脉搏的概念相信大家都懂，相信大家都有通过脉搏数心跳的经历。但理论上：脉搏是动脉内压力的周期性有规律的搏动。这种周期性的信号当然就是脉搏波啦。脉搏波蕴含着人体的丰富信息，而这些信息就通过波形、强度、速率与节律等表达。 脉搏波怎样被测量？要想能精确的获得上面的这些信号，就要有精确的测量方法，目前主要有两种： 1. 压力检测法：假设动脉血管为薄壁弹性圆柱管，传感器与血管壁的之间的表皮
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2024-09-10 21:23:38
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Github代码地址：https://github.com/hzzhangqf0558/SPO2_HR- PPG信号简介 脉搏波是心脏的搏动（振动）沿动脉血管和血流向外周传播而形成的。心脏是一个持续不断的振源， 心室收缩时，血液快速射入主动脉致其基部压力骤增而膨胀；心室暂未射血时，主动脉基部压力下降， 管壁弹性回缩，则恢复至原来位置。如此，主动脉管壁就因心室的舒缩而有节律地受迫振动。这种振动 能沿
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2024-06-29 13:48:52
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脉搏波信号处理%信号采样
N = 256;fs = fr;
data = data(1:N);
n = 1:N;
t = n/fs;
plot(t,data);首先，我们将原始一维脉搏波信号做256点的采样，以便其方便fft计算。采样频率和原信号的频率一样均为30hz。画出此信号，可见其包含一些高低频的噪声。y=fft(data,N); %对信号进行快速Fourier变换
mag=abs(y
目录一、方案流程及技术规格书设计二、系统硬件电路设计三、软件编写及调试四、系统调试测试与分析前言 人体脉搏信号中包含丰富的生理信息，脉诊在我国已具有2600多年临床实践，是我国传统中医的精髓，但祖国传统医学采用“望、闻、问、切”的手段进行病情诊断，受人为的影响因素较大，测量精度不高。随着科技发展的不断提高，生命科学和信息科学的结合越来越紧密，出现
自深度学习兴起后，深层网路对图像进行特征学习，将低层次的基础特征聚合成更高级的语义特征，取得突出的识别效果，在图像识别、分割及目标检测三大领域得到了众多应用。深度学习算法基本上是由多个网络层搭建，每个网络层可获得图像的一种特征表示，再将特征进行线性、非线性组合，随着网络层的深度增加，特征由基本浅层特征（比如角度、像素位置等）逐步转化为具有高层语义的高级特征，最终形成低维度且具有高识别度的特征表达。
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2024-07-10 14:39:45
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基于MA TLAB的小波变换在图象压缩中的应用研究【摘要】:图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程。本文先从理论角度分析了小波变换及多尺度分析的性质,又从实验的角度用Matlab实现了图像的压缩并对程序中用到的主要函数给予了说明,较直观的探讨了小波变换在图像压缩中的应用。【关键词】:小波变换、图像压缩、小波分解1.引言小波变换是近十几年新发展起来的一种数学工具,是继一百多年前
文章目录一、PPG（光电容积脉搏波法）信号的检测原理心电信号产生的原理二.PPG技术目前存在的问题（挑战）三、PPG技术的发展 随着经济的发展，在人们生活水平提高的同时，高脂肪摄入和低运动量成为了人们普遍的生活模式，近年来高血压、高血脂已经发展为危险性最高的病症。心电、血压、血氧等生理参数是预防和分析心血管疾病的重要生理参数。常用的心电测量仪器有：多导ECG心电图仪、智能穿戴设备（手表、手环、耳
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2024-10-24 07:20:55
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2、非自适应多尺度几何分析——指图像变换的基函数与图像内容无关
1998年，Candès和Donoho提出了连续脊波（Ridgelet）变换。 （1）操作过程：利用Radon变换将一维奇异特征（线奇异）映射为零维奇异特征（点奇异），然后再进行小波变换。 （2）优点：Ridgelet变换是表示具有线奇异性的多变量函数的最优基。 （3）缺点：对于图像曲线边缘的描述，其逼近性能只相当于小波变换。
一、基的概念 小波函数和正余弦函数都是基，信号都可以分成无穷多个他们的和。而展开系数就是基与信号之间的内积，更通俗的说是投影。展开系数大的，说明信号和基是足够相似的，这就是相似性检测的思想。但我们必须明确的是，傅里叶是0-2π标准正交基，而小波是-inf到inf之间的基。因此，小波在实轴上是紧的。而傅里叶的基（正弦或余弦）与此相反。而小波能不能成为Reisz基，或标准
目录PPG 光电容积脉搏波描记法为什么有误差更好的解决办法PPG 光电容积脉搏波描记法主要是用传感器接触皮
原创
2022-09-21 11:31:06
