基于快速人脸检测的实时呼吸测量系统的设计

提出一种基于快速人脸检测的呼吸测量方法,通过普通摄像头捕捉人体呼吸所带来的胸口轮廓的变化规律,提取人体呼吸波信号,计算实时呼吸率。系统采用基于肤色的人脸检测方法,可以快速检测出摄像头获取的图像中人脸位置,根据人脸和胸口的一般化距离,实现胸口定位,获得此后所获取的每一帧图像中胸口区域的灰度值,对数据进行小波去噪等一系列处理,通过算法获得实时呼吸率。通过实际测量实验和对比实验表明,该系统具有很好的准确性和实用价值。     

基于WiFi-CSI的入侵检测方法

目前,Wi-Fi已被广泛应用于公共和私人领域,基于无线技术的无设备人体入侵检测在实现资产安全、应急响应和个性化服务等室内服务中有着广泛的应用前景.针对现有方法存在误报和漏报严重、海量信息难以分析、部署麻烦等问题,文中提出了一种基于Wi-Fi信号的入侵检测方法.首先利用Wi-Fi设备上细粒度的信道状态信息(Channel...     

呼吸信号的非接触式测量

改进设计了一种基于Kinect体感相机的呼吸信号非接触式测量方法。该方法适用于坐立姿势下呼吸信号的遥测。在控制实验下,遥测得到的呼吸率接近于接触式测量得到的呼吸率(相对误差0.4%),且遥测的呼吸信号可以显示不同的呼吸模式。     

基于LabVIEW的睡眠呼吸暂停检测与远程监护

睡眠呼吸暂停综合症(SAS)是一种发病率极高的睡眠呼吸疾病,严重影响人的睡眠质量;针对目前SAS的检测尚未普及,研究了一种家用简易型的检测方法;通过实时采集被测者的呼吸信号,利用LabVIEW对信号进行分析处理判断发生睡眠呼吸暂停的情况,呼吸暂停每小时出现5次以上或7小时的睡眠中出现30次以上,即诊断为患有SAS,经实验证明该方法可实现对SAS的初步筛查;通过互联网,可使医护人员对被测者进行远程监护,该方法对SAS的预防和早期诊断具有重要价值.     

基于CPLD的应急信号检测技术

飞机结构强度试验过程中,应急信号是对飞机出现异常情况前的一种保护手段.快速检测出应急信号,试验装置做出应急反应,最大限度地保护试验件.定位应急位置,便于排除异常问题,保证了试验进度.采用CPLD设计应急信号检测装置,满足强度试验对于应急信号的要求,并且应急信号源以及应急信号类型编程可调,满足了多试验、多应急信号类型的试...     

基于LabVIEW的信号检测系统设计

设计了一套试验平台用的信号检测系统,介绍了其硬件结构和软件模型,给出了测试程序框图和显示界面.该系统硬件结构包含模拟信号调理模块、数字信号光电隔离模块及其数据采集板卡.系统软件采用LabVIEW编程技术,实现了对信号的采样、处理、显示和存储,介绍了在LabVIEW环境下对Acces8数据库OLE字段类型的读取与写入.经...     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

基于危险信号协同检测的入侵检测的研究

为提高对未知攻击的检测能力,克服由于“正常”与“异常”界线模糊引起的误报与漏报,提高入侵检测系统的自适应能力,基于danger theory提出以危险信号作为入侵检测的协同检测信号的方法,并运用粗糙集理论,实现了对危险信号的测定。同时,阐述了危险信号在入侵检测的协同检测中的控制策略及系统的逻辑结构和处理流程。     

基于DSP的数字心音信号检测系统设计

分析了心音信号的产生机理、信号成分及心音的临床诊断价值。根据人体心音信号噪声强、信号弱、随机性强、容易受到外界干扰等特点,设计了基于DSP的心音信号数字检测系统,该系统由心音传感器、放大电路、滤波电路、A/D转换和DSP等部分组成;使用该系统先后在多家医院进行了临床心音信号采集,300多例心音样本采集实验表明,本系统可实现对微弱心音数据的实时采集、放大与有效滤波,采集系统可以满足对心音信号的检测要求。     

基于反馈控制的自调整慢呼吸训练降压系统设计

针对患者进行缓慢呼吸训练时,难以适应慢呼吸节奏问题,提出了反馈控制-自调整模型提高患者适应性.通过反馈控制信号和自调整算法,生成后续引导呼吸信号;设计了反馈控制的自调整慢呼吸训练降压系统.呼吸传感器采集呼吸波,经呼吸率(BPM)检测算法、反馈-自调整模型,生成引导信号于7 in ISP显示屏指引呼吸.通过WM8960解码播放提示音乐,引导患者慢呼吸训练.经10名高血压患者进行累计100次慢呼吸训练,结果表明:随着训练次数增加,患者平均呼吸率从(15.16±0.92)次/min降低到(9.40±0.29)次/min,逐渐趋于慢呼吸状态.设计的降压系统能有效引导高血压患者进行慢呼吸训练.     

