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          【中文期刊】 李媚秀  刘昱  《桂林航天工业学院学报》 2025年30卷5期 809-820页

          【摘要】 脑卒中后神经功能缺损程度的精确评估对个性化康复治疗至关重要.针对当前临床中采用传统量表进行人工评分费时费力等问题,文章提出一种新型图像驱动的跨尺度多模态融合网络(CSMFNet)评估方法.该方法通过卷积神经网络提取T1W、T2W和T2Fla...

          【关键词】 脑卒中神经功能缺损多模态融合

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          【中文期刊】 陈少峰  徐文龙  《中国医学影像学杂志》 2016年24卷3期 223-226页ISTICPKUCSCD

          【摘要】 压缩感知(CS)技术在心电信号上的应用具有低成本、低功耗等优势,但传统的CS算法重构心电信号质量并不理想.本文介绍了一种基于信号块结构内相关性的块稀疏贝叶斯学习(BSBL)CS算法;并对MIT-BIH数据库中心电数据进行实验,结果显示其均方...

          【关键词】 信号处理,计算机辅助压缩感知算法

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          【中文期刊】 吴建宁  徐海东  等 《电子与信息学报》 2016年38卷7期 1666-1673页

          【摘要】 该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能.实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有...

          【关键词】 脑电信号稀疏表示过完备字典联合重构

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          【中文期刊】 徐海东  吴建宁  等 《集成技术》 2015年5期 46-53页

          【摘要】 为提高可穿戴多传感数据远程联合重构性能,提出了一种基于分布式压缩感知的可穿戴多传感加速度数据联合重构新方法。该方法首先对可穿戴多传感原始数据压缩编码,将数据融合传送至远端服务器;然后,基于可穿戴传感数据的时空相关性,构建块稀疏贝叶斯学习联合...

          【关键词】 分布式压缩感知多传感器数据联合重构

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          【中文期刊】 罗堪  李建清  等 《仪器仪表学报》 2014年8期 1883-1889页

          【摘要】 压缩感知在低成本、低功耗、长时间的无线心电信号应用上具有优势。但现有重构算法中存在重构信号质量不理想、较大的计算量以及不能自适应噪声变化等问题。本文针对非稀疏心电信号快速精确压缩感知重构提出了先验块稀疏贝叶斯学习(P-BSBL)算法。算法在...

          【关键词】 先验块稀疏贝叶斯学习压缩感知心电

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          【中文期刊】 宋涛  周玉婷  等 《环境与职业医学》 2025年42卷12期 1446-1455页ISTICPKUCSCD

          【摘要】 [背景]职业紧张已成为影响制造业从业人员身心健康的重要公共卫生问题.但研究人员往往采用"有/无"二分类变量评估其核心诱因——蓄积性疲劳,忽略了疲劳特征的高维复杂性和异质性,从而限制了职业紧张风险评估模型的精准度与预测效能.[目的]从数据驱动...

          【关键词】 职业紧张制造业蓄积性疲劳

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          【外文期刊】 Julia S. Joswig ; Jens Kattge ; 等 《Global ecology and biogeography》 2023年32卷7/8期 1395-1408页SCISCIEMEDLINE

          【关键词】 Bayesian hierarchical model;gap-filling;imputation;

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          【外文期刊】 Ojeda, Alejandro ; Kreutz-Delgado, Kenneth ; 等 《NeuroImage》 2018年174卷 449-462页SCISCIEMEDLINE

          【关键词】 EEG source imaging;Evidence framework;Marginal likelihood;

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          【外文期刊】 Zeke S.H. Chan ; Lesley Collins ; 等 《BioSystems》 2007年87卷2/3期 299-306页SCISCIEMEDLINE

          【关键词】 Sparse Bayesian learning;Gene regulatory networks;Differential equations;

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