ECG 信号QRS 波群检测算法的进展

QRS波群是ECG信号的重要组成部分,是心电信号分析的基础.QRS波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法,并逐步地走向成熟,在实际应用中得到实现.本文就QRS波群的检测方法作了具体的整理与分析,较全面的阐述了实际应用中的各种算法,最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望.     

1961-2005年东北地区气温和降水变化趋势

利用东北地区96个气象站1961-2005年的日平均气温和日降水量资料,采用线性倾向率法,累积距平法,Mann-Kendall法和Morlet小波分析等方法,对东北地区近45年来的气候变化和突变现象进行了研究.结果表明:近45年来,东北地区年平均气温变化在2.45-5.72℃之间,年均温呈现显著上升趋势,气候倾向率为0.38 ℃/10 a(P＜0.01),1988-1989年间发生了由低温到高温的突变;东北地区四季平均气温均呈现增高的趋势,其中冬季气温增幅最大,气候倾向率达到0.53℃/10 a,夏季气温增幅最小,0.24 ℃/10 a.东北地区年均温和季节均温年代际变化亦呈现明显的增暖趋势,年均温,春季均温和冬季均温均在1981-1990年开始变暖,夏季均温和秋季均温在1991-2000年开始变暖.东北地区气温增暖幅度随纬度的升高而增大,大兴安岭北部和小兴安岭地区是增温最明显的地区,增暖幅度较小的地区为辽河平原,辽东半岛和长白山南部地区.东北地区年降水量变化在430.40-678.72 mm之间,降水量变化趋势不明显,整体呈现减少趋势,气候倾向率为-5.71 mm/10 a(P＞0.05),1981-1990年为降水最多的年代,1982-1983年间发生了降水量由少到多的突变.四季降水量变化呈现不同的趋势,其中春季和冬季降水量呈现增多的趋势,夏季和秋季降水量呈现减少的趋势.降水量减少较明显的地区为辽东半岛和长白山南段,降水量增多较明显的地区为大兴安岭北部和松嫩平原.Morlet小波分析结果表明,东北地区年平均气温存在11a的强显著周期,此外还有24 a和6a尺度的变化周期;东北地区年降水量存在16a的强显著周期和6 a的小尺度变化周期.通过以上分析,近45 a东北地区总体气候呈现明显暖干化趋势.     

基于小波神经网络的麦蚜发生程度预测模型

【目的】建立基于小波神经网络病虫害预测预报模型,对提前采取防病防虫措施、减少农作物病虫害损失、提高农作物产量与质量具有重要意义。【方法】本研究以山西省运城市芮城县1980-2014年麦蚜发生程度和气象因子数据为基础,采用主成分分析法从40个基础气象因子中整合形成9个新的自变量输入模型,采用试凑法筛选隐含层节点数,用1980-2009年的数据进行网络训练,对2010-2014年麦蚜发生程度进行回测,建立了以Morlet小波函数为传递函数的小波神经网络模型,并与以Sigmoid函数为传递函数的BP神经网络模型进行了比较。【结果】小波和BP神经网络两种模型对训练样本的平均拟合精度均有10年以上超过80%,两者MAPE 值分别为 89.83% 和83.07%,MSE 值分别为0.0578和0.6192。【结论】两个模型都能较好地描述麦蚜发生程度;从预测精度和模型的稳定性来看,小波神经网络好于BP神经网络。     

近60年秦岭山地旱涝变化规律

随着极端气候变化,山地灾害频发。基于秦岭山地32个气象站点的实测数据,以标准化降水蒸散指数(SPEI)为旱涝量化指标,研究了过去60年秦岭山地旱涝时空变化特征、频率、周期等变化规律,结果表明：(1)1960—2019年,秦岭山地年SPEI指数以0.124/10a的速度下降,其中,90.23%的面积呈显著下降趋势,1.96%的面积呈显著上升趋势,并在1990年发生干旱突变;秦岭北坡的干旱化趋势大于南坡,且高海拔地区干旱化更为明显。(2)突变前秦岭山地湿润比例平均值为36.94%,突变后下降为18.19%;干旱比例由突变前的17.64%急剧上升到突变后的38.19%;突变前30年秦岭山地极端干旱事件、严重干旱事件极少发生,发生频率几乎为0;突变后30年严重干旱和极端干旱事件发生频率增加,秦岭南北坡极端湿润和严重湿润事件近乎销声匿迹。(3)整体上,太阳黑子与秦岭山地旱涝变化以显著负相关关系为主;ENSO事件对秦岭山地的旱涝变化影响较大,在La Nina年易发生洪涝事件,在El Ni1o年易发生干旱事件;在不同时域范围内,海表温度距平(SSTA)对秦岭山地旱涝变化的影响不同：1990年以前,S...     

