Classification of cardiac sound signals using constrained tunable-Q wavelet transform

The features extracted from the cardiac sound signals are commonly used for detection and identification of heart valve disorders. In this paper, we present a new method for classification of cardiac sound signals using constrained tunable-Q wavelet transform (TQWT). The proposed method begins with a constrained TQWT based segmentation of cardiac sound signals into heart beat cycles. The features obtained from heart beat cycles of separately reconstructed heart sounds and murmur can better represent the various types of cardiac sound signals than that from containing both. Therefore, heart sounds and murmur have been separated using constrained TQWT. Then the proposed novel raw feature set has been created by the parameters that have been optimized while constraining the output of TQWT together with that of extracted by using time-domain representation and Fourier–Bessel (FB) expansion of separated heart sounds and murmur. However, the adaptively selected features have been used to obtain the final feature set for subsequent classification of cardiac sound signals using least squares support vector machine (LS-SVM) with various kernel functions. The performance of the proposed method has been validated with publicly available datasets and the results have been compared with the existing short-time Fourier transform (STFT) based method. The proposed method shows higher percentage classification accuracy of 94.01 as compared to 93.53 of STFT based method. In comparison with STFT based method, it is noteworthy that the proposed method uses well defined and lower dimensionality of feature vector that can reduce the computational complexity.     

KBP 6.5/13燃重油锅炉改烧水煤浆工业性试验

主要论述锅炉采用低温旋风燃烧水煤浆技术，研制出KBP6.5/13重油锅炉旋风燃烧水煤浆工艺，提出锅炉燃水煤浆工业性试验结果，该结果表明了锅炉燃烧效率达95%以上，而且工作稳定，并大大降低了有害污染物排放。     

主流视频编解码软件的硬件性能分析与设计

网络视频会议以及高清视频点播等应用的广泛流行,对视频编解码的编码质量以及编码速度提出了更高的要求。为帮助硬件设计人员设计更强大的专用处理器去适应视频编解码应用的发展趋势,并评估处理器设计的合理性和正确性,对视频编解码进行分析和测试,提出一套基准测试程序。采用自顶向下的分析方法,以流行性、编解码效率、压缩质量和开源性为标准,选取主流的视频编解码软件,进行热点函数分析。抽取变换、量化以及滤波过程中的热点函数,使之成为视频编解码测试程序,为其构造典型输入集。通过分析真实硬件平台上这些测试程序的计算和访存特性,给出处理器设计的建议。结果证明,该基准测试程序使用10%的代码量即可反映视频编解码过程的主要特征,对处理器设计具有指导意义。     

结合误差变换的Bouc-Wen迟滞非线性系统反步控制器设计

针对智能材料执行器中非平滑、多映射的迟滞非线性,采用Bouc-Wen模型描述迟滞,并提出了一种基于误差变换的反步控制器设计方案.首先利用Bouc-Wen模型中的变量特性,通过预设性能函数,将误差约束在预设范围内.然后通过误差变换,将一个对输出误差存在约束的跟踪问题转化为一个无约束的镇定问题.最后利用反步控制法设计迟滞系统的控制器,该控制方法保证期望的跟踪精度,并能将误差限定在设定范围内且满足预设性能,提高了系统的暂态和稳态性能.仿真结果表明设计方法的有效性.     

结合小波变换的梯度场图像渐进融合算法

基于梯度场的图像融合算法只适用于尺度差异不大于1∶4的多光谱图像与全色图像。针对尺度差异为1∶8的北京一号卫星多光谱图像及高分辨率全色图像的融合问题,提出一种结合小波变换的梯度场图像尺度渐进融合算法。利用小波变换方法将多光谱图像与高分辨率全色图像尺度差异倍数缩小,得到基于小波变换的初级融合,再进行基于梯度场的Poisson图像融合。实验结果表明,渐进融合图像与多光谱图像的平均颜色差异值为23.5,与高分辨率全色图像的平均梯度差异值为2.1,多尺度纹理特征值差异值分别为3.98、10.2、18.9,渐进融合图像与高分辨率全色图像的空间细节和纹理细节吻合程度更好。     

Kinect体感控制性能优化方法

为提高基于Kinect体感应用程序控制识别的稳定性、准确性与鲁棒性,针对手臂光标延迟与身体控制场景内容稳定性的问题,提出在Unity3D平台下的体感控制性能优化方法。基于数据转化思想,通过放宽手臂光标触发成功条件,将单点稳定触发转化为范围稳定触发,实现手臂光标延迟性能优化;通过将身体位置控制场景内容转化为模拟键盘方向键输入的方法,实现身体控制场景内容稳定性优化。实验结果表明,该方法能够有效提高体感应用程序的相关性能。     

热压2％（mol）Y_2O_3－ZrO_2陶瓷中t－m相等温转变

用热膨胀分析、Ｘ射线衍射研究了热压２％（ｍｏｌ）Ｙ＿２Ｏ＿３－ＺｒＯ＿２陶瓷中ｔ－ｍ等温转变动力学。结果表明：经过快速冷却而得到的四方相（ｔ）在随后２００～４００℃区间保温时发生了四方相（ｔ）到单斜相（ｍ）的转变。该转变的时间－温度－转变量（ＴＴＴ）曲线呈Ｃ形，鼻子温度为３００℃。高于或低于上述温度范围，未出现ｍ相，可用Ａｖｒａｍｉ方程的一般形式来描述动力学曲线。该相变的形核与长大均是时间的函数，相变激活能为２８．６７ｋＪ／ｍｏｌ。ｔ相的亚稳性不仅与稳定剂分布及晶粒尺寸有关，而且还受冷却速度所控制。     

微波自动测量系统多频率测量方法研究与实现

对多频率测量方法进行了分析和研究。在自动测量线系统即微波自动测量系统的基础上,提出一种进行多频率测量的新方法。即根据线性叠加原理,对驻波信号电压的空间分布进行频谱变换,结合自动测量线实现多频率测量。经过实验测量,得到了较为理想的效果,验证了该方法的有效性。该方法扩展了自动测量线应用性,对低成本、多功能、多频率微波自动测量系统的研制具有一定参考意义。     

基于Hilbert曲线和位置自调节法的图像版权保护算法

以小波的相关理论为基础,先把水印图像预置乱处理,对宿主图像直接进行小波包分解,之后将水印的低频部分和中高频部分分别采用Hilbert曲线扫描和位置自调节法嵌入到宿主图像中,嵌入强度可根据图像的内容自适应调节。通过实验观察,新算法在抗压缩和抗剪切性能有所提升,同时隐蔽性和抗噪能力也得到了较大改观,结果充分说明该算法是一种性能较为优良的图像版权保护算法。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.