心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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方舟網(wǎng)免費空間申請程序(自助建站系統(tǒng)) v3.0 1 界面美觀 2 后臺管理功能強大：A 可以設置多種參數(shù)，比如注冊時需要填寫什么，哪些不需要填寫。這些都可以自主選擇。B 開通方式選擇：可以選擇郵件通知，可以選擇即時開通，也可以選擇管理員審核。C 用戶管理：可以增，刪，改用戶。也可以修改用戶的權限。D可以修改系統(tǒng)參數(shù)，管理方便。 3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在www.99081.com文件夾下的data.mdb里。密碼采用加密存儲。 管理員賬號：99081 密碼：11111 后管登陸：99081 密碼：
上傳時間： 2015-01-11
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清華大學數(shù)據(jù)結構課上實現(xiàn)的B+樹，設計一個4階B+樹，包括： (1) 葉子的每個記錄應該包括4字節(jié)（long）關鍵碼值和60字節(jié)的數(shù)據(jù)字段(存儲文件名等，可以自定)，設每個葉子可以存儲5條記錄，而內(nèi)部節(jié)點應該是關鍵碼值/指針對。此外，每個節(jié)點還應該有指向同層下一個節(jié)點的指針、本節(jié)點存儲的關鍵碼數(shù)等； (2) 此4階B+樹應該支持插入、刪除以及根據(jù)給定關鍵碼值進行精確檢索與關鍵碼范圍檢索； (3) 顯示（打印）此4階B+樹的生長(含刪除節(jié)點)過程實例；
標簽： 清華大學 數(shù)據(jù)結構 樹
上傳時間： 2014-08-05
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七星醫(yī)院管理信息系統(tǒng)是國內(nèi)最好的HIS之一。具有以下特點：客戶端自 動緩存,運行速度快 醫(yī)保接口 語音唱收唱付、自定義業(yè)務語音用語 自定義報表功能 所有業(yè)務信息均可自定義配置,自定義病 人類型折扣率,醫(yī)院收費類別 藥品、衛(wèi)材、物資進銷存全面管理 可根據(jù)客戶需求自定義配置子程序如：掛號、收費、藥庫、西 藥房、中藥房、中心藥房、住院、病區(qū)、物資、醫(yī)生工作站、B超室、CT室、心腦電圖、核磁室、醫(yī)保科、檢查檢驗室、病人查 詢、院長查詢、財務、統(tǒng)計與報表、營業(yè)收支等。超強統(tǒng)計查詢與打印功能 支持所有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、查詢與檢索 ，
標簽： 自定義 HIS 語音 管理信息系統(tǒng)
上傳時間： 2015-06-13
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環(huán)冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式，這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個多項式的系數(shù) ，數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。 循環(huán)冗余校驗CRC 循環(huán)冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發(fā)送的數(shù)據(jù)對應的多項式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對應的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對應的數(shù)據(jù)。 (7) 設接收端接收到的數(shù)據(jù)對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯。
上傳時間： 2014-11-28
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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EasyJF開源Blog系統(tǒng)是一個由EasyJF開源團隊組織開發(fā)的基于Java平臺的開源博客系統(tǒng)。當前Blog已經(jīng)實現(xiàn)了基本的基本的博客的書寫、流量統(tǒng)計、排名、個人像冊、RSS、支持自定義模板、靜態(tài)html文件生成、權限系統(tǒng)、積分系統(tǒng)等功能。另外還將加入博客圈、音樂、專題等功能及更強大的權限系統(tǒng)支持。系統(tǒng)使用基于OO的方法設計，采用多層B/S構架，數(shù)據(jù)庫持久層使用EasyDBO，Web層使用EasyJWeb框架，java代碼與頁面完全分離，易擴展。
上傳時間： 2014-11-29
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crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環(huán)冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式，這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個多項式的系數(shù) ，數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。 循環(huán)冗余校驗CRC 循環(huán)冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發(fā)送的數(shù)據(jù)對應的多項式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對應的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對應的數(shù)據(jù)。 (7) 設接收端接收到的數(shù)據(jù)對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯
上傳時間： 2014-01-16
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自適應算術編碼 C語言This package was adapted from the program in "Arithmetic Coding for Data Compression", by Ian H. Witten
標簽： Compression Arithmetic package adapted
上傳時間： 2013-12-06
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