基于神经网络的冠心病无创诊断方法研究

目的提取心电信号(ECG)特征参数,采用人工神经网络研究冠心病无创诊断新方法。方法对ECG进行A/D转换和数字滤波,提取QRS波宽度、R-R间期和ST段电平3个特征参数,作为神经网络的输入量,采用3层结构反向传播人工神经网络对信号样本进行训练,然后应用该网络对未处理的ECG样本进行识别。结果BP网络对12个信号样本经过约1500次训练,网络可从样本中正确识别出冠心病和非冠心病样本,应用该网络对20个未处理ECG样本进行识别,除一个样本之外,其余样本同样可被正确识别。结论研究表明本文基于ECG特征参数和神经网络的无创诊断方法具有很好的应用前景。

心音信号分析方法及应用性研究

阐述了心音信号的产生机理、组成成分以及人体微弱心音信号检测的关键技术,介绍了心音信号处理技术在心血管疾病无创诊断中的意义,结合应用分析了经典心音信号谱分析方法的局限性,对现代心音分析中的常用的时频分析方法的特点进行了探讨,并展望了心音信号识别技术的应用与发展前景.

基于小波变换的心音信号检测与噪声消除方法

利用小波变换多尺度多分辨率的特点对心音信号进行分解,将不同频带的信号显现在小波分解的不同尺度上,在进行信号重构时,通过选择重构系数消除信号中的各种干扰分量,保留心音信号中的有效心音成分获得准确的心音信号,为心音信号的进一步分析、处理和心血管疾病的无创诊断奠定基础.

基于HKY06C传感器的心音信号检测与实现

根据人体心音信号噪声强、信号弱、随机性强,容易受到外界干扰的特点,设计了基于HKY06C新型传感器的心音检测系统,实现了对微弱心音信号的数据采集以及心音图的实时显示与保存,通过对不同个体的实测表明,该检测系统可以满足对人体心音信号的检测要求,通过心音图可以清晰的分辩出各种心音成分。

语文课堂上教师高效提问的艺术

语文课堂提问的艺术是提高课堂教学质量的重要方面。课堂提问是一门艺术，运用得好，能优化教学效果，帮助学生走进新课程，使他们真正成为学习的主人；能开发学生潜能，培养创新精神，从本质上提高学生的综合素质。那么，在初中语文课堂教学中，如何妥当地提问就成了摆在教师面前的重要课题。

如何对课文进行整体阅读教学

本文主要论述了整体阅读课文的意义,而后从抓重点、设置情境、斟酌字句、整体认读等方面论述了整体阅读的途径和方法。