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H-ZSM-5分子筛催化二甲苯异构化的反应机理

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物理化学学报 2013年第4期29卷 754-762页

作者：李玲玲聂小娃宋春山郭新闻大连理工大学化工学院精细化工国家重点实验室PSU-DUT联合能源研究中心辽宁大连116024 俄亥俄州立大学化工与生物分子工程系宾夕法尼亚州立大学能源与矿物工程系能源研究所 PSU-DUT联合能源研究中心

采用密度泛函理论(DFT)和ONIOM方法,研究了H-ZSM-5分子筛上二甲苯异构化机理.描述了中间体物种和过渡态的结构.反应物吸附和产物脱附对二甲苯异构化的反应趋势有重要影响.反应活化能的计算结果表明,在H-ZSM-5分子筛延伸的孔道结构中,异... 详细信息

采用密度泛函理论(DFT)和ONIOM方法,研究了H-ZSM-5分子筛上二甲苯异构化机理.描述了中间体物种和过渡态的结构.反应物吸附和产物脱附对二甲苯异构化的反应趋势有重要影响.反应活化能的计算结果表明,在H-ZSM-5分子筛延伸的孔道结构中,异构化反应沿着生成间二甲苯的方向进行.但是较高的脱附能使生成的间二甲苯滞留在分子筛孔道中,其进一步异构化生成对二甲苯具有动力学优势.对二甲苯产物在分子筛孔道的酸中心上可选择性生成.在H-ZSM-5分子筛外表面,不受延伸孔道结构的静电限制时,二甲苯异构化生成间二甲苯产物,其可以很容易从活性位上脱附.非选择性异构化降低了对二甲苯的选择性.因此,对H-ZSM-5分子筛外表面改性能够抑制二甲苯的非选择性异构化,因此限制了反应在分子筛孔道中进行,提高了对二甲苯的选择性.二甲苯异构化相对反应速率常数的计算结果也表明,在分子筛外表面上,生成间二甲苯的异构化反应速率较快.升高反应温度会降低对二甲苯的选择性.

关键词：异构化机理二甲苯密度泛函理论 ONIOM H-ZSM-5

基于EMD和MFCC的舒张期心杂音的分类识别

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振动与冲击 2017年第11期36卷 8-13页

作者：李宏全郭兴明郑伊能重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子技术工程研究中心重庆400044

心音信号是一种具有非线性和非平稳特性的振动信号,基于线性时变或时不变模型的特征提取方法势必会忽略信号的一些内在信息,为了更好的反映心音的本质特征,提出了一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结合Mel频率倒谱系... 详细信息

心音信号是一种具有非线性和非平稳特性的振动信号,基于线性时变或时不变模型的特征提取方法势必会忽略信号的一些内在信息,为了更好的反映心音的本质特征,提出了一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结合Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的舒张期心杂音的分类识别方法。心音信号经EMD分解得到有限个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),利用互相关系数准则筛选出主IMF分量,分别提取主IMF分量的MFCC、MFCC的一阶差分系数和Delta值,以此作为隐马尔科夫模型的输入向量,实现对临床采集的正常心音和2类舒张期心杂音分类识别,实验结果表明,该方法能有效的识别心音。

关键词：舒张期心杂音经验模式分解 Mel频率倒谱系数隐马尔科夫模型

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基于波形特征和小波的脉搏波特征点识别研究

仪器仪表学报 2016年第2期37卷 379-386页

作者：季忠刘旭重庆大学生物工程学院重庆400044 重庆市医疗电子工程技术中心重庆400044

脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的人在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏波的特征点识别对于分析人体的生理病理状况、预防诊断心血管疾病是非常有帮助的。本文结合小波分析和脉搏... 详细信息

脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的人在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏波的特征点识别对于分析人体的生理病理状况、预防诊断心血管疾病是非常有帮助的。本文结合小波分析和脉搏波时域特征,提出了一种从脉搏波预处理到特征点准确识别的综合算法,实验表明该算法能够有效识别处于不同运动状态的脉搏波特征点,为后续相关人体生理病理信息的有效提取创造了条件。

关键词：脉搏波预处理时域特征小波分解特征点识别

基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法研究

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振动与冲击 2019年第9期38卷 192-198,222页

作者：董利超郭兴明郑伊能重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频... 详细信息

针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频的不同固有模态函数分量(IMFs),并利用自相关函数客观界定信号的模态分量范围;然后对噪声主导模态分量和混叠模态分量采用小波包变换进行滤波提取有用信息后,与剩余固有模态分量进行重构得到去噪后的信号。实验结果表明,改进的算法不仅可以去除心音中的噪声成分,明显改善心音信号的信噪比和均方根误差,而且能够有效保留信号的高频有用信息,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统算法,鲁棒性较好。

关键词：心音互补总体经验模式分解自相关函数小波包去噪

用于减少不恰当治疗和死亡率的植入式除颤器的编程和设置最新进展（英文）

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纳米技术与精密工程 2015年第5期13卷 366-375页

作者：朱欣 Noro Mahito 日本会津大学生物医学信息技术实验室日本东邦大学医疗中心大桥病院心内科

植入式除颤器(implantable cardioverter-defibrillator,ICD)植入是心脏性猝死的一次和二次预防最重要的治疗方法.然而非恰当和非必要的除颤和抗心动过速起搏会引起心肌损伤继而导致预后的恶化和全死因死亡率的提高.ICD系统还会引起感... 详细信息

