【摘 要】
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为解决复杂非线性多通道心电信号识别问题,提出一种基于多通道多维度深度卷积神经网络的识别方法。将心电信号转换为灰度心电图像,构建一维与二维深度卷积神经网络分别提取心
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为解决复杂非线性多通道心电信号识别问题,提出一种基于多通道多维度深度卷积神经网络的识别方法。将心电信号转换为灰度心电图像,构建一维与二维深度卷积神经网络分别提取心电信号的数值特征与心电图像的波形特征,基于迁移学习融合提取到的数值与波形特征,训练新的全连接层提取融合后的特征并使用Softmax完成分类。该方法使用波形与数值两种特征进行诊断,更加符合医生的诊断原则。结合实例,对算法进行了仿真分析,验证了该算法的可行性与有效性。
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传统差分干涉技术只能获取雷达视线方向的一维形变场,极大地限制该技术的应用。联合升降轨InSAR数据,可以解算出地表二维形变场。然而,受卫星轨道参数的限制,即使是不同的卫星,也很难做到对同一目标的同步观测,造成升降轨观测时间的不一致,进而降低二维形变解算精度。针对上述问题,文中提出一种升降轨观测时间配准方法,即以其中一轨SAR时序数据的采集时刻为参考,采用数据插值技术,对另一轨SAR时序数据获取的时
为解决在复杂背景条件下的跟踪不稳定问题,提高目标跟踪的鲁棒性和准确性,研究一种在传统核相关滤波算法的基础上对多特征进行线性融合和多峰值检测更新机制结合的核相关滤波目标跟踪算法,使用多个专家进行评估,充分结合各特征的优势,训练出最优的相关滤波器。通过OTB-2013公开数据集全部视频序列对算法进行验证,该算法准确度能达到81.7%,成功率达到69.2%,验证了该算法能够在旋转、运动模糊、快速运动、形
高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要。现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分层路段以及复杂城区道路纠正方面缺乏深入研究。城区交通状况复杂、高楼林立以及树木密
为更加准确地从大量数据中检测出存在的小量异常数据,提出基于核主成分分析的超多面体数据描述方法。利用核主成分分析对数据进行非线性映射,在此基础上使用主成分信息在N维
经典的Freeman-Durden三分量分解模型存在着体散射能量过度估计的现象,这种现象易导致倾斜建筑物(即建筑物的排列方向与雷达飞行方向不平行)被错误解译为森林。虽然存在多种分解方法来避免倾斜建筑物的错误解译,但从非反射对称散射的角度来应对体散射能量过度估计目前研究仍较少。因此,提出一种新的四分量分解方法,可有效抑制体散射能量的过度估计,并有助于探测地面目标。文中首先提出一种新的非反射对称模型,
当图像灰度发生急剧变化时,常规算法存在"阈值检测不敏感"的问题。针对这一问题,借鉴RGB三相分解变换的思路,基于Laplace算法基本原理,文中提出BRGB-ALaplace算法。该算法先进行图像增强,并用高斯滤波器平滑图像和抑制噪声;再对RGB 3个相位分量方向进行拉普拉斯模板锐化拉伸,对这3个分量进行相位重组,实现基于Laplace边缘检测,进而对Laplace算法进行改进;最后,选取第三次全
水体作为国土资源的关键要素,其水体面积变化在水资源调查、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义。由于区域山体阴影、建筑等因素的干扰影响,带来域内所
多台激光跟踪仪组网联合动态测量具有测量范围大、测量精度高、采样频率高的优点,在工业大尺寸动态位姿测量领域具有广泛的应用前景。目前激光跟踪仪动态测量精度评定主要针对单台激光跟踪仪,无法满足多台激光跟踪仪动态位姿测量精度评定的要求。文中提出基于物方先验约束条件的动态位姿测量精度评定方法,通过空间圆轨迹发生器和铟钢四面体,提供刚性约束条件和动态测量基准,实现对不同运动速度、不同采样频率的位姿测量精度进行
2019-06-14,河源市源城区东江大桥第三跨第二桥墩以及第四跨第三桥墩出现了垮塌,此次事故造成了人员伤亡和重大经济损失。为了分析此次灾害事故发生发展的成因,本研究获取了Sentinel-1A雷达卫星2018年12月至2019年6月的历史影像数据,基于时序InSAR技术手段处理得到了该监测时间段内的历史形变信息。研究成果显示该桥梁在此数据获取时间段处于相对稳固状态,并无明显的形变特征趋势。通过对
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