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搜索资源列表

  1. 单片机与DSP中的基于DSP的心电监护模块设计

  2. 摘 要： 美国德州仪器公司(TI)的TMS320C2XX系列定点数字信号处理器 DSP 具有强大的实时处理能力和高度集成的片上硬件资源，使用灵活方便，在数字信号处理领域得到了广泛的应用。讨论了该DSP系列中的TMS320F206在心电监护模块中的应用，包括硬件接口和软件编程。关键词： 心电监护 ECG 数字信号处理器 AD采样   心脏在机械收缩之前，心肌预先发生电的激动，并向全身各部位放散，从而在体表的不同部位产生电位差。通过体表把这种变动着的电位差按时间顺序描记出来的连续曲线就是心电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-08
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38536267

  1. 心电检测技术及其在远程医疗中的应用

  2. 心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病之一,心电图(ECG)则是评价心脏功能的主要依据,关于心电信号检测技术的研究一直为各方所关注。综述了ECG的基础理论、检测技术及其在远程医疗中的应用,并对心电信号检测技术的发展趋势作了展望。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：165888
    • 提供者：kamo54

  1. 超低功耗智能移动心电监测设备

  2. 移动智能传感是健康监测与管理的关键技术。面向智能心电传感器技术领域,设计了传感、信号处理、通信三个低功耗模块,并从系统设计上协调配合以降低功耗,研发了微负荷和可长期监测的贴片式心电监测设备,并具备实时心电处理和心率检测功能。该智能传感设备体积为24mm×16mm×10mm,质量为1.73 g。采用80m Ah容量的锂聚合电池供电,在256Hz采样率时可持续工作7天以上。数据无线上传至电脑后,上位机软件可进行心电图(ECG)实时显示、处理。此外,该设备亦可通过蓝牙将心率数据传输至手机,可持续工作1

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：1003520
    • 提供者：kamo54

  1. 通信与网络中的摩托罗拉推出基于MicroTCA标准的通信服务器

  2. 摩托罗拉公司宣布，该公司将推出其最新开发的Centellis1000系列通信设备，该设备可以提高网络数据流从核心网到边缘网以及接入网的传输速度。 　　这款最新生产的Centellis 1000系列通信设备是由摩托罗拉嵌入通信部（ECG）所研制并开发的，其主要目的就是力争将通信设备服务器同时推向无线网络和有线网络。据了解，Centellis 1000系列设备使用目前已经被众多通信设备制造商所接受的MicroTCA规范流程。 　　 MicroTCA是新兴的全球标准，特为高性能和高可用性的系统定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38666823

  1. 用SP061A实现心电数据的FFT与压缩

  2. 摘　要：在SP061A 单片机上实现对ECG信号的FFT、滤波和压缩。合理组织SP061A的硬件资源,并采取数据分段长度可选、避开高频分量的计算和简易的数据压缩算法,使存储开销、运算速度和精度满足实用要求。 　　关键词：ECG数据 SP061A FFT 滤波 压缩  　　在远程心电监护系统中,心电信号采集器是实现心电信号的现场采集、存储和传输的重要终端设备。对采集器的基本要求之一是:及时对采集到的心电信号进行滤波和压缩等预处理,以减少存储器占用量和数据远程传输到头端服务器的开销。为降低成本,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38502722

  1. 睡眠阶段分期——SVM和ELM分别与粒子群算法结合（main）

  2. 摘要：本研究的目的是建立具有最佳准确率的分类模型,以心电图(ECG)信号为基础,使用心率变异性(HRV)特征来识别睡眠阶段。该方法是极端学习机器(ELM)和粒子群优化(PSO)的组合,用于特征选择和隐藏节点数的确定。ELM和PSO组合的2、3、4和6分类的测试精度分别为 82.1%, 76.77%, 71.52%, 62.66%。本文还比较了ELM和支持向量机(SVM)方法,其测试精度低于ELM和PSO的组合。根据结果,可以得出PSO方法的添加能够提高分类性能。 文献链接：https://iee

