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为了准确提取心音信号,心音信号消噪是实现心血管疾病无创诊断的前提,传统的心音信号消噪方法在消除噪声的同时,也滤除了心音的有用信息.利用小波变换多尺度多分辨率的特点对心音信号进行分解,将不同频带的信号展现在小波分解的不同尺度上,根据心音信号的频率分布特点,通过选择重构系数可消除心音信号中的干扰分量,并对不同小波的消噪效果以及同一小波不同分解层数的消噪效果进行仿真对比研究.结果表明,在haar、db6、sym8、coif5四种常用小波中,db6小波对心音信号的消噪效果最明显,证明其中采用db6小波进行5层分解可以获得最佳消噪效果,并对临床采集的228例心音信号进行消噪实验,db6小波均获得了很好的效果. 相似文献
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本文对高压互感器内压力变化进行了实际测量与分析,从理论上推导出了气室中温度与压力之间的关系,并且通过实际模拟实验验证了理论推导的正确性。认为将互感器内压力参量引进状态诊断技术是有实际意义的。 相似文献
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利用波长范围400~1 000 nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究。选取450 个香肠样本的光谱数据作为训练集,50 个作为测试集。采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理。对训练集和测试集数据分别采用支持向量回归和迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,优选最佳建模方法。结果表明:GBDT的建模效果较好,其训练集和测试集的均方根误差分别为0.001和0.003,决定系数R2分别为0.998和0.996。研究表明,基于高光谱成像技术利用GBDT方法预测香肠菌落总数可行并可有效实现。 相似文献
59.
基于近红外光谱的猪肉蛋白质及脂肪含量检测 总被引:1,自引:0,他引:1
蛋白质及脂肪是猪肉的重要营养成分。随着人们对饮食健康的要求越来越高,对猪肉蛋白质及脂肪含量快速检测也成为必然。通过近红外光谱技术对猪肉进行光谱数据采集,将光谱数据分为校正集样本和预测集样本,然后,在MATLAB中利用多元散射校正(MSC)与均值中心化相结合的方法进行光谱预处理并采用联合区间偏最小二乘方法(SiPLS)获得猪肉蛋白质及脂肪含量与光谱数据特征之间的对应关系,从而定量分析猪肉蛋白质及脂肪含量。实验结果表明,建立的SiPLS检测脂肪及蛋白质含量预测模型的最优组合分别为划分为20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,和划分19个光谱区间并联合4个子区间和10个主成分因子。其预测集的相关系数分别为0.9798、0.9788,交互验证均方根误差分别为0.228,0.241。研究结果表明,利用近红外光谱结合SiPLS算法可以快速准确检测猪肉蛋白质与脂肪含量。 相似文献
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郭培源 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(5)
随着社会的日益发展对电力的需求量也日益增加,这就为电力企业大发展提供了巨大的平台,但电力作为一把双刃剑在为人类活动提供巨大效益的同时也威胁着人类的生命安全,因此,作为电力企业中重中之重的变电运行管理显得尤为重要。本文就电力企业变电运行中所面临的危险点控制做出详细分析。 相似文献