基于Tungsten T5便携式心电监护仪

如何使医院内价格昂贵、体积笨重的心电监护仪成为普通民众的家用品已成为近年来的一大热点。此文以一款掌上型无线心电监护仪的实际开发为背景．提出了一个可行的解决方案及其整体架构图。并在此基础上着重介绍了如何利用Tungsten T5掌上电脑实现该系统的三大核心功能：QRS复波检测；心电图实时显示、回放；患者信息管理。文章最后针对Tungsten T5的工作时问及其他复杂QRS复波检测提出了自己看法和展望。     

一种多导联QRS波实时检测算法

针对多导联心电监护仪对QRS波的分析需求,提出一种多导联QRS波实时检测算法。对原始心电图信号进行工频滤波和低通滤波处理,将各导联按照单导联预检波规则进行QRS波判别,通过决策融合多个导联的判别结果得到最终判别结果。在圣彼得堡INCART 12导联心率失常数据库上的验证结果表明,该算法的平均识别率和准确率分别为99.88%和99.73%。     

基于香农能量与自适应阈值的心电QRS复合波检测算法

针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题,提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法,以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先,从预处理后的信号提取香农能量包络;然后,结合改进的自适应阈值方法对QRS复合波进行检测;最后,根据QRS复合波增强后的信号定位所检测的QRS复合波的位置。使用MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提算法进行性能评估,结果表明,所提算法即使在信号中存在高大的P波、T波、不规则心律以及严重的噪声干扰时依然能准确检测QRS复合波的位置,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%、99.85%和99.73%,且该算法能够在保证准确率的情况下快速地完成QRS复合波的检测任务。     

心电信号的aTrous小波变换综合检测方法

心电信号反映了心脏有节律的活动。R波、P波和T波是去、复极时产生的突变信号,是典型的峰值奇异信号。信号的突变点检测是小波变换应用的一个重要方面。确定QRS波群的具体形态和起止点,检测P波、T波特征点是心电图分析的难点。研究了信号的二进样条小波按aTrous（多孔）算法进行的变换,构建了系列检测方法,来检测和识别QRS波群、P波、T波的具体的形态和位置。实验结果表明,所提出的综合算法具有较好的适应性,能很好地抑制基线漂移,消除高频干扰,克服了大T波、大S波、高U波波形自身病态因素对综合检测产生的影响。     

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。     

小波包分析和形态学滤波相结合的心电图QRS波群定位

心电图波形特征提取是针对-维心电信号的弱信号特征提取.如何排除各种干扰,提取出心电波形特征,并准确定位心电信号中P波、QRS波群、T波,一直是心脏病智能诊断的难点和热点问题,其中QRS波群的定位又是其它波定位的重要依据.利用形态学和小波包理论相结合的方法对这一问题进行了探讨,提出了QRS波群定位和滤除基线漂移的方法.实验证明提出的方法速度较快,能较准确的定位QRS波群、有效的去除基线漂移.     

带反馈修正的多结构元形态学心电信号QRS波检测算法

本文提出了一种带反馈修正的多结构元形态学心电信号QRS波检测算法。首先，采用形态学滤波消除心电信号中的脉冲噪声；接着，基于两种不同宽度的结构元，对滤波后信号进行形态学峰谷提取，获取QRS波波形陡峭信息和幅度信息；然后，根据形态学峰谷提取结果，采用自适应阈值检测法初步定位QRS波；最后，利用估算出的R-R间期对QRS波检测结果进行评估和修正，并反复此评估修正过程直至获得满意结果。经MIT-BIH心律失常数据库验证，本算法具有很好的QRS波检测效果。     

动态心电分析系统与用户界面的研制

本文介绍了24小时动态心电(ECG)分析软件系统,着重介绍了分析软件中的QRS复波检测算法与用户界面中各模块所具有的功能。显示了实际数据的分析结果。     

一种改进差分算法及其在QRS波检测中的应用研究

文章使用一种改进的差分阈值算法来实现心电图QRS波的检测。实验证明,该算法的检测误差率在1%以下,同时还具有计算量小、实时性强等特点。区别于传统自适应算法,该算法能够在干扰较强的情况下实现QRS波的精确定位。算法实现如下:首先,通过一阶差分与二阶差分相结合的方法确定QRS波群;其次,通过自适应阈值确定Q,R,S峰的位置;最后,基于以上参数,采用窗体法确定出P波和T波的位置。     

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.     

