【摘 要】
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为减轻巡检人员工作量、提高巡检效率，设计基于动态特征点的巡检机器人目标定位系统。明确定位系统基站与子基站主要功能，建立整体架构；选择工业相机、采集卡和显示器等作为硬件设备，为避免机器人受到环境干扰，调整步进电机与驱动器性能参数；建立系统软件开发环境，结合动态连接和演示程序2种封装模式，简化系统调试方案；对采集图像做灰度均衡化处理，以增强图像细节，利用动态特征点提取方法获得目标的方向与尺度特征；设定
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为减轻巡检人员工作量、提高巡检效率，设计基于动态特征点的巡检机器人目标定位系统。明确定位系统基站与子基站主要功能，建立整体架构；选择工业相机、采集卡和显示器等作为硬件设备，为避免机器人受到环境干扰，调整步进电机与驱动器性能参数；建立系统软件开发环境，结合动态连接和演示程序2种封装模式，简化系统调试方案；对采集图像做灰度均衡化处理，以增强图像细节，利用动态特征点提取方法获得目标的方向与尺度特征；设定三帧差分算法的合理差分阈值，对图像做阈值化和逻辑相交处理，确定目标运动区域，完成定位。仿真实验证明，该系统不仅具备精准的静态定位功能，当目标实时运动时，也能获得理想定位结果。
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心电图（ECG）是识别房颤的主要依据。但是在ECG信号中存在各种噪声干扰，可能导致ECG波段无法识别或者失真，影响医务人员的诊断。因此需要采用一定的技术和方法去除各种噪声干扰。文章采用小波阈值降噪中的软阈值算法对ECG进行处理，选择采用db4小波对含噪声心电信号进行小波分解，实现对ECG信号的去噪处理。
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