序列分段算法在磁阻效应数据处理中的应用

对磁阻效应作用原理和磁阻元件的应用进行了介绍,并利用序列分段算法对磁阻效应实验数据分析处理的方法进行了设计和验证。

序列分段算法在普朗克常量测定中的应用

分析了光电效应测试普朗克常量传统处理方法的局限,提出了应用序列分段算法确定普朗克常量的一种新方法,并利用该方法对实验数据进行了处理,结果显示该方法较传统方法具有更高的精确度.

一种改进的时间序列分段趋势预测法

提出了一种基于累积和的趋势分段检测方法。并把该方法运用于心脏停搏病人的MEMS时间序列中的趋势变化检测。在该改进方法中,通过引入一个自适应参数能够自适应地把较小的碎片段连接生成一个较大、平缓的分段。实验证明自适应时间序列分段趋势法能够用于小样本的预测,有效地改善了基于残差的累计和法不能对小样本进行很好预测的缺点。该方法运用于心脏停搏病人的MEMS时间序列中的趋势变化的检测,结果表明:该方法在对心脏停搏病人的发病时刻的预测方面可能具有潜在的应用价值。

基于分段序列联合学习网络的光收发机IQ损伤监测

光收发机同相/正交损伤监测是光通信系统实现可靠传输不可或缺的技术。提出了分段序列联合学习网络来监测相干光收发机中的IQ损伤。SSLN通过处理分析经DSP处理后的接收信号,找到数据中隐含的发射机(Tx)IQ损伤特征和接收机(Rx)的IQ损伤特征,建立映射关系。对100 km标准单模光纤上的100-Gbaud QPSK/64QAM信号传输进行了数值模拟,以评估SSLN的性能。数值模拟结果表明,当多个损伤同时存在时,所提出的SSLN能够准确有效地监测Tx和Rx的IQ损伤。

基于因子模型和动态规划的多元时间序列分段方法

针对经典动态规划分段算法只适用于低维时间序列的问题,提出一种基于因子模型和动态规划的多元时间序列分段方法.首先利用增量聚类自动对变化趋势相似的变量序列进行聚类,然后引入动态因子模型使降维后的低维多元时间序列能够最大限度反映原始多元时间序列的整体变化趋势,最后利用动态规划在低维多元时间序列的架构上实现高维多元时间序列的分段.实验结果表明,所提方法对变量个数较多的多元时间序列数据具有良好的分段效果.

一种时间序列连续分段多项式模式表示方法

在时间序列分段模式表示中,序列的分段多项式模式表示(PPR)是一种比分段线性化表示(PLR)误差更小的时间序列模式表示方法,但PPR在相邻分段点处存在间断非连续问题,给进一步的序列相似性搜索和子序列聚类分析,带来在分段点处数据处理的困难。针对此问题,分析产生这种非连续的原因,提出一种连续分段多项式模式表示(CPPR)方法。最后通过水质时间序列CPPR实验,证明了CPPR能够较好地解决PPR间断非连续问题,且成功应用于水质时间序列数据的预处理。

改进型分段线性混沌序列用作DS-CDMA系统直扩码的分析

本文提出用改进型分段线性混沌映射来产生DS -CDMA系统的直扩码 ;分析了这类直扩码的特性以及两种量化函数对其特性的影响 ;计算机仿真结果表明 ,在适当的初值条件下这类序列具有周期长、平衡性好、自相关函数较尖锐、互关值较小以及线性复杂度高等特性 ,适合用作DS CDMA系统直扩码 .

分段读出平面回波成像序列对宫颈癌扩散加权成像质量的影响

目的:探讨分段读出平面回波成像(RS-EPI)序列对宫颈癌扩散加权成像(DWI)质量的影响。方法:选取2015年5月~2018年5月收治的宫颈癌患者92例,所有患者均接受磁共振成像检查,并采用单次激发平面回波成像(SS-EPI)和RS-EPI序列扫描,其中SS-EPI又分为常规SS-EPI序列、高分辨率SS-EPI序列。观察3种扫描序列DWI的图像质量,比较3种序列显示DWI图像的变形程度、清晰程度、空间分辨率以及诊断信心评分,记录3种扫描序列的左右径、前后径以及面积测量值,并计算半定量测量图像的对比噪声比、对比度、信噪比。结果:RS-EPI序列的变形程度、清晰程度、空间分辨率、诊断信心评分高于常规及高分辨SS-EPI序列,且高分辨率SS-EPI序列除变形程度外的其它评分高于常规SS-EPI序列,差异有统计学意义(P<0.05)。3种扫描序列的左右径、前后径和面积比较无统计学意义(P>0.05)。RS-EPI序列的对比噪声比和对比度低于常规及高分辨SS-EPI序列,信噪比高于常规及高分辨SS-EPI序列,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:与常规及高分辨率SS-EPI序列相比,RS-EPI序列的图像质量更高,能减少伪影,变形程度较轻。

关于分段线性谱序列的研究

本文研究L2[0,1]上的分段线性谱序列.讨论当节点θ≠1/2时,分段线性函数gn(t)成为谱序列的必要条件.我们研究一次项系数an=cn的情况,然后对于更一般的an,cn∈R情况,给出系数具有的特征.