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38691453

  1. bci-framework:脑电图获取和刺激传递-源码

  2. BCI框架 OpenBCI的分布式处理工具，刺激传递，心理生理实验设计器和实时可视化。 BCI-Framework是用于采集EEG / EMG / ECG信号的开源工具，它是与配合使用而，该软件的主要核心位于，该库旨在处理所有并通过高级编程库扩展硬件功能。可用于数据采集和流传输的可选分布式范例可以实现，此方法可稳定非实时采集系统上的采样率，并包括将板句柄委派给专用环境并实时流式传输数据。为原始或处理的时间序列，并是此应用程序中可用的市长功能。 BCI-Framework由一个图形用户界面（G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42150745

  1. PyHealth:用于健康预测模型的Python库-源码

  2. 用于健康预测模型的Python库（PyHealth） 部署，文档和统计 建筑状态，覆盖范围，可维护性和许可 发展状况：截至2021年1月4日，PyHealth处于积极发展阶段，处于alpha阶段。请关注，加注星标和获取最新功能！ PyHealth是针对医疗保健AI的全面Python软件包，专门为ML研究人员以及医疗保健和医学从业人员设计。 PyHealth接受各种医疗保健数据，例如纵向电子健康记录（EHR），连续信号（ECG，EEG）和临床记录（待添加），并支持使用深度学习和其他高级机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：35651584
    • 提供者：weixin_42125826

  1. StressRecognitionSystem:作为我的硕士论文的一部分，我的最后一年的项目是发布基于物联网的上下文感知系统以进行压力检测和识别-源码

  2. 压力识别系统 De-Stress是一种IoT系统，能够根据患者的身体生理测量值（ECG，EMG，心率和呼吸率）检测患者的压力。 数据是使用MySignals HW v2.0 eHealth平台获取的，然后发送到部署在REST API中的机器学习模型中，以获取是否处于压力状态的患者状态，并根据其情况采取措施。 在这个项目中，我已经学习并获得了不同领域的许多新技能，例如机器学习，物联网和Web开发。 该项目中使用的技术是： 数据采集​​：Arduino + Python（PySerial库） 机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42133753

  1. 基于生理信号的早期心理压力检测方法

  2. 早期发现精神压力对于有效的临床治疗至关重要。 与传统方法相比，文献中提出的自动方法在诊断速度方面已显示出重要意义和有效性。 不幸的是，它们中的大多数主要集中在准确性上，而不是对治疗效果的预测。 这可能导致开发出不那么健壮和准确的方法，这不适用于临床目的。 在这项研究中，我们通过分析22位男性受试者（平均年龄：22.54±1.53岁）的脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号的变化，提出了一个用于精神压力早期检测的综合框架。 本文的重要贡献在于，提出的框架能够执行治疗功效的预测，这是通过定义四个压力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38611812

  1. FDAxECG-源码

  2. FDAxECG 关于该项目 对健康受试者的ECG进行功能数据分析，以评估HRV中的性别差异。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42126274

  1. 电磁感应法检测家兔慢性脑出血

  2. 大脑中的慢性脑出血（CCH）是一个重要的临床问题，通常需要通过昂贵的设备（例如MRI和PET）进行监视和研究，而在世界上经济不发达的地区，这种设备不易获得。 我们已经开发了一种便宜的工具，用于非接触式监测大脑中的CCH。 该系统测量两个线圈上电磁信号之间的相移。 立体定向法在家兔的大脑中诱发了六氯环己烷。 监测受试者的颅内压（ICP）和心电图仪（ECG）1.5小时。 在10.7MHz的激励频率下连续监视信号直到t = 1.5h。 注射0.8至2.4 ml的自体血（每次注射量为0.8 ml，间隔时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38640985

  1. Heartbeat-Anomaly-Detection-源码

  2. 心跳异常检测 在此项目中，我们使用了基于LSTM或Long Short Term Memory算法的python自动编码器。 LSTM是一种深度递归神经网络算法。\ n该项目的目的是获取ECG数据的数据集，并将其分为异常心跳类型和正常心跳类型。 由于使用LSTM的自动编码器，因此可以进行预测，从而可以提供更简单，更易于处理的数据。 该程序分为3个主文件：主程序，生成模型的预测文件。 预测文件包含类，导入的包以及对数据集进行预处理并训练保存在model.pth中的模型的函数。 主文件加载模型，并应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42117622

