α波与睡眠梭形波的判读

这学期选了神经网络的课程,最后作业是处理ECG信号,并利用神经网络进行识别. 1  ECG介绍与读取ECG信号 1)ECG介绍  具体ECG背景应用就不介绍了,大家可以参考百度 谷歌.只是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人对应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们需要根据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先需要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍可以参考

Reference: AASM (2007). The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events: Rules, Terminology and Technical Specifications. (Westchester: American Academy of Sleep Medicine). ♥ Basic knowledge 1. Stage of Sleep- W: Wakefulness- N1: NREM

http://www.nowamagic.net/librarys/eight/posts/2453四种基本脑波 α波(ALPHA/α wave)是四种基本脑波之一. 四种基本脑波是: δ波(DELTA/δ wave) θ波(THETA/θ wave) α波(ALPHA/α wave) β波(BETA/β wave) 这四种脑波构成脑电图(EEG).脑电图是脑内电波的显示,但脑内电波的电压很小,只有百万分之几伏特. 阿尔法脑波的振荡平均为10次/秒.在脑波中阿尔法脑波是第一个被发现的.1908年

在3.2节我们学习了关于(3.8)定义的Vj的性质.特别的,我们可以乘以系数从一个Vj空间变换到另一个.我们这节学习V0和V1的关系. 将f1(t)∈V1投影至V0 我们考虑一个属于V1的函数f1(t),有 这个函数在图3.12中画出 图3.12 函数f1(t) 从性质2.8我们知道f1(t)属于Vj,只要j≥1.然而这个函数不属于V0,因为他的间断点在.如果我们现在想找一个在V0里面的函数f0(t)来逼近f1(t),那我们可以采用在3.2小结中学习的公式来做,我们有 因为,这个函数的支撑集为,

德马克机械化波,又称td波,是在艾略特波的基础上发展出来的.考虑到八浪理论在大浪中有小浪,不同人对浪型的划分也不尽相同,正所谓“洪湖水,浪打浪,不知哪浪是哪浪”.特别是,原书中描述到,“它并不能很好地确定潜在的转折点出现的时刻,因为趋势转折只有在事后才变得明显”. 故总结如下:1)艾略特波中含有明显主观因素,不同人描述的八浪不尽相同 2)艾略特波只有形态发生明显变化后才能确定,只能在事后分析股市发展,不能用于当下指导趋势判定. 因此,德马克提出TD D-Wave,结合斐波那契数列约束了各个波浪发

单通道10G波分传输系统应用 网络成为加加户户不可缺少的一种工具,因为网络时代的到临,人们的幸福指数越来越高,对网络宽带的速率也越来越高,趋势决定网络需要改造. 早期第一批铺设的光纤网络,随着时间的推移光纤资源都已经非常紧缺了,在此背景的情况下出现了波分传输系统.波分传输系统技术诞生以来,大大缓解了这种压力.虽然现在有单通道40G,但是此技术不成熟.单通道100G市场上还没有.估计也需要接下来几年的试验期过后才能有.因此今天我在这里就分享一下当下最流行的单通道10G的波分传输系统的应用. 单通道

第3题:判断质数 对于大于1的数,如果除了1和它本身,它不能再被其它正整数整除,那么我们说它是一个质数.晓萌想判断一个数是不是质数,希望找你写个程序,帮助她进行判断. 输入包括一行,为一个整数N(1 < N ≤1000),正是晓萌给出你让你判断的数字.<n≤1000).< style="box-sizing: border-box;"> 输出包括一行,如果晓萌给出的整数N为质数,那么输出YES:如果N不是质数,那么输出NO. 样例输入 3 样例输出 YES 答案

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec 全重构 wrcoef 有选择性重构 upcoef 单一重构 分解结构工具 detcoef 细节系数抽取 appcoef 近似系数抽取 upwlev 分解结构重排

这学期的课程选择神经网络.最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别. 1  ECG引进和阅读ECG信号 1)ECG介绍  详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌.仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们须要依据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先须要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍能够參考一