检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2012年第12期34卷 3040-3045页

作者：张洁景晓军刘馨靖李帅北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

该文提出了一种新的残缺指纹识别算法,在应用融合特征的同时,利用模式熵进行相似性度量。由于残缺指纹的特有性质,识别结果主要由两方面决定,即提取包含足够信息的特征以及有效的相似性度量方式。对于第1个问题,该文将细节点和方向场特... 详细信息

该文提出了一种新的残缺指纹识别算法,在应用融合特征的同时,利用模式熵进行相似性度量。由于残缺指纹的特有性质,识别结果主要由两方面决定,即提取包含足够信息的特征以及有效的相似性度量方式。对于第1个问题,该文将细节点和方向场特征进行有效融合,来得到更全面的信息,并提高尺度和旋转不变性。对于第2个问题,通过引入模式熵度量两个特征点集之间的一致性,并以此来消除误匹配。在指纹库中进行的大量实验以及同其他方法的充分比较表明,该文提出的算法在准确率和速度上都取得了较优的性能。

关键词：模式识别残缺指纹模式熵相似性度量特征融合

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模式熵与高频心电图信号不规则性的动态分析

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科学通报 2004年第13期49卷 1317-1321页

作者：徐寅林宁新宝陈颖王俊南京大学近代声学国家重点实验室南京大学电子科学与工程系生物医学电子工程研究所

通过对近似熵的分析、修正,提出了新的算法——模式熵的概念,使得不规则性分析能适用于短时大幅缓慢变化信号的时间序列中.然后将模式熵用于心肌梗死动物模型(Myocardialinfraction,MI)中高频心电信号(HighFrequencyElectrocardiogram,H... 详细信息

通过对近似熵的分析、修正,提出了新的算法——模式熵的概念,使得不规则性分析能适用于短时大幅缓慢变化信号的时间序列中.然后将模式熵用于心肌梗死动物模型(Myocardialinfraction,MI)中高频心电信号(HighFrequencyElectrocardiogram,HFECG)不规则性动态分析.结果表明,急性心肌缺血时HFECG的模式熵有着显著的动态变化.因此,模式熵在心脏疾病的早期诊断中显示出潜在的应用价值.

关键词：模式熵近似熵高频心电图心肌梗死动物模型不规则性心脏疾病

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基于模式熵的室性早搏与房性早搏识别

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生物医学工程学杂志 2010年第3期27卷 516-518页

作者：吴俊王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室地理与生物信息学院南京210003

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APC)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、APC和PVC信号。目前提出的很多识别NSR、APC和PVC等疾病... 详细信息

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APC)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、APC和PVC信号。目前提出的很多识别NSR、APC和PVC等疾病的方法准确率达到90%～98%,但是很多方法都需要大数据量。通过计算正常NSR、PVC和APC信号的模式熵值,然后对结果的分析对比,证明了模式熵方法的合理性和准确性,而且不需要很太多的数据。

关键词：室性早搏房性早搏模式熵

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基于随机化映射和模式熵的近似重复图像检测

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数据采集与处理 2012年第3期27卷 363-367页

作者：蔺博宇郭志刚李弼程高毫林彭天强解放军信息工程大学信息工程学院郑州450002

针对传统方法检测效率低的问题,提出了一种基于随机化映射和模式熵的近似重复图像检测方法。该方法先利用精确欧式空间位置敏感哈希(Exact euclidean locality sensitive hasing,E2LSH)进行快速过滤,滤除大部分非近似重复图像对,然后对... 详细信息

针对传统方法检测效率低的问题,提出了一种基于随机化映射和模式熵的近似重复图像检测方法。该方法先利用精确欧式空间位置敏感哈希(Exact euclidean locality sensitive hasing,E2LSH)进行快速过滤,滤除大部分非近似重复图像对,然后对于剩余的图像对,再采用尺度旋转不变模式熵(Scale-rotation invariant patternentropy,SR-PE)进一步去除错误的匹配,从而实现近似重复图像检测。实验结果表明,新方法在不明显降低性能的前提下大大加快了近似重复图像检测的速度,在检测性能与速度之间取得了较好的平衡。

