Advertisement

该文件包含ppg信号分析相关资料。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对脉搏波信号的深入分析，并采用信号分解滤波技术，旨在提取出脉搏的稳定状态特征以及随时间变化的运动心跳特征。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PPG信号分析资料.rar
    优质
    本资料集聚焦于PPG（光电容积脉搏波描记法）信号的深入分析与处理，涵盖数据采集、预处理及特征提取等关键环节，旨在为相关研究者提供详尽指导。 脉搏波信号分析包括信号分解滤波，并从中提取平稳及运动状态下的心跳特征。
     
  • Python心率分析软件包for PPG和ECG信号: heartrate_analysis_python
    优质
    heartrate_analysis_python是一款专为PPG（光电容积脉搏波描记法）与ECG（心电图）信号设计的心率分析Python软件包，提供高效、精确的信号处理及心率监测功能。 喜欢HeartPy吗？别忘了给予支持！ HeartPy V1.2现已发布！此次更新将软件包的结构重新设计为单独模块，以准备进行下一次重大升级，该升级将会增加许多分析扩展功能，并且标志着开发HeartPy GUI的第一步。由于HeartPy一直在稳步增长并变得复杂难以管理在一个文件中保存所有内容，因此进行了此结构调整。不过API保持不变。 现在，“示例”文件夹已添加到存储库中，并将很快展开使用说明。目前有两个笔记本教程来展示如何分析来自智能手表和智能环的ppg信号的方法。 此外还增加了对色盲的支持，请参阅安装指南进行设置，另外HeartPy也已经在PIP上可以下载了。请注意，Github始终拥有最新版本。 官方文档现已上线！Python 2.7环境下该模块也可以正常运行，不过需要注意的是，尽管可以在Python 2.7环境中编译和使用此模块，但建议尽量更新到更高版本的Python环境以获得更好的支持与兼容性。
     
  • AD7606_EMIF_RAR文件及相关资料
    优质
    本RAR文件包含ADI公司AD7606芯片的相关文档和资源，适用于需要深入了解该型号模数转换器特性和应用的设计工程师。 通过DSP的EMIFA接口与AD7606进行通信。
     
  • 系统分析师相关资料.rar
    优质
    本资源包包含多种关于系统分析师的专业资料，涵盖技能要求、面试指南和案例分析等内容，适合初学者与专业人员参考学习。 《系统分析师配套资料》是一个专为准备软考高级职称“系统分析师”考试的考生设计的学习资源包。它包含了丰富的学习材料和历年真题集，旨在帮助考生全面掌握该领域的核心知识。 在软考中，“系统分析师”是一项要求较高的认证，需要具备深厚的IT理论基础、扎实的项目管理能力以及对信息系统设计、开发与维护有全面理解的能力。此学习资料涵盖了以下关键知识点： 1. **信息系统分析与设计**：这部分内容讲解了需求分析方法，制定系统规格技巧及各种设计技术和工具（如UML）的应用。 2. **项目管理**：包括但不限于项目规划、进度控制、风险管理以及质量管理等方面的知识，强调如何有效管理和实施IT项目。 3. **数据库设计与管理**：深入探讨关系型数据库理论，涵盖ER模型、SQL语言和性能优化策略等主题。 4. **网络与通信技术**：涉及网络协议（如TCP/IP）、架构设计、网络安全及数据传输原理等内容，这些都是系统分析师必备的基础知识。 5. **软件工程**：讲解从需求获取到维护的整个软件开发生命周期，并介绍敏捷开发和DevOps等相关概念。 6. **操作系统与中间件**：涵盖主流操作系统的运行机制以及在分布式环境中使用JVM（Java虚拟机）和Web服务器等中间件的工作原理。 7. **法律法规与标准规范**：强调了解IT领域的相关法律、安全法规，行业标准及最佳实践的重要性。 8. **历年真题集锦**：通过练习历年的考试题目，考生可以更好地熟悉试题类型、难度以及考察的知识点，提高应试技巧和实际应用能力。 9. **多版本教材资源**：不同版本的资料提供了多样化的视角与深度解读，有助于从多个角度理解和巩固知识点。此学习包中的教学视频及配套材料将帮助你系统化地掌握上述内容，并通过模拟练习来提升考试应对能力和实践技能。 对于希望在IT领域深入发展、特别是从事系统分析、项目管理以及信息技术咨询工作的专业人士来说，《系统分析师配套资料》是一份宝贵的学习资源。
     
  • 相关性分析项目资料.zip
    优质
    本资料集包含了用于执行和理解变量间关系的相关性分析项目的各种资源，涵盖数据收集、处理及统计方法。 Python数据相关性分析实践完整项目包括完整的数据集、分析代码以及可视化代码，可以直接使用。该项目包含所有必要的文件和资源，便于用户进行数据分析与学习。
     
  • SAP JCO3相关资料包
    优质
    SAP JCO3相关资料包包含关于SAP Java Connector 3.0（JCo3）的详尽信息和资源。该资料包旨在帮助开发者更好地理解和应用JCo3，以实现高效的企业级应用程序集成与开发。 包括sapjco3.jar、libsapjco3.so、sapjco3.dll文件，适用于SAP Java对应的Windows和Linux安装包。
     
  • OpenDRIVE 1.7.0相关资料包
    优质
    本资料包包含OpenDRIVE 1.7.0规范及相关文档，适用于道路设计与仿真软件开发人员，帮助实现精确的道路模型交换。 OpenDRIVE 1.7.0 包括概念、发布文档、用户指导以及标准下载包。具体内容如下： 1. ASAM OpenDRIVE Concept 2.0.pdf 2. ASAM OpenDRIVE V1.7.0 Release Presentation.pdf 3. ASAM OpenDRIVE V1.7.0 User Guide (仅此版本).pdf 4. Standard download.zip
     
