PPM信号通过脉宽来表示数值，是航模遥控器接收机的标准输出信号。 在航模遥控器中，PPM用于反映遥控器的状态。电平 PPM信号的标准电平是5V（航模遥控器的接收机工作电压是5v）。工作方式 信息以高电平脉冲宽度表示，以固定的频率不断地刷新信号； 在每个周期内，携带信息的是高电平脉冲，高电平信息结束后是持续的低电平。刷新率 标准PPM刷新率是50Hz（周期20ms），但也遇到过60Hz（周
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2024-04-17 07:33:09
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hl=zh-cnhl=zh-cn。
原创
2022-09-23 13:54:52
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PPG信号靠心率 (HR) 进行估计，主要取决于收缩压峰值检测的准确性。与 ECG 不同，PPG 信号形式简单和特定点 少。低振幅 PPG 信号更容易受到噪声污染和其他不良影响的影响，例如baseline drift和wandering。这是由于信号强度与噪声功率相当。在这种情况下，PPG 记录可能会出现一些波纹，如果检测算法不够robust，这些波纹可能会被错误地标记为峰值。 有人认
一、光电容积脉搏波描记法PPG介绍光学心率传感器，例如我们的手环测量心率。当LED光射向皮肤，透过皮肤组织反射回的光被光敏传感器接受并转换成电信号再经过AD转换成数字信号，简化过程：光--> 电 --> 数字信号。大多数传感器采用绿光。为什么大多数传感器都是采用的绿光呢？我们先看看光谱的特点，从紫外线到红外线的波长是越来越长的。之所以选择绿光作为光源是考虑到以下几个特点：1. 皮肤的黑
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2024-06-11 10:38:48
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摘要本应用文件介绍了心电图 (ECG) 与光电容积图 (PPG) 的基本工作原理，讨论了ECG与PPG生理信号的量测，以及提高可靠性、实现高精度电气特性的难点。一般高精准度的ECG与PPG架构都是采用模拟前端和ADC组合而成的解决方案。本文介绍的RT1025利用ECG/PPG同步采样ADC，提供了一个可以同步撷取ECG/PPG以应用于血压计算的引人注目亮点，及其高度集成的解决方案省去了多个模拟前端
随着5GNR技术的研发和生产不断进步，工程师需要用支持5G带宽和射频要求的信号分析仪来分析无线通信信号。罗德与施瓦茨公司为这些用户设计了新款中档性能信号和频谱分析仪系列：R&S FSV3000和R&S FSVA3000。它们具有高达400 MHz的分析带宽和高达44 GHz的射频频率，覆盖所有5G NR相关频段。它们快捷友好的用户界面包括了能够快速设置测量和捕获偶发事件的新功能。R
# PPG信号处理与Java编程
光电容积脉搏波（PPG, Photoplethysmography）是一种常用的生理信号测量方式，广泛应用于心率监测、血氧饱和度（SpO2）测量等领域。PPG信号是在皮肤表面通过LED光源照射得到的，当血液流动时，反射光的强度会发生变化，从而可以提取心率等生理信息。本文将介绍PPG信号处理的基本原理，并在Java中实现相关算法。
## 1. PPG信号的基本原
线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w+b通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w和b值，并用matplotlib和mpl_toolkits包画出在训练过程中w、b、loss的三维变化。 1、实现y=x*w + b线性回归预测。关键是求解出w和b的值，w和b的值知道了其线性模型就确定了。 如下图所示：xy15283112、训练模型需要调用的包和原始数据（存于列表中，为浮点
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2023-12-12 15:19:44
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两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小
研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的，回归分析通常所预测的目标函数是连续值。三个主要任务：1.识别重要变量，那些是重要变量，哪些不是。哪些X变量与Y相关，哪些不是。 2.判断相关性方向。自变量与因变量之间的相关性是正的还是负的。 3.估计回顾系数。就是看相关性强不强的权重。数学建模中回归分析比较常用的是线性回归，所以这里我们只针对数学建模讲线性回归
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2023-10-11 06:45:41
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1 敏感度损失函数2 支持向量回归模型的导出3 对偶形式的导出4 KKT条件导出支持向量5 KKT条件导出b的值 前面提到，对于回归问题， 核岭回归，即最小二乘SVM（LSSVM），β
β
的值大部分不为0，其支持向量非常多，也就是稠密的，而并不像soft-SVM中的α
α
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2024-03-14 18:03:56
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前言 大家好，之前写多了自动化办公的内容，现在换个机器学习的专题跟大家交流学习，作为一个眼科研究生后面也希望后面多通过一些眼科案例顺带普及下眼科知识！在眼科中AI的一项应用就是利用卷积神经网络实现图像识别。今天先从一个虚构的冠心病数据集说说python如何实现简单的有监督学习。数据说明 因文章以分享技术为目的，疾病数据集不含有现实意义，且出于保护目的将四个特征指标以S1-S4替代400+多位病人的
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2024-06-18 15:37:55
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Datawhale干货 作者：曾浩龙，Datawhale意向成员前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 图片由 Midjourney 生成。A futuristic visualization of regression prediction i
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2024-08-01 18:00:40
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目录什么是线性回归模型？ 一元线性回归模型问题引入： 问题解析： 代价函数（损失函数）： 代价函数的图像为什么不是最小而是极小值？ 梯度下降算法 梯度下降算法公式（对于一元线性回归模型）学习率a的选择 关于梯度下降每一步的变化补充： 代码部分 - 案例实现数据 导入数据并绘制初始图 梯度
1.支持向量回归SVM（1）基本原理 支持向量机（SVM）算法因其性能优越，在图像情感分类研究中得以广泛使用，支持向量回归(SVR)算法常用于回归预测模型的构建。SVM要求数据尽可能远离超平面，而SVR要求数据尽可能位于超平面内，使所有的数据离超平面的总偏差最小。一般的回归算法思想是当预测值完全等于实际值
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2024-01-30 01:24:11
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一、数据集本次实战用到的是高炉煤气循环发电（CombinedCyclePowerPlant，CCPP）数据集，该数据集来自于UCI主页（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）。 自变量AT，表示高炉的温度V，表示炉内的压力；AP，表示高炉的相对湿度RH，表示高炉的排气量因变量连续性，PE，表示高炉的发电量二、加载数据集1、读取数据并展示数
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2024-08-05 11:06:32
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文章目录前言一、实验准备二、实验内容三、实验注意事项四、实验源码五、实现结果总结 前言机器学习中线性回归模型也能解决许多问题，对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。例如：对房价的预测、判断信用评价、电影票房预估等。今天就来分享一下线性回归模型的
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2024-05-07 11:02:21
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时间序列预测（四）—— LSTM模型模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是长段时间模型。LSTM的原理这篇博客讲的十分的清楚，建议英语好的小伙伴直接去看原文，我这里就大致的翻译精简一下。 人类天生具备的一个能力就是记忆的持久性，可以根据过往经验，从而推断出当前看到的内容的实际含义。如看电影的时候可以通过先前时间去推断后续事件；看一篇文章的时候
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2023-10-27 15:04:14
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机器学习篇-逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回
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2024-05-07 20:04:21
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8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015* annualSalary - 0.99* hoursListe
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2024-05-11 06:39:28
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