基于Spark并行计算框架的小波变换算法

目前在数字信号处理领域较为成熟的应用有DSP和LabVIEW等,这些方法适用于实时信号处理,但是对于大量的历史离线数据无法满足处理需求。而广泛应用于互联网行业的Spark可以作为离线信号处理的计算引擎。为了填补Spark缺少适用于并行计算引擎的数字信号处理方案这一空缺,针对小波变换算法提出了分布式小波变换算法的3种解决方案,并基于其中一种方法介绍了传统数字信号处理算法在Spark下的并行实现过程。最后,通过对该实现算法的正确性测试和性能分析,证明了该算法能够正确处理数字信号,并且能够满足工业对于大规模数字信号的计算要求。

核磁共振与CT用于腔隙性脑梗死检出率的比较

目的观察比较核磁共振(MRI)与CT检查对腔隙性脑梗死患者检出率。方法回顾性分析97例腔隙性脑梗死患者临床资料,所有入选者均已接受MRI与CT检查,比较2种检查方式对不同部位、大小病灶的检出结果。结果经病理检查,97例腔隙性脑梗死患者中共有212个病灶,CT对各部位病灶的总检出率低于MRI(P<0.05);2种检查方式对基底节、丘脑、内囊、额叶的检出率对比,差异无统计学意义(P>0.05);MRI对脑干、顶叶的检出率高于CT检查结果(P<0.05);MRI对直径≤5 mm与>5 mm的病灶检出率均高于CT(P<0.05)。结论腔隙性脑梗死患者经MRI检查,可有效提高病灶检出率,利于为临床后续治疗提供依据。

磁共振成像(MRI)对痛风性膝关节炎的诊断价值

目的分析磁共振成像(MRI)诊断对痛风性膝关节炎的诊断价值。方法选取医院就诊的疑似痛风性膝关节炎患者100例为研究对象,同时行MRI与膝关节镜检查,以病理诊断结果为金标准,分析MRI对痛风性膝关节炎的诊断价值。结果 100例疑似痛风性膝关节炎患者中,病理诊断阳性55例;MRI阳性检出率高于膝关节镜检查,差异有统计学意义(P <0. 05);MRI各项指标检测准确度、灵敏度、特异度高于膝关节镜检查。结论相比于关节镜检查,MRI对痛风性膝关节炎有着更高的检出率,具有准确度、灵敏度、特异度高的特点。

室内无线信号智能感知探析

为了在家居环境中实现无感、准确、实时的智能感知,对基于室内无线信号的家居智能感知技术进行了介绍,详细阐述了无线信号智能感知的基本原理及包括感知与数据集、数据预处理、特征提取、算法识别和结果判定5个阶段的流程,从人体存在探测、行为识别和无源定位等3类基于智能感知技术的应用场景进行了分析,揭示了在室内环境中使用无线信号进行智能感知的可行性,并对无线感知技术的发展方向及应用前景进行了展望。