多元信息融合技术与应用研究图书
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多元信息融合技术与应用研究

本书在分析国内外有关技术发展现状的基础上,对多源信息融合理论作了较为详细的介绍,分析几种融合方法的优缺点,并以心音、脉搏等传感器为信息源研究开发出一套多源信息监护系统。该系统综合运用D-S证据理论和BP...

内容简介

本书在分析国内外有关技术发展现状的基础上,对多源信息融合理论作了较为详细的介绍,分析几种融合方法的优缺点,并以心音、脉搏等传感器为信息源研究开发出一套多源信息监护系统。该系统综合运用D-S证据理论和BP神经网络,有效提升了自身的快速性、实时性和稳定性。本书可作为高等院校电子科学与技术、自动化、通信与信息系统、控制科学与工程、系统工程、生物医学工程等众多学科专业的本科生、研究生教材,同时对有关专业领域的研究人员和工程技术人员也有重要的参考价值。

作者简介

张佑春,男,1982年1月生,工学硕士,安徽工商职业学院讲师、校聘副教授。先后主持安徽省高校自然科学重点项目(KJ2016A082)、省高校青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016438)2项,主持安徽省大规模在线开放课程(MOOC)示范项目(电工技术,2016mooc016),主持安徽省大学生创客实验室建设计划项目(智能电子产品设计与开发创客实验室,2016ckjh024),参与省级教学研究重点项目、特色专业、教学团队等质量工程10余项。指导学生参加部级技能大赛获二等奖1项,省级大赛奖励4项;获省级教学成果奖一等奖1项,二等奖2项,三等奖1项。主要从事信号与处理技术、智能仪器等的研究与教学。发表学术论文20余篇,其中EI检索1篇;获软件著作权2项,编写教材2部。

目录

1 绪论1.1 研究意义1.2 国内外研究现状1.3多源信息融合发展趋势1.4 研究内容2 多源信息融合技术2.1信息融合基本原理2.2信息融合层次结构2.3信息融合方法选择2.4 D-S证据推理融合决策过程2.5 D-S证据理论的优缺点3 神经网络与D-S证据理论结合的融合方法3.1神经网络概述3.2 BP神经网络3.3 BP算法网络训练流程3.4D-S证据理论和BP神经网络的融合模型4 基于多源信息融合的心血管监护系统硬件系统设计4.1监护系统整体硬件组成4.2主控制器选择因素4.3存储器模块设计4.4电源模块设计4.5信号采集及调理电路设计4.6人机接口模块设计4.7时钟复位电路、JTAG电路设计5 两种信号波形的特征分析5.1心音信号波形特征分析5.2脉搏信号波形特征分析6 多源信息融合心血管疾病监护与诊断系统软件设计6.1虚拟仪器概述6.2传统仪器与虚拟仪器6.3虚拟仪器的系统组成6.4虚拟仪器的开发环境6.5基于LabVIEW的心血管监护与诊断系统设计7 病员数据库搭建7.1数据库结构设计7.2运用LabSQL实现数据库访问8 总结与展望8.1总结8.2展望参考文献

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