基于差分窗口生成式对抗网络的空战态势评估

针对飞机在空战中采集的飞行参数数据成分复杂、标签存在缺失等问题,提出一种基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)的半监督空战态势评估模型。首先根据各要素权重提取空战数据的主要影响因子,随后进行差分化和窗口化处理,利用差分方法将态势信息相对化为一维特征向量,窗口化信息生成反映两架载机态势信息的特征矩阵,并送入网络进行半监督训练。仿真结果表明,该模型在样本标签缺失的情况下具有良好的态势分析效果,对于4种态势的识别准确率达90.91%。

DWA:一种新的心电实时检测算法

提出了一种简单可靠的心电信号实时检测方法——差分窗口法(DWA)。该算法首先用基线-相对幅值-差分法检测出QRS波群,再采用均值-方差-窗口法对TP波进行检测。试验采用MIT-BIH Arrhythmia Database中提供的48组心电数据及一些临床采集的心电数据,先在MATLAB下仿真了DWA算法,然后在ARM7TDMI-S上运行该算法,准确率达99.98%,实现了对心电的实时分析,验证了算法的可行性和可靠性。试验得到的结论为DWA算法能对心电信号的主要特征参数进行提取和识别,从而能够快速准确地对心电图进行诊断,易于在便携式系统中实现。