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TL;博士:该算法采用最小二乘误差校正和基于单个导联数据总体中值的校正，以减少基线漂移，并可以显著帮助心脏病医生直观地检查波成分的形态，以及在计算机上检测和描绘波复合体。
文摘:心电信号的基线漂移是实现正确波形可视化和基于阈值判定的波形复合体计算机化检测的最大障碍。基线漂移可以是线性的、静态的、非线性的或摇摆的。将基线漂移减小到接近零的值，极大地有助于直观地检查波成分的形态，以及对波复合体的计算机检测和描绘。利用Matlab开发了该算法的计算机实现。采用最小二乘误差修正和基于单个单导联数据整体中值的修正，减少基线漂移。然后检测QRS复合体以找到波形的RR区间。最后，在RR区间内进行基于中值的校正，得到无漂移信号。这可以极大地帮助心脏病专家
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TL;博士:本文提出了一种基于印度IITK数据库(包含700个样本)的随机背景二维侧人脸图像的耳朵定位方法。
文摘:本文提出了一种基于随机背景的二维侧人脸图像的耳朵定位方法。利用平行运动的耳朵外螺旋曲线作为图像中耳朵定位的特征。利用Canny边缘检测器，从整个图像中提取边缘。这些边被分割成凸边和凹边。从这些分割的边缘，消除非耳边后，确定预期的外螺旋边缘。使用预期的外螺旋曲线构建耳的最终外螺旋边缘。根据所构造的曲线判断其是否属于耳外螺旋。该技术在印度IITK数据库中实现，该数据库包含700个样本。定位精度达93%以上
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