北京松山落叶阔叶林生态系统水热通量对环境因子的响应

温带森林生态系统水热通量在多时间尺度上受各种生物物理因子的影响。该研究假设这些因子对水热通量的影响机制具有时间尺度分异性, 通过涡度相关法(EC)于2019年全年对北京松山典型天然落叶阔叶林生态系统蒸散发(ET)、显热通量(H)、潜热通量(LE)、土壤热通量(G)、饱和水汽压差(VPD)、空气温度(T_a)、光合有效辐射(PAR)、归一化植被指数(NDVI)及10 cm深度土壤水分(VWC)等要素进行原位连续监测, 使用小波分析的方法分析了日、季节尺度上生物与非生物因子对生态系统能量分配与水汽交换的调控机制。主要研究结果: 2019年松山天然落叶阔叶林生态系统年均波文比(β)为1.53。ET具有明显的季节变化特征, 从第100天开始逐渐增加, 7月达到峰值, 第300天下降到最低水平。ET最大日累计值为5.01 mm·d^-1, 年累计值为476.2 mm, 年降水量为503.3 mm。在日尺度上水热通量与VPD间滞后时间最短, 为3.36 h。在季节尺度上与PAR间滞后时间最短, 为8天。季节尺度上PAR通过VPD来对ET造成间接影响, 而对β造成直接影响。该研究发现不同时间尺度上水热通量与环境因子间的时滞关系, 为选择模型在不同时间尺度下北方温带落叶阔叶林生态系统过程的最佳输入参数提供科学支持。     

一种基于小波变换及数学形态学方法的眼底图像增强及定量分析方法

目的：自动增强与分析眼底图像血管改变的细微变化,使得视网膜动脉硬化的分级定量化、客观化及精确化。方法：１．对图像进行二维双正交小波正变换。２．对高频子带图像采用ＬＬＭＭＳＥ算法进行自适应滤波。３．对重构的低频子带图像ＬＬ１采用数学形态学的滚动球算法进行背景去除,然后进行对比度提升。４．图像重构。５．定量分析增强后的眼底图像在动静脉交叉（Ａ－Ｖ）处的细微变化。结果：本文方法对均匀区的噪声抑制,保持边沿（管径基本不变）及增强各种细节都有良好的效果。眼底血管图像经快速增强后的定量分析结果表明具有显著性,可为视网膜动脉硬化各级的定量划分提供依据,临床意义显著。     

基于实测光谱混合像元分解的苹果园地遥感提取技术

以山东省栖霞市为研究区,对苹果花期的TM影像进行混合像元分解,提取苹果园地信息.基于实测地物光谱端元,利用小波变换对线性分解模型进行改进,采用实测端元改进后线性分解模型、实测端元线性分解模型、TM影像端元线性分解模型分别提取研究区苹果园地信息,并以ALOS数据进行精度评价.结果表明:经过精确的大气及地形校正后,可以利用实测光谱端元进行混合像元分解,面积精度＞97％,对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与ALOS数据的平均NDVI值进行回归分析,R2＞0.8;利用小波变换对线性分解模型进行改进,可在一定程度上提高分解精度.     

基于小波低频系数基因芯片数据的特征提取

特征提取和分类是模式识别中的关键问题。结合小波分析理论和支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。提取小波低频系数表征原始数据并送入支持向量机分类器分类,实验证明:提取db1小波4层分解下的低频系数,送入分类器分类后正确分类率达到93.53%。Haar小波的正确率是92.94%。可见提取不同小波低频系数,得到的分类效果相差不大。     

气候变化和经济发展对肾综合征出血热发生的影响

肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome, HFRS)是一种啮齿动物传播的自然疫源性疾病, 危害严重, 已成为全球重要的公共卫生问题。本研究采用数理统计模型及小波分析方法, 对陕西省西安市鄠邑区1984-2016年HFRS的发生与鼠类、气候和经济因素的关系进行分析, 探讨气候和经济因素对HFRS发生的影响。小波分析结果表明, 该地区的HFRS暴发史可能分为两个时期, 推测每个时期具有不同的主要宿主, 在2002年褐家鼠(Rattus norvegicus)可能取代黑线姬鼠(Apodemus agrarius)成为HFRS疫源地的主要宿主。广义可加模型模拟结果表明, HFRS的发生与1984-2001年黑线姬鼠密度间存在极显著非线性效应(F_2.06,9.02 = 102.415, P < 0.01), 两者间显现为正相关; 与2002-2016年的褐家鼠密度间呈正相关(F_1.67,9.02 = 73.929, P < 0.01); HFRS主要宿主的这种变化可能与当地气候变化和经济发展有关: HFRS的发生与年平均温度存在极显著的非线性效应(F_2.93,9.02 = 12.164, P < 0.01), 两者间呈负相关; 同样, HFRS的发生与上一年的国内生产总值(GDP)也存在显著非线性效应(F_1.70,9.02 = 2.917, P < 0.05), 两者间也呈负相关。结构方程模型通过直接和间接的影响途径证明了这种转移机制, 发现温度对HFRS发生有显著的直接负向影响以及通过褐家鼠的间接正向影响; GDP对HFRS发生有直接的负向影响。本研究表明HFRS的发生与气候变化和经济发展相关, 两者均能影响HFRS的暴发, 该结论有助于今后更好地对HFRS疾病进行预防和控制。     

基于小波特征分析的手指动作识别研究

目的:本文利用表面肌电(sEMG)信号来研究多种手指组合动作的识别问题。方法:在对采集的四个通道sEMG信号进行降噪预处理的基础上,采用移动加窗处理方法来提取关于手指运动状态的信号活动段,再分析各个信号活动段的小波系数统计特征,进而利用多类支持向量机(SVM)分类算法来实现手指组合动作的识别。结果:动作识别率最高达到100%。结论:所采用方法能够有效地识别多种手势动作,并为后续基于肌电信号的实时人机接口系统的研究奠定了理论基础。