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自动识别算法文献资料
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基于多模板匹配的室性心动过速与室上性心动过速自动识别算法
目的:根据阵发性窒上性心动过速(室上速)与室性心动过速(室速)不同的信号特征,提出一种基于特征提取和多模板匹配的室上速与室速的心电识别算法.方法:首先建立室上速和室速模板数据库,对心电信号进行去噪处理并提取R波峰值点,构造以R波峰值点为中心的心电模板和R-R间期模式的心电模板;再提取待测信号的特征值,利用可变宽度模板匹配技术,与数据库中的模板进行归一化相关系数匹配,根据匹配结果判断待测信号的病理类型.结果:以MIT-Bm心律失常数据库的心电数据为测试信号,利用Matlab平台对算法进行仿真测试,结果显示在20例待测心电信号中,有2例信号判断错误,其中1例室速被误判为室上速,1例室上速判断无果,检测正确率达90％.结论:该算法对室速、室上速的识别率较高,可用于辅助诊断室速和室上速疾病.
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单晶高温合金X射线衍射斑点自动识别算法研究
单晶高温合金展现出优越的抗疲劳性能和高温蠕变性能,广泛应用于航空发动机和燃气轮机的热端部件.但是,其制备过程中会产生晶体取向偏离、杂晶等缺陷.目前国际上已经普遍使用X射线劳埃衍射技术对单晶叶片的晶体缺陷进行无损检测,但是这种检测方法主要依赖人工识别,效率低,结果可重复性差,不适合批量化检测.本文结合工程需要,提出对劳埃衍射斑点进行自动识别的算法,主要包括衍射图样的预处理、轮廓检测、轮廓形态筛选及轮廓符合检测等.该算法能够自动检测出衍射图样上的衍射斑点,并终给出斑点的位置坐标数据及其误差.根据衍射斑点的位置,通过衍射分析算法,计算出单晶叶片上的晶体取向,并终对叶片的晶体缺陷给出综合评价.
