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根据主元分析和神经网络的原理,描述了用主元分析的方法对输入信号的特征进行提取,并利用神经网络算法,实现ECG信号压缩的可行性。从压缩后信号重构的保真性和压缩计算复杂性两个角度出发,给出了压缩\重建的实验结果并分析讨论。文中的压缩算法将原始动态心电数据映射为主元分析特征参数存储,比常规的直接压缩或压缩算法有更高的压缩比。选取5个主元表示一个心动周期的特征,其压缩比可达到30:1,均方根误差比PRD为4.75%。该ECG压缩算法克服了直接用主元分析法压缩数据时,要计算维数巨大相关矩阵的困难。实验证明,该方法在保留ECG信号临床信息的同时,具有较好的压缩效果。 相似文献
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OPENGL实现3ds文件中的模型自由旋转 总被引:9,自引:0,他引:9
论文简述了如何在OPENGL中读入和显示3ds文件中的模型,并着重阐述通过鼠标拖动对其进行自由旋转的数学基础和编程实现的方法。 相似文献
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着重探讨了中刊学术论文标题的英译问题,介绍了论文标题英译的技巧,并对一般常见的论文标题作了分类和归纳,同时指出了论文标题翻译规范化的重要性. 相似文献
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