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【中文期刊】 艾海明 张清利 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷4期 472-478页 ISTICCSCD
【摘要】 目的:针对从指端脉搏波重构出桡动脉脉搏波的难题,提出一种基于深度学习的重构方法.方法:使用四通道数据采集系统PowerLab分别无创采集指端脉搏波和桡动脉脉搏波,对脉搏波信号噪声源进行分析,利用去基线算法、小波变换去噪算法、归一化预处理算法...
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 刘晨沁 林高藏 等 《中国医疗器械杂志》 2023年47卷4期 396-401页 MEDLINEISTIC
【摘要】 心室颤动是导致心搏骤停最常见的病理生理机制,心搏骤停若能得到及时救助,就能大幅度提高患者存活率,因此,快速准确识别心室颤动极为重要.该研究提出一种基于BP(back propagation)神经网络和随机森林的心室颤动自动检测算法.将心电信...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 郑小涵 杨越琪 等 《数据采集与处理》 2023年38卷4期 926-936页
【摘要】 在基于心冲击描记图的非接触式心率检测方法中,心冲击波的真实形态容易在体动发生时被掩盖.为解决无效信号给心跳点定位造成的阻碍,提出一种相空间重构与RBF神经网络结合的体动区间波形补偿模型.首先利用改进的C-C法选取合适的重构参数,并通过动态k...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 张爱华 郭卫刚 等 《中国医疗器械杂志》 2008年32卷3期 179-182页 MEDLINEISTIC
【摘要】 根据脉搏动态网格图像数据的特点,结合透镜成像原理,提出了根据各帧图像中网格面积的变化获取脉管径向离面位移信息的方法.应用该方法可获取脉搏图像表面多点离面位移变化信息,并可根据各点位移量对网格薄膜表面进行重构,实现脉搏波动三维信息可视化.
【关键词】 脉搏图像传感器; Harris角点检测; 脉搏波形;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 朱文戈 叶凌云 《计算机工程》 2014年7期 242-246页
【摘要】 直接数字波形合成(DDWS)可以最大程度保证信号的细节不遗漏,是模拟不规则波形的主要技术手段。现有DDWS存储结构虽然能解决速度性能与存储空间之间的矛盾,但是周期采样数必须是并行通道数的整数倍,限制了信号的输出精度。针对该问题,提出一种存储...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 国运东 《CT理论与应用研究》 2024年33卷2期 149-158页 MEDLINEISTIC
【摘要】 由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为后续地震处理、解释工作的顺利进行,需要进行地震数据重构.凸集投影(POCS)方法利用地震波形在Curvelet域的稀疏特性,可以重构出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,其收敛...
【关键词】 地震数据重构; 凸集映射(POCS); 曲波变换;
- 概要:
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【中文期刊】 李娜 杭伟健 等 《中国心血管杂志》 2023年28卷5期 446-453页 ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨吡非尼酮能否改善高血压导致的心脏及主动脉纤维化.方法 Wistar-Kyoto大鼠(WKY)10 只,自发性高血压大鼠(SHR)12 只.适应性喂养后利用简单随机方法分为 4组:WKY+溶剂组(n=5),WKY+吡非尼酮组(n=5...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 邹滋润 陈真诚 等 《中国生物医学工程学报》 2013年32卷4期 508-512页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 本研究通过人体指端的光电容积脉搏波,提取呼吸波信号.同时采用小波分析和经验模态分解方法对脉搏波信号进行分解并重构呼吸信号,然后与采集的呼吸波信号做相关性分析.通过对5名志愿者的实验,结果显示采用经验模式分解方法所提取的呼吸波具有更好的相关性...
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【中文期刊】 詹跃荣 范影乐 等 《中国生物医学工程学报》 2011年5期 648-654页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 神经元动作电位模式分类是动作电位序列分析和解码的基础.由于神经元动作电位信号波形隐藏着动作电位的特征信息,而关联维数是度量波形不规则程度的一种手段,因此基于神经元动作电位信号的波形差异,提出一种基于关联维数对神经元动作电位进行特征提取的新方...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 蔡兆文 陶进绪 等 《中国生物医学工程学报》 2007年26卷4期 633-636页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 人体心电信号随着检测状态及时间的变化显示出明显的非平稳性并伴随着大量的干扰信号.提升小波能很好的对心电信号进行时频定位,并且其运算速度比传统小波高出许多.本研究以提升小波变换为基础,构造了一种基于尺度的自适应提升小波,用它对心电信号(ECG...
- 概要:
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