植入式除颤器(implantable cardioverter-defibrillator,ICD)植入是心脏性猝死的一次和二次预防最重要的治疗方法.然而非恰当和非必要的除颤和抗心动过速起搏会引起心肌损伤继而导致预后的恶化和全死因死亡率的提高.ICD系统还会引起感染和各类并发症以致需要拔出整个系统.最新的ICD编程能够有效地减少不恰当和非必要的治疗,全皮下ICD和单线圈电极导线有可能大大降低感染和并发症的发生率.本综述首先介绍了导致不恰当和非必要的治疗的原因,然后分析了ICD编程在区域编程、检测持续时间、上室性心动过速的检测和克服T波过感知上的临床试验进展.另外就抗心动过速起搏、全皮下ICD、单/双线圈电极导线的选择进行了解释和讨论.通过使用经过临床试验论证的ICD编程能将不恰当治疗的个体发生率减少到病例的3%.同时使用病例个性化的ICD编程和设置有望降低非恰当和非必要治疗以及各类并发症,能够减少因为ICD治疗导致的心肌损伤和全死因死亡率.

关键词：植入式除颤器(ICD) ICD编程室颤室性心动过速抗心动过速起搏心肌损伤

湖北省健康管理试点改革中健康管理技术应用的不足及改进建议

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中国初级卫生保健 2017年第12期31卷 16-17页

作者：宋涛黄希宝祝淑珍李俊琳刘晋宋昕玥湖北省疾病预防控制中心武汉430079 俄亥俄州立大学

在湖北省前一阶段的健康管理试点工作中,健康管理信息化、中医养身保健和营销传播等技术应用比较薄弱。为此,本文结合健康管理新技术的发展,建议湖北省在进一步的试点改革中应因地制宜,结合现有的工作条件,重点发展基于以物联网的便携... 详细信息

在湖北省前一阶段的健康管理试点工作中,健康管理信息化、中医养身保健和营销传播等技术应用比较薄弱。为此,本文结合健康管理新技术的发展,建议湖北省在进一步的试点改革中应因地制宜,结合现有的工作条件,重点发展基于以物联网的便携式可穿戴设备为基础的信息技术、以营销和健康传播为核心的跟踪服务及推广技术和以治未病理念为基础的中医养身保健技术,推广普及生物芯片和大数据的应用技术以及综合干预技术的整合和推广。

关键词：服务营销健康管理物联网中医养身保健治未病

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

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仪器仪表学报 2009年第4期30卷 802-806页

作者：郭兴明吴玉春肖守中重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子技术工程研究中心重庆400030 重庆博精医学信息研究所重庆400030

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果。通过仿真... 详细信息

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果。通过仿真实验对实际采集的几十组心音数据进行了去噪处理,结果表明,该方法在去噪效果和处理速度上都有着明显的优势,在心音的实时采集中有很重要的应用价值。

关键词：提升小波变换自适应算法心音去噪

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复杂度在心音信号分析中的应用

仪器仪表学报 2010年第2期31卷 259-263页

作者：郭兴明林辉杰肖守中重庆大学生物工程学院重庆400030 重庆市医疗电子技术工程研究中心重庆400030 重庆博精医学信息研究所重庆400030

有效提取心音信号中的第1、2心音(S1和S2)一直是心音信号分析的关键点。结合心音信号自身特点,把复杂度引入到心音信号分析中,成功地提取了S1和S2,并获取了3项医学指标:心率、第1心音与第2心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S)... 详细信息

有效提取心音信号中的第1、2心音(S1和S2)一直是心音信号分析的关键点。结合心音信号自身特点,把复杂度引入到心音信号分析中,成功地提取了S1和S2,并获取了3项医学指标:心率、第1心音与第2心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),同时给出了复杂度运算过程中2个关键指标的参考值。经过验证对比,该方法对幅度变化具有较好的鲁棒性,不依赖于信号的频率特征,能较好区分信号不同成分,为后期工作带来便利。

关键词：复杂度心音二值化

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利用表面肌电进行手势自动识别

西安交通大学学报 2020年第9期54卷 149-156页

作者：赵诗琪吴旭洲张旭李柄澄毛菁菁徐进西安交通大学生命科学与技术学院西安710049 西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室西安710049 国家医疗保健器具工程技术研究中心广州510500

针对手势自动识别研究中提高正确率和降低训练时间两者需要同时兼顾的问题,提出了一种基于Fisher Score(FS)特征降维方法与机器学习相结合的新的手势识别模型。提取4通道表面肌电信号的时域、频域、时-频域和非线性特征,构成特征集;采... 详细信息

针对手势自动识别研究中提高正确率和降低训练时间两者需要同时兼顾的问题,提出了一种基于Fisher Score(FS)特征降维方法与机器学习相结合的新的手势识别模型。提取4通道表面肌电信号的时域、频域、时-频域和非线性特征,构成特征集;采用FS方法和主成分分析(PCA)方法分别进行特征降维,采用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)分别作为分类器;通过两种特征降维方法与两种分类器的不同组合构建不同的手势识别模型,并对分类模型的性能进行对比研究。实验结果表明,特征降维方法与分类器的组合能显著提高分类器的正确率、降低训练时间。与PCA方法相比,FS方法是一种实现简便、效果理想的特征降维方法:与SVM组合的分类模型获得最高分类正确率99.92%;与LDA组合的分类模型不仅获得99.24%的分类正确率,而且花费最短的训练时间1.44ms,该模型可为手势的实时自动识别提供理想的方法和途径。

关键词：表面肌电特征提取特征降维机器学习 Fisher Score