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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。

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由于成像传感器噪声，相片颗粒及图像在传输过程中的通道传输误差等，会使得图像上会出现随机的、离散的、孤立的像素点，即图像噪声。
图像噪声在视觉上通常和它们相邻像素明显不同，表现为黑区域上的白点或者白区域上的黑点，影响到图像的视觉效果和有关的处理工作。
所以，需要对图像中的噪声进行消除，本论文主要阐述了中值滤波的工作原理及其他滤波方法的比较。

比较全面的设计过程，正在做课程设计，有需要的看看

5529ADC采样进行fft计算，实测，2018电子设计大赛程序

这是手写的一个jsp课程设计-图书借阅管理系统。
是基于jsp+serverlet+mysql数据库实现的，里面有详细的源码和mysql数据库，另外还进行了一些前端的美化，适合于大学生的jsp课程设计。

本科毕业论文基于ASP.NET的网上购物系统的设计与实现目录摘要 II关键词 IIAbstract IIKeywords II前言 11概况 21.1背景 21.2当前研究现状 31.3研究思路及创新之处 32系统介绍 42.1系统的结构 42.2开发工具介绍 53需求分析及概要设计 73.1需求分析的意义 73.2目标分析 73.3需求结构分析 83.4功能分析 94详细设计 124.1设计概述 124.2网站结构 124.3系统详细设计 134.4数据库设计 204.5整站流程图 285具体功能实现 305.1公共模块 305.2用户模块设计 305.3浏览、购买商品模块设计 335.4首页设计 345.5用户留言模块设计 345.6后台管理设计 346关键技术分析 366.1系统安全性 366.2使用ADO.NET访问数据库 366.3提高速度 366.4防止SQL注入式攻击 377测试、总结 377.1测试 377.2总结 38参考文献 38致谢 40附录 40基于ASP.NET的网上购物系统的设计与实现摘要随着计算机技术、通信技术的日益发展和融合，尤其是Internet的普及应用，出现了一种先进的交易方式——购物网站。
本文详细介绍了购物网站前后台的设计思想和实现方法。
它要求应用程序功能完备，使用方便易懂。
网站实现将自己的商品、服务和信息推销给顾客，而顾客根据自己的需要和喜好选择购买商品。
本系统基于B/S体系结构，基于ASP.NET平台，使用C#语言编写，用SQLServer2005作为后台数据库。

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。