  1. L1和总变化正则化C臂心脏锥束CT重建

  2. 基于联合L1和总变异的迭代重建新方法正则化建议用于ECG门控的冠状动脉断层摄影术重建。 这重构问题被公式化为约束优化模型，并使用线性化的Bregman和前向后拆分方法。 实验进行到使用拟人模型来评估其性能，结果表明提出的方法可以从5-10张血管造影照片重建准确的血管形态。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38612568

  1. MyHeartFitness-源码

  2. 我的心健身 目的是为Android设备创建一个简单且用户友好的应用程序。 此应用程序必须能够执行一种算法，该算法可通过使用商用传感器来分析心电图（pdf格式或图像）中的异常，例如心房颤动。 去做 基本应用程序。 存储用户数据。 显示用户数据。 向用户发送通知。 使用SQLite来存储用户数据。 使用代码/指纹打开应用程序。 从CSV文件读取数据。 创建SRP功能。 创建SRQA函数 将SRQA应用于RR间隔。 在后台任务中运行算法。 从pdf文件中读取ECG。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42166261

  1. 晚期钠电流增加对人心衰竭的促心律失常作用

  2. 晚期钠电流增加在人心衰竭中的心律失常作用白洁云1，王宽全1，白祥云1，袁永峰1，张恒贵1,2 1 2哈尔滨哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，曼彻斯特2曼彻斯特大学物理与天文学院摘要：心力衰竭（HF）诱导细胞离子通道动力学，心室钙和钠循环的重塑。 在本研究中，我们通过表征速率依赖性INaL和[Na +] i，动作电位持续时间（APD）延长以及早期去极化早期（EAD），研究了晚期Na +电流（INaL）对衰竭心室速率依赖性电活动的影响。 。 还研究了一维虚拟组织的透壁心室APD分散和传导速度恢复（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38686245

  1. 用于移动医疗监控的可穿戴生理多参数捕获装置

  2. 本文介绍了一种用于移动医疗监控的可穿戴生理多参数捕获设备。 凭借该设备的新颖结构，它可用于对多个参数（例如PPG，ECG，体温等）进行不干扰，长期的实时监控，而不会影响佩戴者的日常活动且不会限制其移动性。 几天的连续长期监视将为疾病的预防和治疗提供有价值的参考。 而且，该设备可以用于健康检查，因为医院中的传统健康检查通常是有时间限制的，因此可能无法及时发现一些潜在的疾病，尤其是心脏病。 作者还简要介绍了整个监视系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：983040
    • 提供者：weixin_38590775

  1. 改进的蚁群系统在心电信号情感识别中的应用

  2. 对心电信号(Electrocardiogram,ECG)的情感识别问题,将局部搜索策略和变异引入蚁群系统(Ant Colony System,ACS)用于特征选择;用K近邻法对高兴和悲伤两种情感分类,在获得较高的识别率和有效特征组合的同时,提高了收敛速度,最好识别率达到93.64%。实验仿真结果表明,该方法是行之有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38632247

  1. 双重结构粒子群和KNN在生理信号情感识别中的应用

  2. 将双重结构的粒子群(DSPSO)应用到生理情感特征的选择中,提高了特征选择效果和情感识别的正确率.提出了增量K多类KNN分类器解决KNN在分多类时出现的不可分现象并改善了多类识别的效果.通过4种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别4种情感(joy、anger、sadness、pleasure),同传统的SFFS算法以及BPSO算法相比,识别率有了较大的提高.仿真结果表明,DSPSO能较好地完成生理情感特征的选择任务.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：435200
    • 提供者：weixin_38747025

  1. 用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别

  2. 针对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于情感生理信号特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用K近邻法进行情感分类,以获得较高的识别率和有效特征组合.通过四种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别四种情感(joy、anger、sadness、pleasure),实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入情感识别的研究是可行的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：164864
    • 提供者：weixin_38747818
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