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基于贝叶斯决策的双能X射线材料分辨算法研究
对一种有效的双能X射线材料分辨算法进行了讨论.定义了与材料的有效原子序数相关的特征量,并结合基于小错误率的贝叶斯决策,实现对材料组的分辨.通过对实测数据的处理,证明了此算法可以有效的分辨有机物,混合物,无机物三组材料.
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医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测技术
针对医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测问题,提出了基于贝叶斯决策规则的方法.该方法由变化检测、变化分类、前景目标提取和背景更新四部分组成.变化检测采用自适应阈值法来二值化变化点和非变化点,变化分类基于颜色共生特征向量,采用贝叶斯规则进行决策,前景对象的提取融合了时间差分法和减背景法.针对复杂场景中背景的"渐变"和"突变"情况,提出了不同的背景更新策略.实验表明,该方法在包含有摇动的树枝,或者灯的开关等复杂背景中能准确地提取运动目标,因此可用在医学步态分析的研究中.
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眼球运动相关EOG信号的波形分析与特征提取
人-计算机交互系统(HCI)是当前计算机与人自然交流的研究热点之一.从眼眶周围记录的眼电图信号(EOG)可以转化为坐标去控制计算机.本文讨论了与眼球扫视运动相关的EOG波形在时域、频域内的分析及特征的提取,并应用简单贝斯分类算法建立原型系统.通过对实验数据的统计分析,初步验证了将眼电图信号转化为坐标点的可行性.