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基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。 相似文献
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设计了一种用于人体传感器网络的低功耗接收器模拟前端,电路物理层信道利用人体进行通信,并采用了一种宽带信号传输技术,可以在0.8 V电压供电,100 mV输入敏感度条件下传输20 Mb/s的数据。片上的电压偏置电路提供了50Ω的输入阻抗。放大器采用了一种低压低功耗的Cascode结构,具有58 dB的增益,25 MHz的增益带宽积。另外采用了一种结构简单,功耗极低的电流反馈型Schmitt触发器。电路采用SMIC0.13μm标准CMOS工艺设计,面积0.02 mm2,供电电压0.8 V,功耗仅为2.2 mW。 相似文献
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基于改进萤火虫算法的SVM核参数选取 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)是一种性能优异的机器学习算法,其核函数参数的选取对于建模精度以及泛化能力有着重要的影响。提出一种基于改进萤火虫算法的SVM核函数参数选取方法,通过改进萤火虫位置更新公式并在移动过程中引入亮度特征从而确定最佳的SVM核函数参数。实验表明,该算法选取的SVM核函数参数在保证分类器收敛性能的同时,提高了分类精度,取得了良好的优化效果。 相似文献
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无线网络协议的校验纠错机制繁重复杂,加重了通信带宽的负担.盲源分离无需任何先验知识就可重构出源信号,成为无线传感器领域的研究热点.但网络部署中,传感器信号的量化位数和Modem个数难以确定.针对上述问题,提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的盲源分离算法.算法根据空间状态方程和测量方程,用平方根容积卡尔曼估计分离向量.实验结果表明:SRCKF算法在保持极高分离精度的情况下,能有效计算出量化位数和Modem个数的最优值,SRCKF算法效率是同类无先导卡尔曼滤波(UKF)算法效率的1.3578倍. 相似文献
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基于嵌入式系统的Ogg Vorbis音频解码器实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了Ogg Vorbis音频标准,给出了基于三星CaADM2E嵌入式系统的Ogg Vorbis音频解码器的实现,并详细讨论了实现过程中功能模块划分、内存配置、数据位宽转换和汇编代码优化,最后给出了性能分析. 相似文献
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一种gshare分支预测器的低功耗设计方法 总被引:1,自引:3,他引:1
功耗与性能在高端嵌入武计算系统中都是非常重要的设计指标。基于深度流水处理器中所使用的动态分支预测器的微结构特点,提出了一种利用分页技术来有效的降低gshare分支预测器的功耗的设计方法,详细分析了分支预测器的大小、分页数以及功耗、面积之间的内在关系。 相似文献
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自旋转移力矩磁隧道结(STT-MTJ)是一种新兴的非易失性存储单元.因为有着掉电后数据不丢失、无限的写次数、与CMOS工艺兼容、不会增加器件面积以及良好的可缩放性等诸如多优点而得到了广泛的研究.但是由于目前的工艺厂商尚未推出相应的模型,研究者难以先期使用该技术进行电路设计.文章介绍了STT-MTJ的工作原理,详细研究了使用Verilog-A对STT-MTJ建模的思路,并在HSPICE中进行了仿真验证,为后续的STT-MTJ研究奠定了基础. 相似文献
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提出了一种基于分支软件水印方案识别器的VLSI实现.硬件形式的识别器一般难以获取嵌入式系统内部的函数返回地址,通过改进获取指纹信息分支函数(FBF)入口的方法,使得只需要根据系统的程序指针和指令字就可以完成FBF函数入口的识别,使原有方法更适用于嵌入式系统.最后针对所支持的指令集进行了仿真测试,并对设计实现进行了逻辑综合.性能分析表明,硬件形式识别器识别速度远远超过软件的识别速度. 相似文献
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