基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法.pdf
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基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法.pdf
本发明涉及无创血压预测技术领域,具体公开了一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法,包括:采集PPG信号;对PPG信号进行滤波;滤波后的PPG信号进行分割和贴上对应的血压标签;划分训练数据和测试数据;构建基于多尺度残差网络的血压预测模型;将训练集输入到血压预测网络模型中进行训练;将测试集输入到训练好的血压预测网络模型中,验证血压预测网络模型的有效性。本发明提供的基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法,能够从PPG信号中提取到更丰富的特征信息,随后采用3×1卷积核的卷积层加深网络,提高
基于多尺度残差收缩网络的多普勒雷达心跳检测方法.pdf
本发明为基于多尺度残差收缩网络的多普勒雷达心跳检测方法,考虑时域上的连续波雷达信号在不同时间尺度上表现不同,提出多尺度时域特征提取模块,并将其置于残差收缩网络结构中,构成多尺度残差收缩模块,残差收缩网络使用软阈值作为非线性转换层,可以有效地排除干扰心跳检测的相关噪声;对不同尺度下的雷达信号进行希尔伯特‑黄变换,得到的结果反映的是信号的时频特征,进一步对变换后的信号进行特征提取,有利于将心跳相关特征从复杂的混合信号中分离出来;对多尺度残差收缩模块输出以及希尔伯特‑黄滤波模块的输出进行特征融合,有效地减少了原
一种基于多尺度残差网络的地震数据重建方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度残差网络的地震数据重建方法。本发明将多尺度卷积思想应用于残差结构中,在多尺度残差块的基础上引入不同大小的卷积核,通过多尺度残差块级联自适应地提取地震数据的信息;然后利用各多尺度残差块输出作为局部特征进行全局特征融合。最后,将融合后的全局特征发送到重建模块进行地震数据重建。本发明在多尺度残差块的基础上采用不同尺度卷积核进行特征提取,能够更好的提取出地震数据的局部特征,从而重建出更高信噪比的地震数据。
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基于多尺度并行残差网络的图像去雾算法.docx
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