  • OpenDRIVE 1.7.0相关资料包
    优质
    本资料包包含OpenDRIVE 1.7.0规范文档及相关工具，旨在为自动驾驶与智能交通系统提供标准化的道路环境描述。 OpenDRIVE 1.7.0 包括概念文档、发布演示文稿、用户指南以及标准下载包。具体内容如下： 1. ASAM OpenDRIVE Concept 2.0.pdf 2. ASAM OpenDRIVE V1.7.0 Release Presentation.pdf 3. ASAM OpenDRive V1.7.0 User Guide (only).pdf 4. Standard download.zip
     
  • Solr7 相关资料包.zip
    优质
    本资料包包含关于Apache Solr 7的相关文档、教程和示例代码，旨在帮助开发者快速掌握Solr7的配置与使用技巧。 Solr是一款由Apache软件基金会开发的开源全文搜索引擎，它支持全文检索、命中高亮显示以及面向切面的搜索等功能，并提供了一系列与数据相关的高级特性。该“solr7 相关资料包.zip”文件包含了安装Solr 7.7.3所需的文件及一些重要的扩展工具，对于学习和部署此版本非常有帮助。 Solr 7.7.3是一个稳定版，它包含了许多改进和新功能，例如更快的查询速度、优化后的性能以及更多的配置选项。此外，在集群管理和故障恢复方面也有所增强，并支持更多索引与查询优化策略。 定时更新Solr索引的jar包是开发过程中的一个重要工具，允许开发者设置定期任务来自动更新索引以保证数据实时性。这通常需要使用Java的定时任务框架如Quartz或者Spring Task调度配合Solr API完成操作。对于那些需频繁更新数据的应用（例如电子商务网站的商品信息或新闻门户的内容），此功能至关重要。 Ik中文分词器是专为处理中文文本设计的一款广泛应用于Solr中的插件，基于IK Analyzer开发而成。它具有较高的分词准确率并支持自定义字典和扩展规则，从而提高对中文文档的检索效果。在Solr中集成该组件可以显著改善针对中文关键词的搜索体验。 为了利用这些资源，请按照以下步骤操作： 1. 解压“solr7 相关资料包.zip”，找到文件夹中的solr-7.7.3目录，根据官方文档或网络教程配置并启动Solr服务器。 2. 针对定时更新索引的jar包编写一个Java程序或脚本，并通过设置定期任务执行该程序来完成索引操作。 3. 安装Ik中文分词器插件：将相关jar文件添加到Solr类路径中，在solrconfig.xml配置分析器并根据需要调整字典和规则。 深入了解集合、文档、字段等核心概念及查询处理与分布式搜索原理，有助于更好地掌握如何利用Solr构建高效可扩展的全文搜索引擎。同时熟悉像solrconfig.xml这样的配置文件也非常重要，这将帮助你定制Solr以适应特定的应用场景需求。这个资料包为初学者和有经验者提供了一个良好的起点，在实践中探索可以让你逐渐精通使用Solr搭建强大的搜索系统的能力。
     
  • 语音信号处理(C++)课件及相关语音资料
    优质
    本课程提供全面深入的C++编程技术在语音信号处理中的应用讲解及实践。涵盖多种实用算法与工具，并附带丰富参考资料，适合学习和研究语音信号处理的技术人员使用。 语音信号处理是信息技术领域的一个重要分支，结合了计算机科学、通信技术、声学、语言学、统计学和神经生理学等多个学科的交叉融合。本课件涵盖了语音信号的基础知识、分析方法、增强技术、识别系统、编码原理以及情感处理等多方面内容。 1. **语音信号基础**：这部分介绍了语音信号的基本特性，包括其物理生成机制、频谱结构及在时间域和频率域中的表示方式。这些基础知识对于后续的深入学习至关重要。 2. **语音信号分析**：第三章探讨了常用的技术如短时傅立叶变换与梅尔频率倒谱系数（MFCC），用于从复杂的语音信号中提取有用信息。 3. **语音增强**：第五章重点讲解提高语音质量的方法，包括消除噪声、回声和混响等技术，在电话通信及语音识别系统中有重要应用价值。 4. **语音识别**：第七章介绍了让计算机理解人类语言的技术，如特征匹配、模型训练以及隐马尔可夫模型（HMM）的应用。这一领域是人工智能的关键组成部分。 5. **语音编码**：本节讨论了脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等方法，用于高效存储和传输语音数据。 6. **情感处理**：第八章探讨如何从语音信号中分析说话者的情感状态，对于情感识别及人机交互等领域具有重要意义。 7. **合成与转换技术**：第九章介绍了生成逼真语音的技术以及语音的转换技术，如文本到语音（TTS）和语音到语音（SVS）转换。 8. **特征提取方法**：第四章详细讲述了从原始信号中提取有意义特征的方法，这些是处理过程中的核心步骤。 9. **信息隐藏**：最后一部分讨论了在语音信号中嵌入秘密消息的技术，属于信息隐藏领域的一个研究方向。 通过学习这一系列的内容，学生可以全面深入地理解语音信号的获取、分析、处理及应用全过程，并为相关领域的实践和科学研究打下坚实的基础。同时，MATLAB编程基础附录作为工具学习的一部分，有助于更有效地实现各种算法。