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提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态(正常、轻度病变和重度病变)进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。 相似文献
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通过分析LED封装材料中固晶胶对白光的影响,给出了不同固晶胶对白光LED光衰的效果图;通过分析荧光粉对白光LED光性能的影响,给出了用同一成分荧光粉加不同波长蓝光芯片形成的CCT/Ra关系图、同一波长蓝光芯片加不同成分荧光粉CCT/Ra关系图和蓝光芯片激发下荧光粉的相对亮度随温度的变化;通过分析配粉胶对白光LED光性能的影响,给出了不同折射率硅胶封装的白光LED光衰情况和膜清洗后不同折射率硅胶封装的白光LED光衰情况影响。从而可以依据光性能的需要,选择相应封装材料,并进行白光LED的封装设计与制造。 相似文献
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腔衰荡光谱技术(CRDS)由于其具有高灵敏度、高精度、装置简单等特点,被广泛应用于痕量气体检测、镜面反射率测量等领域。建立了一套基于连续波频率的腔衰荡光谱(CW- CRDS)装置,基于Pound-Drever-Hall(PDH)频率锁定技术将激光器的频率锁定到光学腔的纵模上,从而保证了激光功率到腔模的高效耦合。通过观测不同的声光调制器(AOM)关断频率对应的透射信号,得到光路最佳关断频率为60 kHz。使用该系统测量了光学腔腔镜的反射率,通过与非锁定情况下测量得到的结果进行对比,得出锁定后的结果漂移减小,误差也压缩为非锁定情况下的1/3。 相似文献
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文中提出了一种基于S变换时频谱图的喘鸣音信号检测算法。喘鸣音在时域中具有类似正弦波的形态,但难以直接提取特征。S变换在高频处具有较高的时间分辨率,在低频处具有较高的频率分辨率,可精细化分析喘鸣音信号时频特征。文中通过对呼吸音信号做S变换生成对应的时频谱图,提取与喘鸣音对应的二维谱图像特征,实现了喘鸣音信号检测。实验表明该算法对单个体自身训练的情形检测效果理想,检测敏感性指标可达100%,正阳性预测值可达98%以上。但对于喘鸣音共性特征提取欠缺,有待进一步探索。 相似文献
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