推拿对脑瘫小儿胫神经性屈肌M波和F波反应的影响

用体表无创伤性双极刺激胫神经的方法，研究了30例脑瘫患儿推拿治疗前、后屈肌肌电M波和F波反应。结果治疗后，肌电阈值降低，患侧M波电压增大，F波降低，左、右脚M和F波基本相等。M波峰潜伏时延长，患侧Fn有意义（P＜0．05）。总之，除2倒无变化（7．41％），1例变差（3．7％）外，显效率为25．93％，有效率为88．89％。提示推拿能改善患儿脊髓前角细胞和骨骼肌的功能活动。

脑瘫小儿拇屈肌肌电M波和F反应的研究

采取刺激胫后神经体表无创伤性双极记录方法,研究了20例正常小儿和34例脑瘫小儿的拇屈肌肌电M波和F反应。正常小儿M波出现率100％,F波出现率57％。两波均由先负后正的双相波组成。M波电压2.73～2.77mv,F波0.27～0.29mv,刺激强度与M波电压呈正变,与F波电压呈抛物线样变化。M波峰潜伏时5.78～5.92ms,F波28.93～29.10ms。两波的波形、振幅和潜伏时在左、右足基本相同。与正常小儿相比,脑瘫小儿肌电M波出现率94％,波形多异常,F波出现率达73％。M波电压降低到1.28～1.91mv,F波升高到0.37～0.45mv。M波潜伏时缩短为5.23～5.48ms,F波缩短到27.93～28.19ms,其中患侧有统计学意义。患儿自身左、右脚间的M波和F反应不对称,其中电压差异显著。

用H反射和M波评价恢复期偏瘫患者运动神经元群的兴奋性

用H反射和M波的发展斜率比较偏瘫患者恢复期痉挛侧和未受累侧运动神经元群的兴奋性。记录 15例偏瘫患者双侧比目鱼肌的H反射和M波 ,计算其阈值和最大值 (Hth、Hmax、Mth、Mmax) ,并运用线性回归计算其发展斜率 (Hslp和Mslp)。比较偏瘫患者两侧Hmax/Mmax、Hth/Mth和Hslp/Mslp ,及其与Brunnstrom分期的关系。偏瘫患者痉挛侧Hslp/Mslp明显高于未受累侧(P =0 .0 2 1) ,且与Brunnstrom分期相关性好。Hslp/Mslp是评价恢复期偏瘫患者痉挛侧运动神经元群兴奋性的很好的指标。

健康人群肌肉电刺激前后比目鱼肌M波和H-反射

目的:探讨健康人群肌肉电刺激(EMS)前后比目鱼肌M波和H-反射的变化。方法:对5名健康人予EMS诱发肌肉疲劳,记录刺激前后右侧比目鱼肌最大M波及H/M波幅。结果:最大M波刺激后显著降低,H/M波幅变化不一致。结论:EMS可诱发肌肉疲劳,但与疲劳比目鱼肌相关联的脊髓神经兴奋性未出现一致改变。

子午流注针法对痉挛性偏瘫患者H波及M波的影响

脑卒中患者肢体痉挛常导致运动功能障碍，对其功能恢复及生活质量均造成严重影响。近年来有大量研究发现，子午流注针法在治疗早期脑卒中方面具有显著疗效，但目前鲜见关于子午流注针法治疗脑卒中后痉挛性偏瘫的报道。本研究对脑卒中后肢体痉挛患者给予子午流注针法治疗，观察患者治疗前、后H波及M波最大波幅变化情况。现报道如下。

