基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.     

ErP5O14非晶玻璃的红外量子剪裁

研究了Er_1.0P₅O₁₄铒非晶玻璃的红外量子剪裁现象. 从吸收谱和激发光谱的计算比较中肯定了Er_1.0P₅O₁₄非晶 玻璃的1537.0 nm红外荧光为多光子量子剪裁荧光. 从Er_1.0P₅O₁₄非晶玻璃的可见和红外荧光发射光谱中发现激发²H_11/2, ⁴G_11/2和⁴G_9/2能级所导致的⁴I_13/2→⁴I_15/2量子剪裁红外荧光很强;基于自发辐射速率、无辐射弛豫速率和能量传递速率等参数的计算,对其量子剪裁机理进行了分析.发现起源于基态的强下转换能量传递{²H_11/2→⁴I_9/2,⁴I_15/2→⁴I_13/2},{⁴G_11/2→⁴I_13/2, ⁴I_15/2→²H_11/2},{⁴G_9/2→⁴F_7/2,⁴I_15/2→⁴I_13/2}和{⁴G_9/2→⁴I_13/2, ⁴I_15/2→²H_11/2}是导致Er_1.0P₅O₁₄非晶玻璃具有强的三光子和四光子量子剪裁红外荧光的原因.研究结果对改善太阳能电池效率有一定意义.     

基于类拐点特征向量的多层次指纹分类新方法

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性,通过对指纹图像的采集、细节特征提取并与样本库数据相比较的过程来实现指纹识别的技术.首次定义并成功提取了一种反映指纹方向场变化特点和规律的新特征向量,即类拐点特征向量.利用这一新的特征向量和从类拐点中抽取出来的指纹核心点为分类特征,以多层次树结构为分类策略,使不同类型的指纹在不同层次、不同特征空间都线性可分,从而分别获得最大的类间距离而最小的类内方差.在高维数比率样本测试条件下,分类的准确率达到99%以上,并且对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,从而真正实现了准确一致而又精细的指纹实时分类,具有很强的实用性和一定的推广价值.     

自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

无人机高光谱波段选择的叶面积指数反演

叶面积指数(LAI)是评价作物长势和作物产量的重要参数.为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度,以冬小麦为研究对象,获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据,开展冬小麦LAI反演研究.首先采用连续投影算法(SPA)、最佳指数法(OIF)以及逐波段组合法(E)分别进行无...     

自动指纹识别系统图像分割算法的研究

以指纹为代表的个人身份识别和认证，早就得到了人们的认可和使用．由于指纹具有唯一性和终身不变性，正成为近年来应用最为广泛的生物特征．一幅采集到的指纹图像，总不可避免地存在背景区域，所谓分割就是将背景区域从指纹图像中分离出来．噪声区域和背景区域各点的方向是随机分布的，而前景区域各点在某一方向上占主导地位．因此，前景区域中在与纹线流垂直的方向上灰度方差较大而在沿纹线流方向上方差较小．提出了一种指纹图像分割的新方法，首先将指纹图像分块，准确提取出每块的方向信息．分别沿平行块方向和垂直块方向求取块内各点的灰度变化，并计算该块在这两方向上所有点的平均灰度变化．对指纹图像每一块的两个方向灰度变化进行归一化处理，结合这两种判断依据确定该块是属于前景区域还是属于背景区域．本算法充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性，能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来，既节约了预处理时间，又能保证一定精度．     

基于多尺度的人体ECG信号质量指数谱分析

提出一种多重分形质量指数谱曲率和面积的概念,Cantor集的验证结果证明该两个参数在探测混沌时间序列复杂性方面是完全有效的.引入多尺度的分析方法,详细研究了不同采样频率和数据点下健康人、心肌缺血患者和心梗患者心电图(ECG)信号的质量指数谱,并与其他非线性参数进行了比较,期望从不同个体间的这种差异,获得区分健康人及有疾病人的非线性特征值.分类指标和单因素方差分析(ANOVA)检验结果表明,该方法达到了最好的综合区分效果.这一结论在早期诊断和临床应用方面具有一定的价值. 关键词： ECG 多尺度 多重分形 质量指数谱     

Decrease in Hurst exponent of human gait with aging and neurodegenerative diseases

In this paper the decrease in the Hurst exponent of human gait with aging and neurodegenerative diseases was observed by using an improved rescaled range （R/S） analysis method. It indicates that the long-range correlations of gait rhythm from young healthy people are stronger than those from the healthy elderly and the diseased. The result further implies that fractal dynamics in human gait will be altered due to weakening or impairment of neural control on locomotion resulting from aging and neurodegenerative diseases. Due to analysing short-term data sequences rather than long datasets required by most nonlinear methods, the algorithm has the characteristics of simplicity and sensitivity, most importantly, fast calculation as well as powerful anti-noise capacities. These findings have implications for modelling locomotor control and also for quantifying gait dynamics in varying physiologic and pathologic states.     

特奥运动员体质指数与血压的调查与分析

目的：了解特奥运动员体质指数与血压之间关系。方法：对2008-2009年参加特奥活动的59名特奥运动员进行身高、体重、血压的测量,并对测试结果进行统计学分析。结果：特奥运动员的体质指数与血压呈明显的线性相关,随着体质指数的增加、年龄的增大血压呈上升趋势,女性特奥运动员收缩压与年龄的相关性（r=O．183;p=0．361）高于男性特奥运动员（r=0．033;p=0．858）。结论：特奥运动员的肥胖率明显高于正常人,肥胖在特奥运动员中占较大比重,饮食结构的合理化和适当的运动是控制特奥运动员的BMI的重要措施。