基于小波包的奇异信号检测方法及仿真

高压电器设备的故障大多与绝缘有关,而局部放电是造成绝缘损坏的主要原因之一。如何有效地从噪声和干扰中准确提取局部放电信号的特征,是绝缘故障在线检测的关键。针对高压电缆中的局部放电信号检测问题,提出了一种基于小波包的奇异信号检测方法。首先,分析后得到窄带信号和奇异的放电信号在小波包变换下会表现出截然不同的特性,然后利用这个特性,采用小波包的方法有效地抑制窄带干扰,并从噪声中提取出奇异的局部放电信号。仿真结果显示出在两项指标中,同步性指标大于99％,相似性指标大于90％,这证明了该算法能够从噪声和干扰中,有效地检测并提取出高压电缆中的局部放电信号。     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。     

基于DSP的振动信号检测系统的设计

为了对机械设备的振动情况进行实时的检测和分析,防止不良振动现象的产生,或改变振动参数提高机械设备的性能,采用了TI的DSP芯片TMS320VC5402对机械振动信号进行实时分析处理,设计了一种实时监测机械振动情况的检测系统;该系统能将机械振动的频率、振幅及相位信息传输给PC机,利用VB软件绘出振动信号的时域或频域图形,并且可以通过PC机发送分频系数给DSP,控制其采样频率,从而达到精确采样振动信号及调整振动参数的目的;实验表明该系统能提高振动信号的测量精度,具有现场应用的价值。     

基于偏最小二乘法的咳嗽信号检测

咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题。针对该问题,提出一种基于偏最小二乘分类法的咳嗽信号检测模型APLSCX。利用非对称偏最小二乘分类器处理类别不均衡数据的能力,对归一化的特征向量进行特征抽取,同时基于低维数据的方差调整分类平面。实验结果显示,与LCM、SVM等主流模型相比,APLSCX兼顾了小类的召回率和精度指标,具有较高的检出率和较低的误警率,更适用于自然语流中咳嗽信号的检测。     

基于DSP和混沌理论的微弱信号检测

针对混沌振子法检测微弱信号过程中大量的复杂运算问题,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)的硬件设计方案。利用该方案可以快速地解决混沌检测中的大量运算,文中同时给出了其软件实现方法。     

基于CASH-CFAR的跳频信号检测

为解决复杂短波环境下跳频信号检测概率低的问题,提出了一种基于恒虚警概率(CFAR)的稳健的跳频信号检测算法.分析了CASH-CFAR算法,为了提高运算速度对其进行了一定的改进,根据跳频信号的特点将其扩展到二维并应用到时频谱图上检测跳频信号,通过形态学图像处理方法滤除噪声.仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比情况下有效地检测跳频信号,并同时抑制定频干扰,检测率较高,运算速度快.     

基于LabVIEW的人体生理信号检测及处理系统设计

选择合适的传感器,设计制作人体生理信号检测、放大、滤波、A/D转换、单片计算机接口等电路,通过RS-232C与PC机连接;编写汇编语言程序及LabVIEW框图程序,完成人体生理信号的检测及处理工作,使家用普通PC机成为人体生理信号检测及处理仪器.     

基于主题与情感联合预训练的虚假评论检测方法

商品评论信息是用户线上决策的重要依据,但在利益的驱使下商家往往会通过雇佣专业的写手撰写大量虚假评论的方式来误导用户,进而达到包装自己或诋毁竞争对手的目的.这种现象会造成不正当的商业竞争和极差的用户体验.针对这一现象,我们通过情感预训练的方法对现有的虚假评论识别模型进行了改进,并提出了一种能够同时整合评论语义和情感信息的联合预训练学习方法.鉴于预训练模型强大的语义表示能力, 在联合学习框架中采用了2种预训练模型编码器分别用于抽取评论的语义和情感上下文特征,并通过联合训练的方法整合2种特征,最后使用Center Loss损失函数对模型进行优化.在多个公开数据集和多个不同任务上进行了验证实验,实验表明提出的联合模型在虚假评论检测与情感极性分析任务上都取得了目前最好的效果且具有更强的泛化能力.