检索结果

Select

1. 基于模糊聚类技术的肌电信号完全分解算法

任小梅, 杨刚

计算机应用 2016, 36 (3): 878-882. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.878

摘要（619）

PDF （767KB）（431）

肌电(EMG)信号分解是EMG信号产生的逆过程。通过EMG分解获取完整的运动单元(MU)的波形和发放信息,需完成复杂的叠加波形分解过程。首先,基于小波滤波和小波阈值估计技术去除EMG信号中的噪声;接着,利用幅度-斜率双阈值法检测出MUAP波形;然后,采用分类功能强的模糊 K均值聚类技术对波形进行聚类,再利用最近邻法将未分配波形分类;最后,采用基于伪相关相似性度量的剥落法,进行叠加电位波形分解,实现肌电信号的完全分解,获取完整的MUAP波形和发放模式。利用对来自正常人的真实EMG信号和模拟EMG信号进行实验,系统平均正确率可达87%以上。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 改进多项式划分的XML数据库安全服务方案

杨刚陈越黄惠新于喆

计算机应用 2013, 33 (06): 1637-1641. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01637

摘要（807）

PDF （775KB）（659）

如何为企业和组织提供安全的XML数据库服务是云计算数据服务的重要研究内容。基于秘密共享的思想，提出了一种改进多项式划分的XML数据库安全服务方案——IPSS-XML。该方案在不降低安全性的前提下，通过以较小的数据预处理代价为XML中的每个非叶子节点添加辅助验证数据的方法，克服了已有方案中元素值验证算法效率低的缺点，提高了查询执行效率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 改进的基于在线Boosting的目标跟踪方法

孙来兵陈建美宋余庆杨刚

计算机应用 2013, 33 (02): 495-502. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00495

摘要（1186）

PDF （884KB）（406）

针对被跟踪目标发生严重遮挡、暂时离开跟踪画面或位移发生重大变化时,采用基于在线Boosting跟踪的邻近区间更新算法导致错误累积进而产生漂移甚至跟踪失败的问题，提出一种改进的基于在线Boosting的目标跟踪方法。由在线Boosting算法对分类器特征库进行更新，使用卡尔曼滤波动态更新阈值，使系统能根据跟踪目标的置信度自动用获取到的局部特征对阈值做相应调整。当运动目标的置信度低于下限阈值时，采用Blob跟踪方法，根据颜色和空间上的相似性将目标分割为多个区域，每个区域包含有区域号、位置、大小信息，随机选取一个进入在线Boosting跟踪模块进行检测，直到获取到置信度达到上限阈值时，切换到邻近区域更新算法进行跟踪。对不同视频序列测试的结果表明，与传统在线Boosting算法和其他跟踪算法相比，所提出算法能快速准确获取跟踪目标并具有更强的鲁棒性。