颅高压频谱分析中M波的发现及其产生机制的初步探讨

目的:对颅高压中低频成分进行频谱分析,发现存在一种频率为0.1～0.2Hz的波动,记为M波。初步探讨M波的产生条件和变化规律,并采用药物干预研究分析其影响因素。方法:5条实验犬安置硬膜外球囊并注液制成颅高压模型。在颅内压升高过程中,采用频谱分析颅压波动;一旦发现出现M波,则分别予以副交感神经阻断剂阿托品,普萘洛尔及甘露醇干预,并观察M波变化。结果:M波多在颅压水平较高及颅压升高后阶段出现,可以被阿托品抑制。结论:M波可能是机体在颅高压状态下,由副交感神经系统反射而产生的反应,其持续存在提示预后不良。

岩石弹性模量对钻孔体应变仪M2波视潮汐因子影响分析

首先,应用Venedikow调和分析方法计算体应变仪观测记录的M2波视潮汐因子;然后,对体应变仪井下传感器观测层岩芯进行单轴压缩试验,根据应力-应变曲线求取岩芯试样的力学参数。对比研究试样的单轴抗压强度和弹性模量与M2波视潮汐因子的关系,结果表明,弹性模量E对M2波视潮汐因子有明显的影响,随着M2波视潮汐因子的增大,岩石弹性模量呈线性函数降低,二者具有很好的相关性。钻孔岩芯力学性质的差异性是造成体应变仪之间M2波视潮汐因子差异较大的主要因素。

承压井水位固体潮M_2波海潮负荷改正

应用Schwiderski全球海潮模型,采用积分格林函数方法计算了海潮M2波的应变负荷潮。通过调和分析和残差计算,对京、津、唐地区的7个承压水位观测井的水位固体潮M2波进行了海潮负荷改正。计算结果显示,观测井水位M2波潮汐因子和相位漂移的标准偏差分别由改正前的2.263和24.57°降低到0.898和3.58°。

基于M带小波变换的焊接熔池图像边缘检测

利用M带小波变换理论对CO2 焊图像进行处理。基于Mallat小波模极大值边缘检测技术 ,研究了熔池边缘和焊缝位置的M带小波检测方法及算法实现 ,对边缘检测结果进行了分析。对CO2 焊图像处理结果表明 ,用M带小波变换理论构造的小波基对提取熔池边缘和焊缝位置效果较好 ,可用于熔深控制。

利用二维M带小波变换进行地震数据压缩

随着小波理论的发展与应用，小波变换已成为信号分析处理的一种强有力的新工具。本文根据M带小波变换理论，结合地震数据的特征，将M带小波变换应用于地震数据的压缩处理，提出了地震数据的压缩编码算法。其压缩过程为：首先对地震数据进行二维M带小波分解，形成由小波变换系数构成的分频剖面;然后对各子带中的细节分量进行阈值取舍，保留有用的细节分量而会去无用的或对原始数据贡献较小的成分;再采用自适应方法对所剩的M带小波变换系数进行尺度量化;最后采用算术编码进行熵编码，完成地震数据的压缩编码全过程。数据重建可通过作解码、反量化、利用M带小波逆变换实现之。实验结果表明，该方法简单、易操作，对地震数据压缩行之有效，压缩比可达10～30。

基于M带小波的动态多尺度系统融合估计

研究一类动态多尺度系统的融合估计方法,这类系统具有已知的动态系统模型约束,由具有不同采样率的多个传感器独立观测,传感器的采样率以M(M>2)倍递减.用M带小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,建立了满足标准卡尔曼滤波条件的系统模型.进行卡尔曼滤波后,可以获得系统状态最优估计值.仿真结果验证了该动态多尺度系统融合估计算法的有效性.

