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基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测 被引量：56
1
作者 刘鹏 卢潭城 +2 位作者 吕愿愿 邓永莉 陆起涌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期570-574,共5页
摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的... 摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的加速度信号特征,利用预先设定的阈值对加速度信号幅度向量SVM的滑动平均SVMSA进行判决,同时使用差分信号幅度域DSMA区分快速跑步等剧烈运动,准确实现了人体的摔倒检测。主要优势在于分析并区别了人体快速跑步等剧烈运动对摔倒检测的影响。通过对8位实验者的测试,该算法实现了94.4%的精确度。实验表明该算法能够较为准确地实现人体的摔倒检测。 展开更多
关键词 传感器应用 摔倒检测 三轴加速度传感器
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基于Z-Stack协议栈的ZigBee网络节能算法的研究 被引量：26
2
作者 高翔 邓永莉 +1 位作者 吕愿愿 陆起涌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1534-1538,共5页
ZigBee技术是实现无线传感器网络的重要技术手段之一,其中,Z-Stack协议栈是TI公司推出的一种实现ZigBee技术的软件架构,已被广泛使用。以CC2530为硬件平台,Z-Stack协议栈为软件平台,通过对Z-Stack协议栈的分析研究,指出了现有的Z-Stack... ZigBee技术是实现无线传感器网络的重要技术手段之一,其中,Z-Stack协议栈是TI公司推出的一种实现ZigBee技术的软件架构,已被广泛使用。以CC2530为硬件平台,Z-Stack协议栈为软件平台,通过对Z-Stack协议栈的分析研究,指出了现有的Z-Stack协议栈在实际应用条件下存在的功耗问题,提出了相应的节能算法:针对终端节点的功率优化调节算法和针对路由器节点的低功耗算法,并通过实验进行验证。实验结果表明,与原始的Z-Stack协议相比,本文提出的基于Z-Stack协议栈的节能算法可以有效地减少节点在工作过程中的能耗,从而提高网络的整体寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 ZIGBEE网络 Z-Stack协议栈 低功耗
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国内数字图书馆建设的反思 被引量：24
3
作者 邓永莉 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2003年第3期104-108,共5页
在调查咨询的基础上,总结目前我国数字图书馆发展中存在的问题,探讨问题产生的 原因并提出解决办法。
关键词 数字图书馆 规划 系统目标 合作
原文传递
基于中高层特征的音乐情感识别模型 被引量：12
4
作者 邓永莉 吕愿愿 +2 位作者 刘明亮 崔宇佳 陆起涌 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第4期1029-1034,共6页
为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一... 为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一个包含385个音乐片断的数据集,将音乐情感识别抽象为一个回归问题,采用机器学习算法进行学习,预测音乐片段的8维情感向量。实验结果表明,相比低层特征,采用中高层特征作为输入时的准确率R2能够从59.6%提高至69.8%。 展开更多
关键词 音乐情感识别 中高层特征 机器学习 超级梯度提升算法 情感计算
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利用实体与依存句法结构特征的病历短文本分类方法 被引量：2
5
作者 吕愿愿 邓永莉 +2 位作者 刘明亮 崔宇佳 陆起涌 《中国医疗器械杂志》 2016年第4期245-249,共5页
近年来,电子病历文本的分类、挖掘成为医学大数据研究的基础。该文提出一种利用实体与依存句法结构分析构特征集的电子病历短文本分类方法。首先对病历文本进行自然语言处理,包括分句、分词、词性标注以及实体提取,构建实体词典,利用TF-... 近年来,电子病历文本的分类、挖掘成为医学大数据研究的基础。该文提出一种利用实体与依存句法结构分析构特征集的电子病历短文本分类方法。首先对病历文本进行自然语言处理,包括分句、分词、词性标注以及实体提取,构建实体词典,利用TF-IDF方法构建词-文本矩阵并利用潜在语义分析LSA方法进行词汇特征的选择,然后分析病历文本的依存句法关系,挖掘出词汇之间的依存关系并构建特征三元组作为分类特征的扩展,最后构建出分类特征向量集对病历短文本进行分类。实验证明,相比于未进行特征扩展的短文本分类,所提方法能有效地提高分类器的分类性能,其分类的准确率与F值均有明显的提高。 展开更多
关键词 电子病历 短文本 TF-IDF LSA 依存句法结构分析 特征三元组
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基于DCT的心电信号分类算法 被引量：1
6
作者 卢潭城 吕愿愿 +2 位作者 邓永莉 刘明亮 陆起涌 《北京生物医学工程》 2016年第3期259-266,共8页
目的提高心电信号的分类准确率,降低算法复杂度。方法首先以MIT-BIH心电数据作为学习模板,然后在心电信号的频域和时域上提取其离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、RR间期和QRS复合波的三种特征值进行分析,最后采用最小欧式... 目的提高心电信号的分类准确率,降低算法复杂度。方法首先以MIT-BIH心电数据作为学习模板,然后在心电信号的频域和时域上提取其离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、RR间期和QRS复合波的三种特征值进行分析,最后采用最小欧式距离分类器判断待测心电信号的类型。结果该分类模型通过MIT-BIH和AHA国际标准心电数据库的验证,分别得到96.6%和94.1%的分类准确率。结论本文的心电分类模型区别于其他分类算法的一个最大特点就是算法复杂度低,这是异常心律能够被实时检测和预警的关键,而且建立的心电分类模型已经能够在普通的手机平台上实现。 展开更多
关键词 离散余弦变换 特征分析 最小欧式距离
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