能量熵与峰值窗口结合去除眼电伪迹研究

为改进传统独立分量分析自动去除眼电伪迹算法中存在识别眼电分量速度慢、需采集同步参考眼电信号、丢失脑电信号问题,提出一种不需要参考眼电信号的眼电伪迹自动识别去除方法。利用FastICA分解出独立分量,计算各独立分量频谱能量熵,以频谱能量熵值作为判据识别出眼电分量;然后使用峰值窗口分离出眼电分量中存在的脑电信号,与其他独立分量进行拼接;利用FastICA逆变换重构出去眼电伪迹的脑电信号。实验结果表明：该方法能准确快速自动地去除眼电伪迹,并较好地保留其他的脑电信号成分;频谱能量熵识别眼电伪迹平均用时为0.01?s,准确率为98％,适用于实时EOG去除。     

“信号与系统”Matlab实验仿真教学系统设计

针对＂信号与系统＂课程硬件实验教学不够深入和灵活的缺点,在分析理论教学和工程实际需求的基础上,利用Matlab和Simulink,建立了＂信号与系统＂实验仿真教学系统,并从系统设计、内容设计、界面设计、开发工具、二次开发等五个方面对该系统进行了阐述。实验教学表明,该系统可以克服硬件实验系统的局限性,加深和拓宽了实验内容和实验层次,增强了实验的灵活性,有利于培养学生的实验动手能力和创新能力。     

基于CAM-YOLOX的大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测

针对大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测中遇到的陆地目标虚警和岸边目标漏检等问题,基于YOLOX设计了一种轻量化的改进模型CAM YOLOX。首先,在骨干部分嵌入CAM,增强舰船特征提取以保持较高的检测性能;其次,在特征金字塔网络结构中增加一个浅层分支,以增强对小目标特征的提取能力;最后,在特征融合网络中用Shuffle unit替换CSPLayer中的CBS和堆叠的Bottleneck结构,实现了模型压缩。在LS-SSDD-v1.0遥感数据集上进行实验,实验结果表明,本文改进算法相较于原始算法在近岸场景舰船检测的精确率P提高了5.51%,召回率R提高了3.68%,模型参数量减小了16.33%。本文算法能在不增加模型参数量的情况下,有效抑制近岸场景中陆地上的虚警和减少岸边舰船漏检率。     

《信息论与编码》实验教学平台的设计

针对信息论与编码课程的内容和特点,基于Matlab编程方法,将验证性实验与研究性实验相结合,开发设计了多层次、模块化的立体式实验教学平台,使抽象的理论实例化。实践证明,该平台具有操作方便、交互性强等特点,为实验教学提供了一个有效的辅助工具。     

基于体素值及其梯度值的三维医学体数据分类

结合目前PC图形硬件和医学图像的特点,对基于体素值及其梯度值的体数据分类模型进行了改进,提出了一种改进模型的加速算法.保证不透明度随梯度幅度值的增加而增加的前提下,对梯度幅度值进行放大,以避免过小的梯度幅度值最终产生零值不透明度.结合体数据的窗口变换,用户可以选择不同的梯度幂,观察到不同梯度幅度值的组织边界,为体数据的分类带来了灵活性.     

基于多尺度方向数值模式的肝功能分级方法

针对现有肝功能分级方法存在有创性、时效性等问题,提出一种基于CT图像多尺度方向数值模式的肝功能分级方法.利用Gabor滤波器提取肝脏感兴趣区域的多尺度纹理特征,对各尺度的主要方向进行数值模式的紧凑编码并分块统计直方图,获取多尺度特征向量,利用支持向量机构建肝功能分级模型.临床数据实验结果表明,该方法有效且可行,具有非侵...     

研究性学习在“信号与系统”课程教学中的应用

研究性学习是研究性课程教学中的一种重要的教学手段。本文在分析"信号与系统"课程教学实际情况的基础上,提出从培养学生持续地研究动力、增强学生继续研究的技能、提供研究资料以及培养学生管理自己研究活动的能力等几个方面,对研究性学习思想在"信号与系统"课程教学中进行了应用。     

基于肝脏CT图像GLTP特征的肝功能分级方法研究

现阶段对终末期肝病患者的短期、中期死亡率进行预测的方法主要依赖于患者的血液检查指标,通过终末期肝病模型（MELD）进行肝功能分级——“低危”、“中危”和“高危”。考虑到CT影像与肝脏病变有良好的相关性,论文对患者的肝脏CT图像进行分析,提出了一种基于梯度局部三值模式（GLTP）的肝脏CT图像分类的方法。首先,通过对肝脏CT图像进行预处理,提取出大小相同且不包含肿瘤和血管的肝脏感兴趣区域;然后,提取CT图像的GLTP特征,并利用主成分分析法对特征进行降维;最后,采用支持向量机对特征进行分类。为了验证方法的有效性,实验使用江苏省人民医院采集得到的肝脏CT图像进行了肝功能分级实验,结果表明,该方法揭示了MELD肝功能分级与CT影像存在着一定的潜在关系,对于临床诊断有一定的辅助和应用价值。