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# 深度学习与图像增强：小波变换的应用
随着科技的发展，深度学习已经渗透到图像处理的各个领域。图像增强是图像处理中的重要环节，其目的是提升图像质量，以便于后续的分析和处理。本文将探讨如何结合小波变换与深度学习技术进行图像增强，并通过一些示例代码进行说明。
## 小波变换概述
小波变换是一种重要的信号处理技术，能够对图像进行有效的多分辨率分析。与传统的傅里叶变换不同，小波变换在时间和频率上均具
传统的小波变换是在傅里叶变换的基础上演变而来，计算过程中存在着大量的卷积运算或是乘累加的计算，如若在硬件上实现，势必会消耗大量的寄存器资源，而且速度也上不去。提升小波又称为第二代小波，最早是由 Sweldens W.博士于 1995 年在贝尔实验室提出，相对于 Mallat 算法而言，提升小波抛弃了原有的傅里叶变换思想，可在时域中完成正交小波的构造，具有算法简单、运算速度快、占用内存少等优点，而且
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2024-07-15 14:31:13
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七、小波变换基础：傅立叶变换(二) 现在，看下图，信号是余弦信号，仍然有四个频率分量，不过这四个分量出现在不同时刻： 图2.4下面是它的傅立叶变换： 图2.5 在上图中，与你想象的一样，图形与前一个信号的傅立叶变换几乎一样，仔细看，图中也有四个尖峰对应四个频率。我可能把这两张图弄得看起来比较像，但这不并不是有意为之。尖峰中出现的噪声所代表的频率分量在信号中是存在的但是由于它们的幅值很小，不是组
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。）一、傅里叶变换 关于傅里叶
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2024-09-30 14:07:35
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问题描述：小波变化最通俗的解释，小波变换是用来干什么的，类似小波变换功能的算法有哪些？问题解答： 小波变换是一种数学工具，用于分析信号的频域特性。它可以将信号分解成不同频率的子信号，从而提供了对信号在不同频率范围内的详细信息。以下是对小波变换的通俗解释和其主要应用：通俗解释：小波变换类似于使用不同大小的窗口来观察信号的不同部分。它不仅可以告诉你信号中有哪些频率成分，还能告诉你这些频率成
2017年开始接触德州仪器TI发布的三款毫米波雷达AWR1243、AWR1443、AWR1642。主要使用探索汽车防撞雷达以及车内人员检测以及呼吸检测等等毫米波雷达应用（偏了解AWR1243和AWR1642）。现将该系列雷达开发过程中常见问题总结如下：一、AWR1243 【Radar Studio】1、RF Powered-up射频使能失败（D
Normal07.8 磅02falsefalsefalseMicrosoftInternetExplorer4课程编码：08265021课程名称：小波分析及应用英文名称：Wavelet Analysis and Its Applications开课学期：6学时/学分：32 / 2课程类型：学科基础、专业选修课开课专业：测控技术与仪器，电气工程及其自动化选用教材：《小波分析及其应用讲义》，王忠仁编著
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。
一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解
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2024-06-15 16:54:15
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本文是根据一位前辈上传到百度文库的《小波变换-完美通俗解读》总结而成，考虑到在百度上下载需要下载券，现在我将我下载好的原始文档放在了这里，有需要的朋友可以自行下载，不要积分的哦~~下面开始正文~~由于最近本人所在的实验室要在转型做医疗，需要看一些和医学有关的paper。读到这一篇《Seizure detection using wavelet decomposition of the predic
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2024-05-29 05:36:32
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# 深度学习与毫米波雷达的结合：初学者指南
近年来，深度学习在各个领域取得了显著的进展，而毫米波雷达技术在自动驾驶、安防监控等应用中也逐渐成为关注的焦点。将深度学习与毫米波雷达数据结合起来，可以更有效地进行目标检测、分类与跟踪。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程，从理解毫米波雷达数据，到如何使用深度学习模型进行分析，最终实现一个基本系统。
## 整体流程
下面是整件事情的基本流程，帮助你
