变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于改进YOLOv5s的路面损伤检测

路面损伤检测是支持基础设施检测的重要任务,及时、准确、自动地检测路面损伤,对于经济有效的道路养护是必要的。针对道路检测中存在漏检问题,提出一种改进的YOLOv5s的道路检测算法。首先,用CBAM注意力机制模块替换主干网络中C3模块,在关注通道特征的同时关注位置信息,加强网络对重要信息的提取能力;其次用EIoU替换GIoU损失函数,解决了GIoU误差大的同时提高了收敛速度和回归精度;最后,为使细微损伤得到有效检测,在原始网络中增加极小目标的检测的输出,使三输出变成四输出,提高模型识别率。从精度和召回率的结果可知,改进后的YOLOv5s算法平均检测精度为96.9%,相较于原YOLOv5s算法提高了7.6%。能够有效检测出道路路面损伤,且其准确率优于其他的道路检测算法。