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。
2025/6/11 18:08:19 139.6MB ECG 噪声干扰 QRS
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2025/6/10 21:44:52 217.81MB TensorFlow Keras numpy 深度学习
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2025/6/10 1:05:57 75B HCIP 华为HCIP培训视频
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2025/6/8 12:29:06 6.23MB
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2025/6/6 6:47:20 5.09MB 国内图像处理
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智能扫地机器人路径规划在探索领域应用得非常广泛,一般的路径规划指的是点对点的路径规划,这种路径规划是指智能扫地机器人设备根据已知地图或者在某些提示信息的引导下寻求一条从起点到目标点的避开障碍物的可行路径,同时完成指定的任务
2025/6/5 7:33:26 116KB 机器人 人工智能 路径规划
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文档中有下列题目的答案:简答题请指出UML的三个主要的特性。
UML是一种方法论吗?并简要说明理由。
应用UML的三种方式是什么?构造型的作用是什么?应用UML的三种透视图是什么?请简要解释主动类的概念,并说明它建模的意义?什么是敏捷开发?请说明对象图的适用场景以及它的优缺点?什么是UP的阶段?用例和使用场景之间是什么关系?与协作又是什么关系?在用例图中参与者是什么,它属于系统范围之内吗?请简要阐述在软件开发过程中使用UML的必要性以及好处。
领域模型的状态变化包括那三种?寻找概念类的三种策略是什么?关联是什么?在UML中定义了哪几种可见性规则?交互是什么?详述以下问题说说UML中有哪几种图。
说说UML模型元素的组成。
UML中,消息的分类可以从哪两个角度区分,请具体说明。
说说模型-视图分离原则。
逻辑架构是什么?说说如何创建领域模型?如何找到概念类?具体说明对象模型有那两种类型及其作用,对建立对象模型敏捷建模建议的实践方法是什么?说说敏捷UP方法从需求到设计的整个过程,要求说出主要步骤和产出工件?
2025/6/4 20:45:09 189KB UML 模式 期末复习
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本人公司内部培训PPT,简要介绍项目管理五大过程、九大知识领域和从甲方视角如何做好信息系统项目管理。
每页的备注都有对该页内容的解说。
2025/6/4 18:28:32 2.9MB 信息系统 项目管理 甲方
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"seleniumPython实战项目.zip"提供了一个使用Python编程语言和Selenium库进行Web自动化测试的实际项目。
Selenium是一个强大的浏览器自动化工具,它允许开发者模拟用户行为,如点击、输入、导航等,以测试网页应用程序的功能。
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"python项目"表明这是一个基于Python语言的工程,Python是目前非常流行的脚本语言,尤其在数据分析、机器学习和Web开发等领域广泛应用。
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"python项目"进一步强调了这个项目的核心编程语言是Python。
Python以其简洁明了的语法和丰富的库支持,使得它成为初学者和专业人士的理想选择。
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【压缩包子文件的文件名称列表】未提供具体文件名,但通常一个SeleniumPython实战项目可能包含以下关键组件:1.**环境配置**:项目可能包括`requirements.txt`文件,列出了所有必需的Python库和它们的版本,如Selenium、BeautifulSoup(用于HTML解析)或Pandas(用于数据处理)。
2.**测试脚本**:主要的代码文件,通常以`.py`为扩展名,这些脚本包含了使用Selenium编写的自动化测试逻辑。
这些脚本会定义浏览器驱动(如ChromeDriver),打开特定URL,与页面元素交互,验证预期结果。
3.**测试数据**:如果项目涉及数据驱动的测试,可能包含`.csv`或`.json`文件,存储测试用例或预期输出。
4.**日志文件**:运行测试时可能会生成的日志文件,记录了每个步骤的详细信息,有助于调试和分析测试结果。
5.**文档**:可能包含`README.md`或类似的文件,详细说明项目的目的、安装指南、如何运行测试以及预期输出。
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3.**等待策略**:学习如何有效地处理页面加载和元素出现的时间差异,如显式等待和隐式等待。
4.**断言技巧**:验证页面元素状态,确保测试结果符合预期。
5.**测试框架集成**:可能涉及unittest或pytest等测试框架,以便更高效地组织和运行测试。
6.**测试报告**:了解如何生成测试报告,记录和展示测试结果。
完成这个项目后,你不仅可以掌握Selenium的实战应用,还能提升Python编程能力,同时对Web自动化测试有更深入的理解。
2025/6/3 16:40:53 4.14MB python项目
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