心电信号数字滤波的MATLAB仿真

心电信号是一种基本的人体生理信号,然而体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等各种噪声,为了消除心电信号检测过程中带有的上述3种噪声,采用MATLAB有针对性的设计了三种数字滤波器来滤除相应干扰。     

景观流行病学研究中的资料分析方法

大部分流行病学资料具有空间属性、区域变量特征,特别是在群体和生态学层次上研究获得的资料。如常见的流行病学资料发病率问题,常表现为区域变量,随不同的空间位置和空间尺度而变化。这些资料既表现出常规资料的随机性,又具有疾病空间化变量的结构性。基于随机独立同分布假设的传统生物统计学无法正确分析具有空间异质性、空间自相关的流行病学资料。借助具有强大空间数据管理、分析能力的地理信息系统,并结合空间统计学,正确地处理分析流行病学资料是科学的分析方法。合理集成地理信息系统和空间统计分析,正确运用于景观流行病学中,实现两者的完美结合。     

径向基函数神经网络在传染病发病率预测中的应用

传染病发病率的有效预测在传染病防治工作中意义重大,其预测理论和方法的研究一直是一个热点.现实中影响传染病发病的因素众多、相互关系复杂,各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述.本文采用基于时间序列的径向基函数(RBF)神经网络模型对传染病发病率进行预测,以实现传染病发病序列的非线性逼近.在实例分析中,以某市1991-2002年乙型肝炎(乙肝)月发病率数据建模,经过网络的不断学习和训练,得到合适的预测模型后对2003年1-6月的月发病率进行预测.通过与2003年1-6月的实际发病率进行比较分析以验证建模的可靠性,并与传统的时间序列模型预测结果进行比较,结果表明应用RBF神经网络模型对乙肝发病率的短期预测精度更高、效果更好.     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

TIRF显微镜下GLUT4囊泡的三维运动分析

利用TIRF显微镜动态实时地观测了GLUT4囊泡在脂肪细胞内的运动,并针对TIRF显微镜消散场成像的特点,提出了一种新的三维单粒子跟踪算法。算法首先针对囊泡的荧光淬灭问题,对荧光强度作了校正;然后,应用自适应的背景减除算法,分割出了运动的囊泡;最后,在跟踪过程中引入了Kalman滤波,减小了搜索的范围,从而避免了背景噪声以及虚假目标的干扰。对囊泡在胞内的长距离运动作跟踪实验,结果表明算法不但在成像平面上取得了很好的跟踪效果,而且也有效地推算了囊泡在垂直于成像平面方向上的运动。     

数字签名技术在电子病案中的应用分析

医院信息系统的建立使电子病案信息被广泛利用，电子病案信息的安全性因而成为我们关注的焦点。电子病案的信息具有共享性，同时也就存在了不安全性，因此，电子病案的安全问题是影响电子病案应用的关键。通过电子签名、电子身份认证、电子数字证书等信息加密和鉴别机制，可以确保电子病案具有其法律效力。本文主要介绍了有代表意义的哈希（Hash）数字签名技术，并就其在电子病案中的实际验证应用进行了详细深入的分析。     

明暗不同环境下近视及散光眼视觉质量与高阶像差Zernike系数间的关系

目的 探讨在明、暗环境下近视及散光眼视觉质量与高阶像差Zernike系数间的关系. 方法 对123例受试者单眼进行研究.利用Itracy波前像差仪测量像差;分别在明、暗环境下测量对比敏感度及100％、25%、10%、5％四种对比度视力,同时用puillometer测量相应瞳孔大小.分析所有受试者相应瞳孔大小下的高阶波前像差的Zernike系数和对比敏感度函数曲线下的面积(AULCSF)、不同对比度视力(MFVA)间的关系. 结果 在明、暗环境下,AULCSF与C12相关(P＜0.05);25％、10％、5％对比度视力均与C12相关(P＜0.05),100％对比度视力与C12无关(P＞0.05) 结论 在明、暗环境下,影响视觉质量的主要是球差.     

模糊规则系统在急性心肌梗死诊断中的应用

目的人工神经网络应用于急性心肌梗死（AMI）诊断，提高诊断疾病与发病时间的准确率，协助医师尽快做出诊断和对症治疗。方法基于模糊规则系统对反映心肌损伤的相关酶类生化标志物（以下统称心酶谱）检验项目数据进行分析。在设计中，运用遗传算法较强的搜索能力为数据生成最佳的隶属度函数。通过适应度评估函数提供充足的运行时间，系统将会聚类得到优化的隶属度函数。系统的规则库通过缓慢学习算法（LazyPOP）自动建立的模糊规则组成。在整个过程中，模糊隶属度函数和模糊规则都会变得更加优越。系统对569个急性心肌梗死病例进行分析。结果智能诊断系统对急性心肌梗死诊断准确率：83．2356％，错误病例：31例。疾病发病时间准确率：86．6492％，错误病例：27例。结论通过系统分析获得对AMI患者早期诊断的规律，在保证心酶谱优点的基础上，提高急性心肌梗死诊治的诊断率。同时，确定发病的不同阶段，尽早介入治疗，达到减轻患者经济负担的目的。     

山东省肾综合征出血热疫源地空间异质性研究

目的探讨山东年肾综合征出血热（HFRS）疫源地的空间异质性。方法采用变异函数模型，对山东省1974—2004年的HFRS疫情资料进行定量分析。结果可将山东省HFRS疫源地空间异质性及其动态变化划分成5个阶段。且各阶段存在1个过渡年。结论HFRS发病率的变异函数模型显示丁山东省30年来HFRS疫源地空间结构经历了由简单到复杂，再由复杂到简单的变化过程。