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【中文期刊】 马岭 蔡婧 等 《中华行为医学与脑科学杂志》 2018年27卷7期 604-608页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 通过比较边缘智力(borderline intellectual functioning,BIF)儿童和健康对照组(typically developing control,TDC)的脑电频谱(EEG power spectra)绝对...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张春泉 祁建伟 《中国医院药学杂志》 2007年27卷6期 841-843页 ISTICPKUCA
【摘要】 目的:采用连续小波变换方法测定硫酸阿托品滴眼液中硫酸阿托品含量.方法:用紫外分光光度法分别测定硫酸阿托品对照液和硫酸阿托品混合液的吸收光谱,并对紫外吸收光谱数据进行连续小波变换,提取只与硫酸阿托品有关的特征小波系数.结果:用特征小波系数建立...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张彤 杨福生 等 《中国生物医学工程学报》 1998年17卷1期 1-11页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑电中癫痫波的自动检测与分类是临床上很有意义的工作.本文采用一种‘分层次、多方法整合'途径,把自适应预测、小波变换、人工神经网络、模糊识别、专家系统等信号处理技术有机地结合在处理的不同层次(如初筛、分解、特征提取、识别与分类等)上,建立起一...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 游龙庭 宋建国 等 《CT理论与应用研究》 2017年26卷3期 267-277页 MEDLINEISTIC
【摘要】 受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率.为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法-同步挤压小波变换.本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 靳珍怡 王远军 等 《中国医学物理学杂志》 2017年34卷3期 246-250页 ISTICCSCD
【摘要】 针对目前图像融合算法基于像素级实现、未充分考虑图像纹理特征、融合效果不理想的现状,本文通过结构张量特征值构造特征模板,在梯度域通过特征加权获得融合梯度场,充分考虑图像特征在融合过程中的决策力,将特征级融合思想嵌入到算法中,在此基础上实现三维...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 贾慧琳 赵捷 等 《现代生物医学进展》 2012年12卷6期 1160-1163页 ISTICCA
【摘要】 目的:利用小波变换进行T波区间的检测.方法:在23尺度上通过模极大值法定位R波.在24尺度上首先根据R峰以及T波起点和终点的经验值确定起始T波区间.然后对每个心拍在此区间上找到T波的模极大值,根据模极值的个数和正负顺序确定T波波形的形态.由...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谢斌 严碧歌 等 《现代生物医学进展》 2010年10卷23期 4578-4581页 ISTICCA
【摘要】 心音信号包含了关于人体丰富的病理信息,其分析与研究为心血管疾病的诊断提供了很重要的临床依据.本文探讨了心音信号分析的研究现状,及其短时傅立叶变换(STFT),小波变换(WT),Hilbert-Huang变换在心音信号分析中的应用以及需要解决...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐舫舟 赵捷 等 《现代生物医学进展》 2009年9卷17期 3319-3322页 ISTICCA
【摘要】 目的:为了更准确地利用心电图(ECG)进行临床生理疾病诊断,提高心电信号的自动分析准确度.介绍了一种利用小波变换的时频局部化特性以及多分辨率特性对心电信号进行处理的算法.方法:使用定位准确.计算简便的二阶微分Mart小波使用多孔算法来对EC...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 董方 胡亮 等 《CT理论与应用研究》 2008年17卷4期 62-66页 MEDLINEISTIC
【摘要】 针对机械零件CT切片轮廓数据存在大量噪声的特点,在总结小波变换方法的基础上,提出了基于曲率小波变换的多尺度分析方法,利用尺度间相关性达到去噪和特征点检测目的,不仅解决了单一尺度无法有效去除切片轮廓存存的冗余数据和噪声,而且由于线特征剧烈波动...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王秀云 严碧歌 等 《现代生物医学进展》 2008年8卷10期 1987-1988,1986页 ISTICCA
【摘要】 小波变换是近年来兴起的热门信号处理技术,是一种非常有用的信号处理工具.本文阐述了连续小波去噪和离散小波去嗓的原理,分析了基于小波去噪的几种不同方法(其中包括小波分解与重构,小渡变换阈值法,小波变换模极大值法,以及它与独立分量分析相结合去除噪...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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