数据融合技术在智能建筑火灾探测中的应用研究

针对目前智能建筑火灾探测的复杂性,采用离子感烟探测器、光电感烟探测器、温度探测器、火焰探测器来探测复杂的火灾场地,使用BP神经网络和基于D-S证据理论的多传感器数据融合技术对探测到的数据进行处理和仿真。从仿真结果可以看出,数据融合技术能提高火灾识别率,降低火灾误报率     

Accurate traffic light detection using deep neural network with focal regression loss

This paper proposes a method that uses a deep neural network (DNN) to detect small traffic lights (TLs) in images captured by cameras mounted in vehicles. The proposed TL detector has a DNN architecture of encoder-decoder with focal regression loss; this loss function reduces loss of well-regressed easy examples. The proposed TL detector has freestyle anchor boxes that are placed at arbitrary locations in a grid cell of an input image, so it can detect small objects located at borders of the grid cell. We evaluate the proposed TL detector with a focal regression loss on two public TL datasets: Bosch small traffic light dataset, and LISA traffic lights dataset. Compared to state-of-the-art TL detectors, the proposed TL detector achieves 7.19%–42.03% higher mAP on the Bosch-TL dataset and 19.86%–49.16% higher AUC on the LISA-TL dataset.     

Nucleus and cytoplast contour detector from a cervical smear image

In this paper, a nucleus and cytoplast contour detector (NCC detector) is presented to automatically detect the cytoplast and nucleus contours of a cell in a cervical smear image. The NCC detector uses the adaptable threshold decision (ATD) method to separate the cell from the cervical smear image, and then uses the maximal gray-level-gradient-difference (MGLGD) method, proposed in this paper, to extract the nucleus from the cell. The experimental results show that the NCC detector is superior to two existing methods, the gradient vector flow-active contour model (GVF-ACM) and the edge enhancement nucleus and cytoplast contour (ENNCC) detector, in segmenting the cytoplast and nucleus of a cell.     

一种双探头纸张定量传感器故障诊断方法研究

介绍了一种双探头纸张定量传感器的原理及性能，给出了基于卡尔曼滤波器的传感器故障诊断算法，将其用于造纸过程纸张量传感器，实现了对传感器探头部分部件故障的探明和隔离，从而使传感器的可靠性得以提高，仿真实验研究结果表明，文中所给出的故障诊断方法及能准确地探明和隔离出传感器连续性和间断性故障。     

基于SOPC的雷电探测仪设计

雷电探测仪是探测大气电磁场中的雷电信号和记录发生雷击时间信息的仪器。上一代雷电探测仪存在集成度低、功耗大、探测性能差等问题。本文设计了一种新型的雷电探测仪,采用可编程片上系统(SOPC)技术,将NiosⅡ处理器、雷电判别模块、本地时钟模块集成在一块FPGA上,提高了系统集成度、降低了系统的功耗并提升了探测性能。新型的雷电探测仪通过了一致性实验和联网定位实验,目前已经服务于中国雷电监测网。     

检测器实时生成算法及其应用

基于生物免疫系统中抗体的克隆机制与亲和度变异机制,提出一种可实时改变当前检测器集合的检测器生成算法用于入侵检测系统(IDS)。理论分析和应用结果表明,该算法通过较少的检测器即可检测出大量非自体空间中的异常变化,且能降低IDS系统的漏检率和误检率,提高报警的可信性。     

DCT变换域盲图像水印的自适应检测

检测时无需原始图像的盲数字水印是实用的数字作品牌保护系统的关键技术之一，基于图像DCT交流系数的广义高斯分布模型，推理并实现了一种有效的自适应盲目图像印检测器，通过计算渐进相对效率证明了该检测具有较高的检测效率，实验结果表明该检测器具有良好的鲁棒性，优于Barni的线性相关检测器。     

基于阈上随机共振现象的弱信号检测

为了说明当信号幅值处于系统阈值上时,噪声依然对信号起到增强作用,研究了加和网络模型中的随机共振现象,并且将该模型作为线性检测器的预处理器以构成非线性检测器,来进行对弱信号的检测研究。在搭建的非线性检测器中采用奈曼皮尔逊准则对信号做出判决。仿真结果表明:在加和网络模型中观察到了阈上随机共振现象,且非线性检测器的检测性能明显优于线性检测器。这为强噪声环境中提高弱信号检测问题开辟了一条新思路。     

基于免疫机制的入侵检测器生成的研究

为了提高基于人工免疫入侵检测系统中有效检测器的生成和检测效率,通过对传统检测器生成算法的研究,结合传统阴性选择算法和缩小检测器长度的方法,提出了一种新的检测器生成算法。实验证明该算法生成的检测器在保证了检测准确性的同时减少了检测所需的时间。     

一种几何攻击下的数字图像水印检测方法

几何攻击是数字图像水印众多攻击的一种，它不试图破坏图像中的水印信号，而是使水印检测器与水印信号失去同步，致使水印检测器检测不到水印信号，是一种有效的水印攻击方法。该文介绍了一种基于标准化的互相关NCC(normalized-cross correlation)图像固有特征提取及特征点匹配方法，进而利用图像固有特征恢复经几何变换的水印图像，使水印检测器与水印同步以达到有效检测水印的目的。实验表明，使用该方法能较好地恢复图像，有效地同步水印检测器与水印信号，从而使水印对仿射变换攻击具有鲁棒性。