用于血压自适应控制的最小偏差超前控制算法及其仿真研究

本文提出了用于血压自适应控制的最小偏差超前控制算法,此算法与生理系统增益、时延等参数因人、因时而异的特点相适应。对各种可能情况进行了计算机仿真,仿真结果与理论分析一致。     

自适应杂交NGA及其在多值电路分析中的应用

提出了一种具有自适应交叉算子的ＮＧＡ算法（简记为ＡＣＮＧＡ），以解决具有多模态函数的参数优化问题，ＡＣＮＧＡ能随着解空间参数结构的变化，自适应地选择不同的杂交算子并确定相应的杂交率，使解群在保持多样性的前提下，以较收敛率得到最优解集。该算法可求解非线性方程组，并主解具有任意约束关系的非线性电阻电路的所有解。     

一类工业固定床反应器热点温度的非线性自适应控制

以工业邻二甲苯氧化非绝热管式固定床反应器为研究对象，通过正交配置集中化建立了一个降阶非线性动态模型。直接以降低模型作为开环状态观测器及新型的非线性自适应控制算法设计控制器，设计了该类固定床反应器热点温度的非线性自适应控制系统。仿真结果表明，该热点温度控制系统具有良好的跟踪性能、抗干扰性能和鲁棒性能。     

一种基于磁敏感加权成像技术的三维脑静脉提取方法

综合考虑静脉的局部灰度特征、全局灰度特征以及管状信息三方面特征的基础上,提出了一种基于血管增强扩散滤波的自适应阈值生长法。该方法先采用血管增强扩散滤波器增强静脉的连续性,从而提高了细微静脉的检出率,并且降低了团块状的顺磁性伪影的干扰：然后采用改进的自适应阈值分割法提取脑部静脉。结果表明．该分割算法较好地解决了团块状的顺磁性伪影干扰的问题．也有利于在脑部SWI图像中提取细小的静脉结构。     

体表心电图处理中应用的滤波技术

体表心电图信号是毫伏级的微弱信号，在记录过程中可能受到多种干扰的影响。如何抑制噪声，提取纯净的心电信号是心电信号处理需要解决的一个重要问题。本文综述了心电图处理中应用的高频滤波技术。并从实用性角度概括了评价算法优劣的若干原则     

真实种植体三维有限元模型的建立

目的寻求一种快捷的建立不同种类种植体三维有限元模型的方法。方法利用Pro/E三维制图软件绘制种植体和颌骨骨块三维模型,利用AnsysWorkbench有限元分析专用软件与Pro/E的无缝接口功能,进行单元划分,建立三维有限元模型。结果建立了与不同种类种植体实体相一致的三维有限元模型。结论利用Pro/E辅助建模可以建立真实的种植体三维有限模型,该方法高效快捷,为后期复杂的种植修复力学分析奠定了基础。     

自适应干扰对消器在生物电信号处理中的应用

基于LMS算法的自适应干扰对消器是一种能自动调节系统参数的滤波器,具有较好的鲁棒性,可以应用在各种信号特别是生物电信号的提取、数据处理上.运用这个算法,本文以心电信号为例,实现了对心电信号的工频干扰消除和基线漂移消除,均取得了良好的效果.     

临床试验中自适应设计的urn模型和RPW规则及其模拟

目的：探讨临床试验中设计驱动型自适应设计的优缺点及适用范围．方法：通过对基于概率罐子（urn）模型的随机化胜者优先（RPW）规则的原理分析得出期望分配公式，并据此进行蒙特．卡罗（MonteCarlo）计算机模拟．结果：假定总体成功率分别为PA，PB的两处理临床试验，当PA，PB不相等且PA＋PB〈1．5时，采用RPW规则能够将更多的受试者分配给成功率较高的处理组．结论：RPW规则可适用于临床试验中有一定响应延迟的情况，通过选择合适的RPW初始参数可减少样本方差，增加试验的稳定性．     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

医学超声图像三域滤波去噪算法

针对视频格式的医学超声图像序列,提出了一种同时利用空间域、灰度域和时间域的相关信息的三域滤波算法。首先对每一帧图像,充分利用空间域和灰度域的相关信息构建自适应邻域,接着进行空间域和灰度域加权滤波,最后利用相邻帧之间的时域相关性进行时域加权滤波。三个域的滤波均采用高斯核函数加权,从而减小了滤波结果对阈值选取的敏感度,提高了算法的稳定性。实验结果表明,三域滤波算法能有效地抑制图像中的噪声,并保留边缘细节,有利于图像的特征提取、识别和分析。