一种改进的基于DFT-MMSE的信道估计方法

传统的DFT-LS算法在最小二乘(LS)估计的基础上对循环前缀以外的信道冲击响应置零,在性能优于最小二乘(LS)的同时,降低了估计算法的计算复杂度。理想的最小均方差(MMSE)算法与其相比,计算复杂度大,但是性能优于DFT-LS。本文在传统DFT-MMSE估计算法基础上提出了一种新的方法,针对传统DFT-MMSE算法只对循环前缀以外的信道冲击响应做置零处理的问题,对循环前缀以内的信道冲击响应设定阈值门限,有效滤除部分循环前缀以内的噪声。理论分析与仿真结果表明,本文方法的性能优于传统的DFT-MMSE估计算法,劣于理想情况下的MMSE估计算法;计算复杂度低于传统的DFT-MMSE估计算法和理想情况下的MMSE估计算法。     

基于人工神经网络的荧光光谱识别

目的利用人工神经网络的方法对杂质气体的荧光光谱进行识别。方法选用三层前馈型单输出的神经网络结构,学习算法选用自适应的RLS（Recursive Least Square）算法,在对基于RLS算法的三层前馈单输出的神经网络学习训练完成后,引入互联权重删剪算法对网络的输入层进行删剪。网络的结构不但得到了优化,而且计算复杂度也大大降低。提高网络的泛化能力;最后利用优化后的网络对测试样本进行识别。结果仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,在降低了网络的计算复杂度的同时,删剪优化后的正确识别率能够达到100%。结论利用RLS算法能够提高网络的运算速度,在此基础上的删剪算法能够降低计算的复杂度,并且能够对冗余信息进行了剔除,进而提高整个网络的识别能力。     

手绘直线、螺线的两个统计指标定量检测手震颤

目的 :定量检测神经科患者的手震颤。方法 :手绘直线、螺线经计算机图像识别数值化 ,计算平均偏离 (AverageDeparture,AD)和加权平均均方差 (WeightedAverageRootMeanSquare,WARMS) ,对手震颤患者组和健康对照组进行t检验。结果 :手震颤患者组和对照组之间AD、WARMS存在显著性差异。结论 :AD和WARMS可作为神经科患者手震颤的定量指标     

近红外光谱技术快速测定醋香附中α-香附酮的含量

目的:醋香附的含量测定采用挥发油测定法,检测耗时长、操作复杂,且未规定具体有效成分及其含量评价指标。为解决此问题,探索采用先进的检测技术测定醋香附中具体有效成分的含量,结合近红外光谱技术,建立快速、准确的定量分析模型。方法:采用HPLC检测α-香附酮的含量,流动相甲醇(A)-0.1%磷酸水溶液(B)梯度洗脱(0~10 min,30%~73%A;10~40 min,73%~76%A;40~50 min,76%~30%A),检测波长252 nm;采用近红外光谱仪采集醋香附的近红外光谱图,以醋香附中α-香附酮的HPLC测量值为参考,建立偏最小二乘法(PLS)定量分析模型。结果:建立了α-香附酮定量模型,模型的内部交叉验证系数(R2),校正均方差(RMSEC),预测均方差(RMSEP)分别为0.987 5,0.006 2,0.007 2,交叉验证均方差(RMSECV)为0.020 4,经验证模型平均回收率101.33%。结论:该方法检测速度快、预测结果准确,可用于快速测定醋香附中α-香附酮的含量。     

心音信号的自适应滤波

本文介绍了心音信号被白噪声污染后的自适应滤波方法。该滤波器能从噪声中估算出信号成分,同时移去与信号不相关的噪声。在自适应过程中采用LMS算法调整滤波器的权系数。通过用已知心音信号和附加噪声的计算机模拟,结果表明,用自适应滤波方法可改善信噪比到满意的程度。     

指端脉搏波的自适应滤波

本文介绍了二种取消指端脉搏波中噪声的自适应滤波器结构。自适应滤波从根本上使原始输入与参考输入之间的均方差达到最小，从而提取出信号、消去噪声。这里原始转入为一个带嗓的脉搏波，参考输入则选为与脉膊波中噪声成份相关的另一噪声。结果表明，自适应滤波可有效地移去脉搏波中的基线飘移和50HZ的电源干扰。     

一种新的舌癌图像快速自动分割方法

目的:研究一种新的舌癌图像自动分割算法以实现对舌癌肿瘤的快速准确分割。方法:通过引入一种基于局部均方差的自适应尺度算子实现演化曲线在演化过程中的自动调整,从而更高效率地向真实目标边界运动,并且克服舌癌肿瘤图像中目标边界不清和图像灰度不均匀等不良因素带来的影响。此外,为加快曲线的收敛速度,本文提出了一种新的能量项评估演化曲线轮廓内部和轮廓外部区域灰度的分布差异,以此引导曲线自适应地调整演化速度,减少完成分割任务所需的迭代次数。结果:使用本方法对22幅舌癌肿瘤MRI图像进行分割,分割结果与真实结果之间的重叠率Dice值为0.82,豪斯多夫距离HD值为1.732 mm。结论:将本文算法与其它现有的几种活动轮廓模型进行定性和定量对比分析,实验结果表明本文算法在对细节及弱边缘灰度的处理上表现更加优异,可用于舌癌肿瘤的精确分割,为临床分析提供辅助信息。     

基于模型的乳腺X线图像胸肌分割算法研究

本文提出了一种基于模型的乳腺X线图像分割胸肌区域的新算法。该算法利用一组不同尺寸的感兴趣区(ROI)作用到乳腺X线图像，进而将每一个ROI得到的最优阎值组合成一条最优阎值曲线以及与该曲线对应的局部均方差曲线。在此基础上，根据我们提出的近似真实乳腺图像胸肌模型的特征，自动确定图像中胸肌区域的最佳分割阈值。最后，使用两段直线粗拟舍和多边形精拟合，精确提取出了阈值化的胸肌边界。通过对多达60幅临床乳腺X线图像的实际测定，得到了比较理想的胸肌边界检测效果。     

黄芪水提液浓缩过程的AOTF-近红外光谱法在线分析

用声光可调滤光器（AOTF）-近红外光谱法在线分析黄芪水提液浓缩过程。用偏最小二乘（PLS1）法建立NIR光谱与参考值之间的校正模型，并对在线过程中收集的预测集样品进行含量预测来验证所建模型。结果显示，浓缩液密度和黄芪甲苷的内部交叉验证均方差（RMSECV）为0．0139和0．0076，R^2为0．9773和0．9849。浓缩液密度和黄芪甲苷的相对误差为1．03％和2．24％。     

基于小波阈值法的脉搏波去噪算法

目的消除可穿戴式脉搏波监测设备在连续测量中由于运动造成的运动伪差,保证设备准确性和稳定性。方法通过选取合适的小波基、小波最大分解层数、阈值函数和阈值方法,对脉搏波信号进行小波阈值处理,提出了一种基于小波阈值法去除脉搏波噪声的算法。并针对在脉搏波信号采集过程中出现的基线漂移、工频干扰和运动伪差,与加窗傅里叶变换去噪后的结果进行对比。结果在信噪比、均方差和平滑度等关键指标上,小波阈值法的效果更优。利用db9小波基对脉搏波信号进行6层小波分解,设置启发式阈值所得到的处理效果最好。结论该算法能够有效抑制工频干扰和运动干扰,使信噪比提高22 dB,均方差接近于0,且平滑度降为原来的11%,实现脉搏波信号采集中干扰的有效去除。