一种可穿戴快速运动强度检测方法研究

针对现有运动强度检测方法设备复杂和实时性不高的问题,提出一种心电信号(electrocardiogram,ECG)与加速度信号相融合的可穿戴快速运动强度检测方法。该方法通过可穿戴设备采集ECG,通过电脑进行运动强度等级显示。采用改进中值滤波方法和小波包分解重构方法分别去除ECG中的高频噪声和基线漂移。结合加速度信号,提出一种ECG特征向量融合计算方法。通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行运动强度等级分类。实验结果表明,可穿戴快速运动强度检测方法可以有效地进行运动强度检测,并且同Actigraph wGT3X-BT运动强度检测方法和传统ECG运动强度检测方法相比,实时性更高。

基于全局K-means算法的超像素分割方法

为了提高超像素分割的性能,提出了一种基于全局K-means算法的超像素分割方法。该算法利用全局K-means算法计算超像素聚类,优化了超像素的分割质量,并根据聚类后的超像素结果从图像中分割出目标.实验数据来自于国际公认的PASCAL VOC 2007数据集.实验结果表明,与Wang算法和ISLIC算法相比,提出的分割算法的PRI、CR、VOI及运行时间4个指标分别平均提高9.38%、17.13%、21.67%、10.50%,可以实现更佳的图像分割效果.