一局部结构的冗余点在位置和尺度上的差异降低特征匹配精度导致误匹配。通过对表示局部结构的特征点进行选择,提出了Harris-Laplace的改进算法。利用改进Harris-Laplace算法结合SIFT描述子,通过设定最小距离与次最小距离的阈值实现了图像的自动匹配,与原来算法作了大量的对比实验。实验结果表明,该算法不仅具有更好的旋转、光照和尺度不变性还具有获得稳定数量的匹配点的特性。同时,由于该算法相对于原算法在特征检测阶段减少了大量的冗余点,所以提高了图像配准的速度并降低了误匹配。     

胎儿心电提取方法研究综述

胎儿心电信号提取是一个复杂的信号处理问题。本文首先对自适应滤波技术、独立分量分析方法和盲源提取技术等三种典型的胎儿心电提取方法的基本原理进行了阐述,然后对各方法的改进研究也进行了综述,并对比分析了三种方法的优缺点,指出基于二阶统计量盲提取方法,根据胎儿心电周期与母亲心电周期的差异,只提取胎儿心电,计算量小,便于在线实时处理,在今后的应用中将会有广阔前景。     

Hardware algorithm for net extraction

An algorithm for net extraction is developed that is suitable for hardware implementation. The algorithm has three components: sort, pair generation, and net construction. The first two are systolic and may be implemented as a chain of systolic processors. The third can be implemented using a broadcast bus.     

A symplectic algorithm for wave equations

Numerical schemes for finite-dimensional Hamiltonian system which preserve the symplectic structure are generalized to infinite-dimensional Hamiltonian systems and applied to construct finite difference schemes for the nonlinear wave equation. The numerical results show that these schemes compare favorably with conventional difference methods. Furthermore, the successful long-term tracking capability for these Hamiltonian schemes is remarkable and striking.