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基于混合神经网络的ECG数据压缩 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于神经网络自适应模板匹配(NNATM)的ECG压缩方法,利用Kohonen的自组织特征映射(SOFM)对ECG波形进行分类,然后根据分类结果将心搏波形送往相应的前馈网络压缩,并生成一匹配模板,最后用SAPA3算法对残差信号进行处理。对以250Hz和11bit量化的MIT/BIH心电波型的实验表明,该方法压缩效果好于SAPA3算法。 相似文献
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详细介绍CIMS中基于信息集成的刀具管理系统的设计及开发过程,并描述了第四代语言工具在软件实现中的运用。 相似文献
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随着语音合成和语音转换技术的快速发展,欺骗语音检测方法仍存在欺骗检测准确率低、通用性差等问题。因此,提出一种基于上下文信息与注意力特征的端到端的欺骗检测方法。该方法基于深度残差收缩网络(DRSN),利用双分支上下文信息协调融合模块(DCCM)聚集丰富的上下文信息,融合基于协调时频注意力机制(CTFA)的特征以获得具有上下文信息的跨维度交互特征,从而最大化捕获伪影的潜力。与最佳基线系统相比,在ASVspoof 2019 LA数据集中,所提方法在EER和t-DCF性能指标上分别降低68%和65%;在ASVspoof 2021 LA数据集中,所提方法的EER和t-DCF分别为4.81和0.311 5,分别降低48%和10%。实验结果表明,所提方法能有效提高欺骗语音检测的准确率和泛化能力。 相似文献
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