卷积神经网络压缩与加速技术研究进展

神经网络压缩技术的出现缓解了深度神经网络模型在资源受限设备中的应用难题,如移动端或嵌入式设备.但神经网络压缩技术在压缩处理的自动化、稀疏度与硬件部署之间的矛盾、避免压缩后模型重训练等方面存在困难.本文在回顾经典神经网络模型和现有神经网络压缩工具的基础上,总结参数剪枝、参数量化、低秩分解和知识蒸馏四类压缩方法的代表性压缩算法的优缺点,概述压缩方法的评测指标和常用数据集,并分析各种压缩方法在不同任务和硬件资源约束中的性能表现,展望神经网络压缩技术具有前景的研究方向.

基于三轴加速度传感器的跌倒检测研究

本文基于MMA7260QT加速度传感器获取的人体运动加速度信号,采用人体加速度向量幅值(SVM)和人体加速度向量区域值(SMA)描述了老年人的运动状态,检测人体跌倒,具有良好的准确性和实时性。采用bior3.3小波分析,在轮廓的基础上,最大程度上保留了细节,有效的去除噪声对特征量的干扰。本文提出了人体跌倒检测算法,大大降低了误判率和漏判率。首先,检测人体SVM是否超过阈值进行第一级跌倒检测,区别出人体日常活动(ADL)和跌倒;其次在此基础上,检测第一级各个跌倒的SMA值,是否超过阈值,判断跌倒和疑似跌倒。当两次判断都检测到跌倒发生时,报警。

T波交替散点图法的定量检测

为研究T波交替(TWA)的定量检测方法,探讨散点图外部形态与TWA的关系,研究出适用于散点图的一种边缘提取算法"横向搜索法",然后对TWA散点图作图形化处理,并以图形的短长轴之比Axial_ratio作为定量检测指标。采用Matlab仿真并与谱分析法比较,找出合适阈值并判断TWA是否存在,证明由"横向搜索法"提取的Axial_ratio能够准确检测TWA。

基于ADS8332的生理信号采集系统电路设计

本文介绍了医学生理信号的的特点,根据其特点设计出了针对医学生理信号进行采集的电路。该电路设计实现了基于16位的高精度A/D转换芯片ADS8332的医学生理信号采集系统,以基于Cortex-M3内核的32位微控制器STM32F103RD作为采集控制芯片,该系统电路可以实现对最多16个通道的模拟医学生理信号进行采集。此电路设计充分利用了ADS8332的高精度、低功耗、高采样速率的特点以及片上集成功能,并配合了信号调理电路和相应的抗干扰措施,因此保证了医学生理信号的采集精度和系统的稳定性。

基于云模型的窦性心率震荡形态表示

本文旨在分析单次室性早搏后窦性心率RR间期的变化趋势,与震荡起始(TO)和震荡斜率(TS)参数对照。在采集窦性心律震荡的样本后,采用一种分段线性化的方法来提取其线性特征,进而通过云模型用自然语言来表示震荡形态;在采集样本的过程中,本文采用指数平滑法预测QRS波出现位置来辅助QRS波的检测,利用新的轮廓限围方法判断窦性心律。利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能正确检测出单次室性早搏后窦性心率的变化趋势。该算法能实现窦性心律震荡(HRT)的实时检测,并且实现简单,是一种有效的辅助检测方法。

基于MIMIC数据库的多参数数据D/A回放系统

文中分析了MIMIC多参数智能监护数据库存储文件的识读方法,该数据库公开发表于PhysioNET,还研究及基于STM32和DAC8568的多参数数据D/A回放系统,包括系统硬件工作原理和系统软件工作原理。MIMIC多参数智能监护数据库的数据文件对于变异性较大的生理参数采用连续采样的方式,而对于相对稳定的生理参数采用周期采样的方式,因此,多参数数据各信号的抽样频率不同。系统首先通过VC++编程读取一个多抽样频率数据并在PC机上显示其波形,然后经过D/A硬件设备进行D/A转换后使用示波器输出其波形,实现输出的波形与原始的波形能同时回放。系统可作为模拟信号源,为远程多参数生理监护仪的研制奠定了基础。