基于新型分段Logistic序列的可变符号周期扩频方法

针对传统Logistic映射迭代范围小、分布集中,且采用混沌序列作为扩频码进行通信时盲估计算法可以恢复出混沌序列等问题,提出了一种基于新型分段Logistic序列的可变符号周期扩频方法。与传统Logistic序列相比,新型分段Logistic序列具有更优异的随机性分布和Lyapunov指数特性,且其映射更不稳定、更安全。深入分析所提方法的抗截获性能,进一步基于图像传输系统评估该文所提序列直扩系统的误码性能和抗截获性能。实验结果表明,文中所提方法能有效隐藏混沌序列的序列周期和符号周期,很好地恢复原始图像,且在不同信噪比下误码率与直扩方式相差不大,满足图像传输系统的可靠性和安全性需求。

分段读出平面回波序列在高强度聚焦超声焦点快速定位中的应用

磁共振声辐射力成像作为一种新兴的高强度聚焦超声监控技术,能够通过检测组织内的微米级位移实现高强度聚焦超声焦点定位。文章提出将分段读出自旋平面回波序列应用于磁共振声辐射力成像检测。通过与目前常用的单次激发平面回波序列及二维自旋回波序列对比发现,该序列在有效缩短检测时间的同时不易引起图像畸变。位移定量结果显示,分段读出自旋平面回波序列检测到的位移大小与另两种方法有较高的一致性,并具有良好的重复性。此外,单次激发平面回波序列可以同时提供具有良好图像质量的垂直于声传播方向的冠状面位移图及平行于声传播方向的矢状面位移图,有助于把握高强度聚焦超声焦域的三维结构。

应用分段辨认序列频度信息的说话人确认方法

本文提出了一种基于语音分段辨认序列信息的与文本无关的说话人确认方法 ,并且着重分析了其中关键因素的变化 ,包括聚类数、阈值以及判定准则的变化 ,对确认效果的影响。通过实验证明了分段辨认序列频度信息是一种非常有效的说话人确认信息 ,对于确认结果起到很好的辅助作用。同时也指出了新方法的不足和今后的改进方向。

数字趋势序列及其全序列匹配算法研究

针对基于点距离的时序数据分析和传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、序列的Lp距离、序列分段向量等概念,证明了包括“序列分段均值定理”在内的3个重要定理,设计了专门用于数字趋势序列的“基于序列分段向量(SSV)的全序列匹配算法”。算法使用片段斜率所对应的弧度值来度量片段的趋势,同时用趋势的保持时间来对趋势值进行加权,实现了数字趋势序列之间快速的全序列相似性搜索。

一种新型的分段Logistic混沌扩频通信算法

混沌序列作为扩频系统中的扩频码,具有序列丰富、保密性好等特性。针对传统的Logistic混沌序列及其改进型在序列遍历性和随机性等方面不太理想的问题,提出了一种新型的分段Logistic混沌扩频通信算法。在分析了所提混沌序列的随机性、相关性、初值敏感性和Lyapunov指数的基础上,将其应用于扩频通信系统中。仿真结果表明:新序列较传统的Logistic混沌序列及其改进型作为扩频通信地址码,在误码率和信息保密特性方面有很大改善,从而证明了新算法的有效性。

分段读出DWI在显示乳腺癌病灶中的优势

目的:探讨分段读出平面回波扩散加权成像(RS-EPI-DWI)相对于单次激发(SS)EPI-DWI在乳腺癌检查中的价值。方法:回顾性分析47例经病理证实的乳腺癌患者的治疗前DWI资料,全部病例使用Siemens Skyra3.0T磁共振扫描仪,分别采用SS-EPI-DWI及RS-EPI-DWI序列进行扫描,在b值为800s/mm^2的DWI图像上测量乳腺肿瘤和正常区域的信号值及噪声值,计算肿瘤区域的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),在表观扩散系数(ADC)图上测量乳腺肿瘤的ADC值,比较两组间ADC值的差异,比较两组在淋巴结显示程度上的差异。结果:乳腺肿瘤在RS-EPI-DWI图像上的SNR及CNR值较SS-EPI-DWI图像上高,差异均有统计学意义(t=29.88,P<0.01;t=31.65,P<0.01);两个序列的ADC图上乳腺肿瘤的ADC测量值的差异无统计学意义(t=-1.568,P=0.124>0.05);RS-EPI-DWI较SS-EPI-DWI图像在腋窝小淋巴结的显示上更具优势。结论:分段读出DWI较传统DWI的图像质量更佳,对于腋窝小淋巴结的显示更具优势,其临床应用价值相对更高。

