基于生物力学分析Q值对颈肌疲劳的反映效果.pdf,颈肌疲劳是导致颈椎病的主要原因之一。为了有效预测和缓解颈肌疲劳，结合生物力学理论分析了表面肌电信号（SEMG）对颈部肌肉疲劳状态的反映效果。选取身体健康，年龄在21~33岁的8名志愿者作为被试者。所有被试者保持屈颈位2 h，采集颈6、颈7节段两侧上斜方肌的表面肌电信号。首先，采用经验模态分解（EMD）对肌电信号进行去噪;然后，提取并分析了积分肌电(IEMG)、近似熵(ApEn)、疲劳状态指标Q值等3种特征参数在屈颈过程中的变化规律。实验结果表明

本课件对生物电信号的特征进行了描述，下面还将进行深入探讨

导读：文中介绍了一种基于STM32处理器的心电采集仪的具体设计方案，该方案实现了从强噪声环境下通过AgCl电极和三导联线心电采集线提取微弱心电信号，再经AD620和OP07为核心元件的模拟前端对采集到的心电信号进行滤波放大，最后通过STM32单片机进行数字化处理，得到清晰、稳定并能够反映人体实际心电特征的生物电信号，同时在LCD上实时显示。本设计简单实用、稳定性高，且具有一定的医用价值。 　　如今，心血管类疾病已经成为威胁人类身体健康的重要疾病之一，而清晰有效的心电图为诊断这类疾病提供了依据，

首先基于ARM9处理器S3C2410A和嵌入式Linux操作系统，设计出支持嵌入式Web Server的开发平台，再通过移植嵌入式Web Server—boa，配合数据采集和处理等模块，构造一套适用于家庭的便携式远程医疗监护终端。在监护终端，利用生物电引导电极采用标准三导联方式将人体心电信号拾取出，经导联线传输到信号调理模块，经该模块的滤波、放大后得到初级的生物电信号，再经由S3C2410自带的ADC引脚送入Web服务器模块，心电信号在此模块中经过各种运算分析后得到反映心脏特征的信号， LCD上

高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copula函数研究特征变量之间的相关性优化问题,设计基于D-vine Copula理论的贝叶斯分类器,主要目的是为了提高类条件概率密度估计的准确性.将变量的联合概率分布分解为一系列二元Copula函数与边缘概率密度函数的乘积,采用核函数方法对边缘概率密度进行估计 ,通过极大似然估计对二元Copula函数的