湖南省葡萄病害初步研究

前言葡萄作为鲜食水果和酿酒原料已深受人们所喜爱。湖南省葡萄种植面积发展到13.4万亩,不仅有成片的大面积种植,更普遍地成为庭院经济种植业的主要内容之一。故已成为我省一种时鲜水果。在引进优良品种.更新原有品种的过程中,葡萄病害在一定的地区,一定的条件下,制约着葡萄的推广。为了促进湖南葡萄生产的发展,自1988年以来,我校就立项研究,在普遍研究的基础上,对主产区长沙、株州、衡     

防止肺吸虫疫病源地扩大的对策

辽宁省大伙房水库输水工程是一项跨流域调水工程。水源区是辽宁省肺吸虫病流行区，受水区为非疫区，输水工程的兴建，有可能将受水区扩大为肺吸虫病自然疫源地，本文对防止疫源地扩大的对策进行了探讨。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

针对肌肉功能障碍患者的数据库研究与开发

建立标准数据库是临床研究病情变化的重要手段,建立适用于肌肉功能障碍患者的标准数据库模板更具有重要临床意义。本研究针对临床上所采集的具有肌肉功能障碍患者的肌力、肌电数据,通过ODBC连接方式,引入了统一建模语言(UML),使用VC++开发工具,设计和完成了Access数据库,以对获取到的大量的肌力、肌电数据进行管理和使用。数据库有效存储并管理肌力、肌电数据,同时能减少数据占有空间和数据冗余,它更好地满足了医院康复科的需求。     

基于运动分解的嘴部肌肉建模仿真

现有虚拟嘴部肌肉建模多采用传统的Water肌肉分类方法,运动控制较为独立,缺乏对运动间相关性的研究。提出了一种基于运动分解的嘴部肌肉建模及控制方法。首先根据解剖结构及肌肉运动特征,将嘴部自身运动分解为凸唇、翘唇和开合三个基本运动单元;其次现有模型中括约肌运动方式是向中心收缩或扩散,难以表现凸翘等嘴部运动,为此提出了弧状肌模型,并通过控制三个运动参数,结合其它嘴周围肌组合出不同的嘴部运动。实验表明,新方法能够较真实地仿真出嘴部的多种自然运动,控制较为便捷。     

用质子激发X射线分析方法进行人发微量元素的分析研究

一、序言 质子激发X射线分析方法是瑞典人约翰逊在1970年首先提出来的。由于它具有灵敏度高、取样少、无损伤、快速、适用范围广等特点,使它在十余年中在生物医学、环境科学、地质、冶金、考古学和法学等领域得到了广泛的应用。我们应用质子激发X射线分析方法分析了人发中的微量元素。     

基于时频组合特征的PSO-SVM手势识别方法

为了提高基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别的准确率,提出了时频组合特征和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的手势识别方法.将手势sEMG信号的时域特征和频域特征进行线性组合,组合后的时频组合特征作为分类特征,采用经PSO优化的SVM分类器对8类手势进行分类.结果显示,基于时频组合特征均方根值-平均功率频率(RMS-MPF)、绝对均值-平均功率频率(MAV-MPF)的手势识别率,优于它对应的时域特征、频域特征的手势识别率,同时也优于时频域特征的手势识别率.表明了基于时频组合特征RMS-MPF、MAV-MPF的PSO-SVM方法对手势识别有良好的分类效果.     

基于FPA-VVRKFA的手势表面肌电信号识别

表面肌电(Surface Electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了人体肌肉的活动情况,其作为一种便捷的无侵入式肌电检测方法,被广泛地应用于人体动作识别领域.针对表面肌电信号的手势识别问题,提出了一种基于时域特征和向量正则核函数逼近方法(Vector-Valued Regularized Kernel Function Approximation,VVRKFA)的手势识别方法.首先,对MYO臂环采集到的sEMG数据进行活动段检测以提取出活动段;随后,从活动段信号中提取平均绝对值、波形长度、过零点数、均方根和Willison幅值等五个时域特征;最后,应用VVRKFA分类器对提取到的sEMG进行分类识别,同时采用花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)优化分类器参数以保证最佳分类能力.实验结果表明提出的方法在手势动作模式识别上取得了较高的准确率.