生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph,ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。
对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中QRS波群和P、T波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。
截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。
针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS波形定位”。
由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。
本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。
从实际情况出发来看，设计了基于FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来滤除信号中50Hz工频干扰。
实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效ECG信号滤波法。
QRS波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。
QRS波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P波和T波在诊断中也有重要意义。
通过对临床QRS复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种Marr小波链检测QRS波群的新算法。
变换3种尺度来定位R波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定R波位置。
R波确定后再向前、向后搜索Q、S波。
对于P波和T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

阿伦方差的讲解文献，关于时频分析、噪声分析、红外光学检测误差分析等，还有matlab源代码

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针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

整理了几段我在做运动目标检测时收集的视频。
背景是静态的，可用于运动目标检测。
一共是八段视频，希望对大家有用

这篇白皮书解释了一种检测和修复内存干扰的新技术“ASIL感知内存干扰静态分析”，并展示了它是如何在任务安全检查工具中实现的。
该工具有助于在软件构建时进行内存干扰检测，而目前的硬件和操作系统干扰检测机制在运行时运行，并且可能在产品交付给最终用户之前检测故障。

VIBE前景检测方法，老外09年提出的新背景建模方法，速度比混合高斯背景模型提高几倍，检测效果也好于混合高斯模型。
该包中包含了基本原理以及算法源代码。

0、可直接复制执行1、生成1024比特的随机大整数2、对该整数进行小素数检验，在进行miller_rabin算法检测3、获得大素数p、q后，计算n、e、的d过程有说明4、可以对任意数字字母汉字加解密5、内容的注释详细，易理解；
用像伪代码般的python码出来的更容易对代码转换

基于在线ICA算法的包络检测及其在运动图像分类中的应用

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