关键词：图像检测随机化映射模式熵

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病理信号的模式熵和符号动力学分析

病理信号的模式熵和符号动力学分析

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作者：吴俊南京邮电大学

学位级别：硕士

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APV)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、房性早搏(APC)和室性早搏(PVC)信号。目前提出的很多识别... 详细信息

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APV)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、房性早搏(APC)和室性早搏(PVC)信号。目前提出的很多识别NSR、APC、PVC等疾病的方法准确率达到90％到98％，但是大多数方法都需要数据量大。通过计算正常窦性心律信号(NSR)和室性早搏，房性早搏的模式熵值，然后对结果的分析对比，证明了模式熵方法的合理性和准确性而且不需要很太多的数据。　　论文提出了基本尺度熵的改进算法，并用以研究了正常人、充血性心力衰竭病人和有心脏骤停现象的病人的心跳时间序列。研究表明正常人心电信号的信息熵值最大，充血性心力衰竭病人的信息熵值呈现下降趋势，有心脏骤停现象的病人的信息熵值最小，对应着临床上意味着病人的生命已进入到危险阶段。此时是临床救治病人的关键时期。该研究结果对临床自动诊断具有重要的意义，特别是在长时动态心电监护过程中，可以起到及时报警作用，挽救病人的生命。

关键词：模式熵基本尺度熵早搏心力衰竭心脏骤停

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基于模式熵的DNA序列相似性研究

基于模式熵的DNA序列相似性研究

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作者：张静深圳大学

学位级别：硕士

随着基因组计划在全球范围内的快速发展,现代生物学的知识体系不断更新和丰富,越来越多的生物大分子被挖掘,生物学的研究重点慢慢从数据积累向数据比较和数据分析过渡,生物信息学开始飞速发展。许多与人类、动物、植物、细菌和其他生命... 详细信息

随着基因组计划在全球范围内的快速发展,现代生物学的知识体系不断更新和丰富,越来越多的生物大分子被挖掘,生物学的研究重点慢慢从数据积累向数据比较和数据分析过渡,生物信息学开始飞速发展。许多与人类、动物、植物、细菌和其他生命形式相关的特定基因数据库、蛋白质数据库被一一建立。面对如此大规模的生物数据,深度剖析其中包含的有用信息,深入分析这些生物序列之间的相似程度成为当前生物信息学的研究重点。本文以七种病毒的DNA序列为研究对象,提出了基于模式熵的DNA序列相似性分析方法,论文主要的内容如下:（1）介绍了常用的DNA相似性分析方法、近似熵等算法和特性,并进行了matlab仿真分析,提出了基于互模式熵的DNA序列相似性分析方法;首先采用基于整数值的DNA表示方法对七种病毒的DNA序列进行了转换,计算了每个序列之间的互模式熵值,实验结果表明互模式熵算法用于DNA序列的相似性研究中是可行的。最后分析了不同的DNA表示方法对序列之间互模式熵值的影响,基于整数表示方法下的序列之间的互模式熵值能更准确地判断出序列之间的相似性程度。（2）讨论了编码长度m对DNA序列之间互模式熵值的影响,仿真实验结果表明:使用合适的m值计算得到的互模式熵值能更准确的反映不同序列之间的相似程度;并比较了互模式熵、近似熵、DTW等三种算法度量DNA序列之间相似程度的效果。（3）使用滑动窗口方法对DNA序列的局部相似性进行了动态仿真,得到了不同DNA表示方法下的“最佳匹配”窗口大小;并在此基础上分析了同源序列之间的相似区间段。

关键词：生物信息学 DNA序列相似性近似熵模式熵

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Mode entropy and dynamical analysis of irregularity for HFECG

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Chinese Science Bulletin 2004年第17期49卷 1886-1890页

作者： XUYinlin NINGXinbao CHENYing WANGJun StateKeyLaboratoryofModernAcousticsandDepartmentofElectronicScienceandEngineering InstituteforBiomedicalElectronicEngineeringNanjingUniversityNanjing210093China

A new algorithm—ModEn (mode entropy) is proposed by analyzing and modifying ApEn (approximate entropy) , so that the irregular analysis can be applied to the time series of short-term signals with broad amplitude and slow fluctuation (SBS signals); and the ModEn is introduced in the irregular dynamic analysis of high frequency electro- cardiogram (HFECG) on a myocardium infarction (MI) animal model. It is shown that the ModEn has a considerable dynamic change in MI. Hence there are potential application values of the algorithm in the early stage diagnosis of heart disease.

