![低信噪比环境下语音端点检测方法研究]()
论文摘要语音端点检测的任务是从带噪语音信号中分辨出语音段和非语音段，广泛应用在语音增强、语音编码和语音识别等语音通信领域。有效的检测出语音信号的端点，不仅可以减少语音信号处理的...
![基于体表ECG的ShR信号检测研究]()
论文摘要可电击复律心律（shockablerhythm,ShR）是引起心脏性猝死（suddencardiacdeath,SCD）的主要原因,ShR包括室性心动过速（Ventri...
![基于中医脉象的动脉硬化症早期诊断方法研究]()
论文摘要动脉硬化是一种严重的心血管疾病,对人体危害极大,被认为是人类健康的头号杀手,如何对其进行早期预防与诊断是当前医学领域的热点研究课题之一。中医脉象包含丰富的心血管信息,本...
![基于复杂度研究脑电中的癫痫发作特征]()
论文摘要癫痫是一种严重危害人类健康的常见慢性脑部疾病,其发作时表现为大脑神经元兴奋性增高以及过度同步化放电,并导致短暂性中枢神经系统功能失常。脑电图检查是一种有效的临床诊断方法...
![高佳伟：一种分析皮肤血流特征的改进样本熵算法论文]()
本文主要研究内容作者高佳伟,廖福元（2019）在《一种分析皮肤血流特征的改进样本熵算法》一文中研究指出：样本熵算法在评估皮肤血流波动的规律性时依赖于信号主要成分的频率与采样频率...
![王亚娟：一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法论文]()
本文主要研究内容作者王亚娟,李怀良,庹先国,沈统（2019）在《一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法》一文中研究指出：微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平...
![徐从云：基于余弦相似熵的滚动轴承状态表征方法论文]()
本文主要研究内容作者徐从云,郑近德,潘海洋,包家汉,刘庆运,丁克勤（2019）在《基于余弦相似熵的滚动轴承状态表征方法》一文中研究指出：样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非...
![徐轶丹：基于VMD-SE和GAElman神经网络的短期负荷预测模型论文]()
本文主要研究内容作者徐轶丹,刘敏（2019）在《基于VMD-SE和GAElman神经网络的短期负荷预测模型》一文中研究指出：针对电力负荷序列的非平稳性和非线性等特点,提出了一种基于变分模态分解技术VMD-样本熵SE和遗传算法GA优化的Elman神经网络短期负荷预测模型。为了降低原始序列的复杂度和不稳...
![周云龙：起伏振动状态下水平管内两相流多尺度熵分析论文]()
本文主要研究内容作者周云龙,常赫,赵盘（2019）在《起伏振动状态下水平管内两相流多尺度熵分析》一文中研究指出：将振动装置与气液两相流实验回路相结合,对起伏振动状态下水平通道内气液两相流进行实验研究,观察记录流型并此采集压差波动信号。同时采用多尺度熵方法对102种流动条件6种流型的压差波动信号进行分...
