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室内定位系统在患者安全管理中的应用设计: 2017年; 跌倒坠床已成为患者住院期间发生的主要不良事件之一。为更好地防范跌倒坠床事件的发生,作者通过信息化技术手段促进系统因素的改进,以避免或减少该类事件的发生。作者详细介绍了将室内定位技术应用于防范患者跌倒坠床的设计,实现事后管理模式逐步向前馈控制管理模式的转变,从而提高患者安全管理水平。; 王敏许春璐余小庆叶杨王瑞荣; 关键词：跌倒坠床

基于C#.Net公共雨伞租赁系统上位机通信及数据库管理被引量：8: 2013年; 针对公共雨伞租赁系统的应用,分析了系统通信及数据库任务要求,设计了基于Visual Studio C#.Net的IC卡信息综合管理系统。实现了IC卡注册和充值,租赁点数据接收和存储等功能。实际运行结果表明,该系统界面友好,操作简单,数据传输稳定、可靠。; 余小庆赵伟杰李晓青; 关键词：C#上位机通信数据库管理

基于Android系统的心电智能诊断终端算法设计与软件实现: 心血管疾病突发性高，且致死致残率也极高，每年死于心脏病突发的人数占了死亡人数的1/3。突发性疾病最好的控制方法是长期监测，做到早期预防。患者若选择去医院做长期的检查，不仅就医过程繁琐，而且成本高，普通家庭难以承受。目前市...; 余小庆; 关键词：极限学习机 ANDROID系统远程诊断

基于离散小波变换与时间序列的钱塘江潮位预测被引量：1: 2016年; 针对钱塘江潮位呈现出的周期性、随机性和波动性,为实现对钱塘江潮位的有效预测,提出一种基于离散小波变换和时间序列的预测方法,即先利用离散小波变换将实测的钱塘江潮位序列进行分解与重构,将非平稳的序列转化为多层较平稳的序列;然后利用时间序列建模方法对分解后的各个序列分别建立时间序列模型,对各层进行动态预测;最后将各层预测值求和作为最终的预测结果。试验表明,所提方法预测的效果明显优于其他混合模型及单一模型,能够提供更加准确的潮位预测。; 王培力王瑞荣高鹏朱广明余小庆孙映宏; 关键词：时间序列离散小波变换混合模型

基于极限学习机的室性早搏判别算法的实现被引量：2: 2017年; 室性早搏是常见的心律异常疾病,给人的生命带来威胁,准确的心律异常诊断对于帮助人们预防心血管疾病起到重要的作用。以MIT-BIH心律异常数据库中的数据作为分析对象,提出一种基于极限学习机算法的诊断方法,主要包括信号预处理、特征提取和分类,实现心电信号室性早搏异常的判别。采用小波变换结合形态学算法,对信号进行预处理,去除干扰,得到纯净的心电信号。通过K-means聚类算法提取QRS波群等特征参数,根据这些参数建立正常窦性心律和室性早搏的正样本和预测样本,再结合极限学习机分类器进行样本训练匹配和分类识别。选取1 260个周期信号进行实验,结果表明,该算法能准确诊断出室性早搏异常,最终阳性平均检测率达到95%,平均灵敏度达到96%。该算法相比其他算法,在识别精度相当的情况下,可极大提高算法的实时性,具有很高的研究价值,同时在移动医疗和临床医疗方面也具有一定的实用价值。; 王瑞荣余小庆王敏叶杨; 关键词：极限学习机室性早搏心电信号

基于STM32的钱塘江流速水位遥测终端的设计被引量：1: 2017年; 钱塘江涌潮使钱塘江的水位与流速发生明显变化,为了实现钱塘江涌潮的检测与预报,研制了一种基于STM32的流速水位遥测终端。该终端以STM32F103RBT6芯片为主控芯片,通过WFH-2型水位计采集实时水位,S3-SVR型斯德克电波流速传感器采集实时流速,利用GPRS将采集的数据发送到服务器。该终端在杭州仓前水文站运行的情况表明,该终端有很高的稳定性与精度。; 朱广明王瑞荣余小庆; 关键词：STM32 流速水位遥测终端

基于小波变换和K-means聚类算法的心电信号特征提取被引量：5: 2016年; 目的研究一种基于小波变换和K-means聚类算法的心电信号特征提取方法,根据特征点信息判断心电是否正常。方法利用小波变换和形态学滤波方法去除工频干扰、肌电干扰和基线漂移等主要的噪声之后,利用K-Means聚类算法提取出心电信号的QRS波群,P波和T波这3个主要的特征点,实现心电智能诊断。结果实验数据取自MIT-BIH数据库,多次实验结果显示QRS波群的阳性检测度(P+)达到99.68%和灵敏度(Se)达到99.21%,P波和T波的检测准确度分别达91.43%和97.01%。结论相对于其它方法,本文心电特征提取方法准确度较高,具有一定参考价值;在移动医疗和临床医疗方面具有一定实用价值。; 王瑞荣余小庆朱广明王敏; 关键词：心电信号 K-MEANS QRS波群 P波 T波

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余小庆