关键词：高频心电图心肌梗塞诊断心脏疾病动物模型模式熵动力学分析 HFECG

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基于多通道EEG信号的癫痫特征提取与识别方法研究

基于多通道EEG信号的癫痫特征提取与识别方法研究

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作者：吴艳武汉理工大学

学位级别：硕士

癫痫是最常见的神经系统疾病之一,全世界范围约1%的人患有癫痫疾病。脑电图(Electroencephalogram,EEG)作为一种最常用的诊断工具,被用来进行癫痫相关的神经紊乱疾病的监测、诊断以及治疗。EEG监测会产生大量的癫痫数据,医疗工作者根据... 详细信息

癫痫是最常见的神经系统疾病之一,全世界范围约1%的人患有癫痫疾病。脑电图(Electroencephalogram,EEG)作为一种最常用的诊断工具,被用来进行癫痫相关的神经紊乱疾病的监测、诊断以及治疗。EEG监测会产生大量的癫痫数据,医疗工作者根据经验和通过对患者的脑电图进行视觉检测来进行癫痫疾病诊断,非常耗时。此外,由于分析的主观性,不同专家对于同一记录的判断结果也不尽相同,因此,自动癫痫检测技术的研究显得十分重要。本文采用多通道EEG信号对癫痫发作特征提取与识别方法进行了研究,主要包括以下三个方面的内容:(1)针对采集的脑电数据中可能存在的眨眼、心电、肌电等伪迹干扰问题,提出了一种FastICA-MARA算法进行预处理。首先对多通道的EEG信号进行独立分量分析,采用了基于负熵最大化的FastICA算法得到多个独立分量,然后提取各个独立分量的MARA特征值,并采用MARA工具箱进行二分类,将分类器判定为伪迹的独立分量置零,联合独立分量分析过程中得到的混合矩阵,即可实现去噪后的信号重构。采用癫痫患者的脑电数据进行实验,实验结果表明,FastICA-MARA的去噪性能和TDSEP-MARA一样好,且迭代速度更快。(2)对去噪后的信号进行熵分析,提取癫痫脑电特征,构建熵特征集用于癫痫脑电信号的分类识别。提出了一种模式熵算法用来表征非线性信号的某一模式在不同时间周期内出现的概率,该方法在分析非线性信号复杂度上与样本熵一样具有良好的性能。考虑到采集的信号是多通道的,为了在衡量信号复杂度的同时能将多通道信号之间的相关性考虑在内,还采用了多元多尺度熵算法提取癫痫脑电信号特征。为了进行癫痫脑电信号分类,采用模式熵算法和多元多尺度熵算法构建分类识别所需要的熵特征集。(3)针对支持向量机的参数选取对其分类准确率的影响很大的问题,采用了网格搜索算法、种群算法以及粒子群算法对支持向量机中的核函数参数以及惩罚因子参数进行了优化。癫痫脑电信号的分类识别结果表明,基于参数优化的支持向量机性能比较稳定,而且基于群智能优化算法,如:种群算法、粒子群算法的支持向量机比基于网格搜索算法的支持向量机的分类准确率要高。

关键词： FastICA-MARA 多元多尺度熵模式熵支持向量机

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近似重复图像检测技术及其应用研究

近似重复图像检测技术及其应用研究

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作者：蔺博宇解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着多媒体和互联网技术的快速发展,人们沉浸在海量的数字图像信息之中。同文字信息相比,数字图像更加生动、易于理解,这种优势使得数字图像的应用十分广泛。然而,其中却存在大量的近似重复图像,随之带来了冗余等问题。因此,近似重复图... 详细信息