基于M带小波变换的多聚焦图像融合

针对目前小波域内多聚焦图像融合所存在的问题,提出一种基于M带小波变换的图像融合方案。由于M带小波变换域在能量紧致性和方向选择性等方面都比传统二带小波更有优势,综合考虑图像在M带小波变换域的多尺度和多方向性信息以及局部区域的相关特性,提出了一种新的小波域图像融合策略——基于多子带联合窗口特性的图像融合。仿真实验分析表明,该文算法的结果不论在视觉效果还是在信息量指标方面都优于传统的二带小波。

基于M带小波变换多重分形的胰腺内镜超声图像分类

提出胰腺内镜超声图像分形特征的提取与分类方法,用于胰腺内镜超声图像的计算机辅助诊断,以提高胰腺癌内镜超声早期诊断的准确性。通过改进基于分形维数的M带小波变换分形特征,引入多重分形维数并进行特征筛选,获得M带小波变换多重分形的特征矢量,采用贝叶斯分类器、支持向量机和AdaBoost等三种不同的分类器进行胰腺内镜超声图像的分类研究。实验表明:基于本研究分形特征矢量的分类,在运行时间和分类准确率上均优于基于传统分形特征的分类。此分类方法对胰腺内镜超声图像具有较高的分类准确性,有望为胰腺癌的临床诊断提供有价值的参考。

基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别

叶片裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早地检测出裂纹现象的存在对于工矿安全生产具有重要意义。利用M带小波分析方法对采集的叶片无裂纹和具有初期裂纹时的气动信号分别进行3带3层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行故障诊断。结果证明:该方法能有效诊断出初期裂纹故障。

基于提升框架的M通道小波滤波器的构造

提升框架的核心思想是通过有限步预测和更新来构造小波滤波器。由于小波的多相位矩阵可以分解为多个矩阵的乘积,因此这些矩阵可以被看作是预测算子和更新算子。本文根据 M 通道小波变换理论,给出了基于提升框架下的 M 通道小波变换所对应的滤波器库的构造方法。与传统的方法不同,利用提升框架构造的任何滤波器库都自动满足精确重构性,所设计的预测滤波器满足(?)阶对偶消失矩,所设计的更新滤波器满足 N 阶基本消失矩,并给出了具体例子。

基于余弦调制构造M带紧支撑双正交小波

作为经典两带小波的拓展,基于完全重构(PR)滤波器理论研究了任意M带小波的性质,提出了基于余弦调制的提升结构构造M带紧支撑双正交小波的新算法。与通常的非线性优化方法相比,所提出的算法需要优化的参数更少,稳定性和鲁棒性更好,且可以用离散余弦变换(DCT)的快速算法实现。数值实验结果表明,这种方法不但实现简单快捷,而且所得到的多带小波性能比现有方法有显著改进。

全球Schwiderski海潮模型M_2分波在中国大陆产生的应变负荷潮

本文利用计算应变负荷潮的积分Green函数方法,计算了全球Schwiderski海潮模型M_2分波在中国大陆产生的应变负荷潮.根据负荷潮的分布特点,中国大陆大致可以分成以东经100°为界的东、西两个区域.在东区,负荷潮主要受太平洋海潮的控制;在西部内陆地区,除太平洋海潮外,它们还明显地受印度洋海潮的影响.根据本文计算结果绘制的M_2分波应变负荷潮在中国大陆的地理分布图,为如何正确考虑M_2分波负荷潮对应变固体潮观测结果的影响提供了重要的参考资料.

基于M带小波变换与模糊聚类的图像去噪算法

M带小波变换是标准二带小波变换的自然推广,能够分析具有相对窄带的高频信号,而且能更好的集中信号能量,因此在信号处理中应用广泛。本文结合模糊聚类算法,提出了一种新的基于M带小波变换的图像去噪算法,利用模糊聚类算法把小波系数划分成两类:包含信号的小波系数与只包含噪声的小波系数,对只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数进行利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数进行M带小波逆变换,得到去噪后的图像。对SAR图像的实验结果表明,该算法有效,而且能较好地保留边缘信息。

提升的M通道小波变换在图像压缩中的应用

针对M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,利用基于空间域的小波提升方案,实现了M通道小波变换的提升分解。这种提升分解是不唯一的,可以利用这种分解的不唯一性,使变换具有所需的性质。为此给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。该方法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。实验结果表明了该方法对图像压缩的有效性。