Philips的mr傳感器KMZ52的管方資料可用于開發(fā)電子指南針
標(biāo)簽： Philips KMZ 52 mr傳感器
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：huangld
philips公司的mr傳感器的開發(fā)參考手冊其中有使用實(shí)例
上傳時(shí)間： 2017-01-26
上傳用戶：Miyuki
這是一個(gè)文檔管理系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了文件的制作、修改、傳遞、、保存、銷毀、存檔等一系列操作。 用戶名為mr 密碼:mrsoft SQL Sever2000安裝時(shí)驗(yàn)證模式為混合模式，用戶名為sa，密碼為空。 本實(shí)例使用ADO數(shù)據(jù)庫連接技術(shù)
標(biāo)簽： mrsoft Sever 2000 SQL
上傳時(shí)間： 2014-12-03
上傳用戶：壞壞的華仔
usi最新的WM-G-mr-09 wifi模塊的datasheet
標(biāo)簽： datasheet WM-G-mr wifi usi
上傳時(shí)間： 2017-03-25
上傳用戶：邶刖
Matlab實(shí)現(xiàn)NIfTI(ANALYZE)核磁共振圖像讀取保存制作 Tools for NIfTI (ANALYZE) mr image 這個(gè)Matlab程序包用于處理核磁共振圖像，可以讀取顯示、保存、制作該圖像。
標(biāo)簽： ANALYZE Matlab NIfTI Tools
上傳時(shí)間： 2017-04-22
上傳用戶：hasan2015
This is a paper from mr.Raulef, it is study about combining transmit diversity for multicarrier system
標(biāo)簽： multicarrier combining diversity transmit
上傳時(shí)間： 2017-06-26
上傳用戶：tonyshao
心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)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(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)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(gè)方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)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(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對心音信號進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，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(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)心音信號的時(shí)頻分析結(jié)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(shí)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(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)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(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)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(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)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(gè)心動周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)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(shí)現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運(yùn)行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實(shí)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(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對心音信號進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)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(diǎn)圖，建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)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(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號，進(jìn)一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)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(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
Angle measurement is frequently required in both automotive and industrial applications. Contactl
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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·《氣體傳感器論文資料》[PDF&NH&KDH]收集氣體傳感器的資料：★氨氣傳感器 NH3 CR-200 ★氨氣傳感器 NH3 mr-100 ★半導(dǎo)體臭氧氣體傳感器 ★半導(dǎo)體氣敏元件 ★半導(dǎo)體陶瓷型薄膜氣敏傳感器的研究進(jìn)展 ★臭氧傳感器O3C-5 ★臭氧傳感器O3S-5 ★傳感器大全分類查詢表 ★低維半導(dǎo)體氧化物的合成及氣體傳感器的研制★電子鼻動態(tài)特征信息處理方法研究★電子鼻技術(shù)及在
上傳時(shí)間： 2013-06-24
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USI WiFi module specification
標(biāo)簽： Specification WM-G-mr WiFi 09
上傳時(shí)間： 2013-11-20
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