随着多媒体和互联网技术的快速发展,人们沉浸在海量的数字图像信息之中。同文字信息相比,数字图像更加生动、易于理解,这种优势使得数字图像的应用十分广泛。然而,其中却存在大量的近似重复图像,随之带来了冗余等问题。因此,近似重复图像检测技术应运而生,其中,匹配模式学习法和视觉词袋法是两类主流的方法。本文对近似重复图像检测方法进行了深入的研究,主要成果体现在以下三个方面： 1.针对匹配模式学习法存在点点匹配计算复杂度高的问题,提出了一种基于随机化映射和模式熵的近似重复图像检测方法。该方法先利用在高维空间近似最近邻搜索任务中表现良好的精确欧式空间位置敏感哈希滤除非近似重复图像对,然后对剩余的图像对采用增强型的尺度旋转不变模式熵进一步去除错误的匹配。实验结果表明,新方法在不明显降低性能的前提下大大加快了检测的速度。 2.针对视觉词袋法存在视觉单词同义性和歧义性的问题,提出了一种基于潜在语义索引和软加权的近似重复图像检测方法。首先,该方法利用潜在语义索引对大规模视觉词袋进行降维,构造紧致的语义视觉词袋；然后,采用软加权方式将特征点映射到与之最近的前若干个视觉单词上,构造出视觉词汇分布直方图；最后,对直方图进行相似性度量完成近似重复图像检测。实验结果表明,相比于传统的视觉词袋法,新方法在保证时间效率的同时,提高了检测的精度。 3.研究了近似重复图像检测在检索重排序中的应用,提出了一种基于类的重排序方法。首先,该方法基于初始文本检索结果构建近似重复图；其次,对近似重复图进行图划分得到近似重复类；然后,制定相关规则对近似重复类排序；最后,在每类中选择聚类代表形成最终重排后的结果。实验结果表明,重排后的结果不仅将不相关的图像排在检索结果的后面而且有效地去除了其中的近似重复图像,呈现出更多新颖的结果,极大改善了用户的检索体验。

关键词：近似重复检测匹配模式学习随机化映射模式熵视觉词袋法潜在语义索引软加权图像检索重排序

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树映射的拓扑复杂性的研究

树映射的拓扑复杂性的研究

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作者：刘强豪广西大学

学位级别：硕士

称r是一个树,即不含圈的一维紧致连通的分支流形.任一 T的子集被称为T的子树,如果它本身是一个树.任取x∈T,用V(x)表示T-{x}的连通分支的个数.若V(x)≥ 3,则称x是T的一个分支点;若V(x)= 1,则称x是T的一个端点.近年来,许多专家学者研究... 详细信息

称r是一个树,即不含圈的一维紧致连通的分支流形.任一 T的子集被称为T的子树,如果它本身是一个树.任取x∈T,用V(x)表示T-{x}的连通分支的个数.若V(x)≥ 3,则称x是T的一个分支点;若V(x)= 1,则称x是T的一个端点.近年来,许多专家学者研究了树映射的动力学性质,例如ω-极限集的特征、拓扑传递与拓扑混合性、链等价集与湍流、吸引中心与拓扑熵等.本文主要研究树映射的拓扑复杂性,其中涉及到树映射的正拓扑熵与模式熵.首先,我们讨论了树映射具有正拓扑熵的一些等价条件,具体地,设f:T→T是一个连续映射,我们证明了下述条件等价:(1)f是强混合的;(2)对任意包含两个非稠密的开集构成的开覆盖(?),拓扑复杂性函数C((?))n,其中C((?))=(?)N(Vi-1nf-i((?))),n为T的端点数;(3)f是一致正熵;(4)f是拓扑K系统.接下来,我们讨论了树映射的模式熵,具体地,设f:T → T是一个连续映射,我们证明了如果f的拓扑熵为零,则T的每个开覆盖(?)的模式熵具有多项式阶.

关键词：树映射拓扑复杂性正熵模式熵

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