DRG支付方式下药径在某三甲医院骨科的实施效果评价

目的 为促进疾病诊断相关分组(DRG)支付改革、推动医院精细化运营管理及临床合理用药提供参考。方法 以我院(安徽医科大学第三附属医院)骨科为研究对象,基于循证药学证据,构建并实施针对该科室DRG病种的药物治疗临床路径(简称“药径”),将符合DRG病种的患者均纳入药径管理,同一DRG病组患者“同病同治”。采用分段回归时间序列模型,分析实施药径管理对我院骨科医疗服务能力、医疗服务效率和医疗服务质量的影响。结果 药径干预时,我院骨科的平均住院日、住院次均费用、药占比、住院次均药费和抗菌药物使用强度均显著缩短/下降,医疗服务收入占比和医嘱合格率显著上升(P<0.05);药径干预后,平均住院日和抗菌药物使用强度均继续下降,医嘱合格率也继续显著上升(P<0.05)。结论 实施药径可提高医疗服务质量,提升医院运营效率,降低医疗费用支出,推动医院精细化管理体系建设。

软件定义的内容中心网络的分段路由策略

为降低软件定义的内容中心网络(SD-CCN)的内容请求时延,减少网络拥塞,快速应对网络中的节点或链路故障,借用软件定义网络(SDN)流量工程中的分段路由思想设计了软件定义的内容中心网络的分段路由策略(SD-CCN-SR)。通过控制器选取最优的缓存或内容源节点作为目的节点查找最优路径,向入口边界节点下发分段标签序列;将分段标签序列中的标签依次作为分段的目的节点进行最短路径转发,实现控制器通过少量控制信息对兴趣包上行链路的整体控制。仿真结果表明,本策略能够有效降低平均请求时延及平均路由跳数。

软件定义的内容中心网络的多域分段路由机制

为提高软件定义的内容中心网络(SD-CCN)分域多控制器架构中的路由传输效率,减轻控制器的负载压力,设计了软件定义的内容中心网络的多域分段路由机制(MDSR)。将基于内容名称的路由查找在控制平面执行,数据平面转换为基于节点标签的路由查找,上行链路经过的每个域的控制器选取最优路径并下发分段标签序列引导各自的域内路由,通过跨域节点对域标签的识别实现域间路由中继,从而以少量控制信息实现对上行链路的整体控制。仿真结果表明,本路由机制相比于随机转发等传统路由机制提高了缓存命中率,降低了平均请求时延及平均路由跳数。

高分辨弥散加权成像序列在颈髓病变中的应用

目的研究颈髓高分辨弥散加权成像(DWI)的可行性及其在相关疾病中的诊断价值。方法对2015年1月—2016年12月127例怀疑颈髓病变的住院患者进行颈部MRI检查。扫描序列包括常规序列、常规DWI序列[基于单次激发平面回波成像(SS-EPI)技术]和高分辨DWI序列[基于分段读取平面回波成像(RS-EPI)技术]。比较不同疾病的常规DWI与高分辨DWI之间的图像质量评级,评估高分辨DWI对颈髓不同病变的诊断价值。结果 RS-EPI序列的图像质量显著优于SS-EPI序列(P<0.05)。在不同病种中,RS-EPI序列的诊断价值不同,其在血管性病变中具有确切的诊断价值,在其他疾病包括脱髓鞘、炎性和肿瘤性病变中具有一定诊断价值,而在椎间盘性病变中的诊断意义不大。结论高分辨DWI序列在部分颈髓疾病中具有重要的诊断价值。

基于劣化趋势模型的轨道病害识别方法研究

道床病害是引起有砟轨道线路轨道平顺状态恶化的重要原因。针对这一问题,本文基于有砟铁路大量轨检车历史检测数据构成的非等距时间序列,提出一种BP时间序列分段法,并在此基础上建立轨道高低不平顺标准差劣化率模型,通过轨道高低不平顺劣化速率间接筛选道床劣化严重区段,并通过现场复核对进行了验证。结果表明:轨道高低不平顺标准差随维修呈周期性劣化趋势,同一区段捣固等维修作业前后劣化率变化不大,且在同一劣化周期内,轨道高低不平顺近似线性趋势劣化;但当道床发生病害时,轨道高低不平顺标准差劣化率急剧增加,并可能与相邻区段劣化率有所差异。本文通过对轨检车动态检测轨道不平顺数据进行挖掘可以快速有效识别道床病害区段,对现场道床养护维修具有指导意义。