人体体表信息特征提取及其算法的研究全解
【doc】女性形体特征的选择及指标特征提取
【doc】女性形体特征的选择及指标特征提取女性形体特征的选择及指标特征提取第2l卷第5期天津工业大学JoURNALOFTIANJINPOLYTECHNICUNIVERSITY女性形体特征的选择及指标特征提取谢红,张渭源(东华大学服装学院,上海200051)摘要:由几何模型入手,讨论了女性胴体的特征参数,并在服装原型约束下提取用于女性形体识别的体型指数P,胸矢额径比P,侧面指数M和?共4个指标特征值.这4个特征值可以作为女性形体聚类和识别的基本参数.女性形体由4个参数的不同组合可细分为36种,从而为提高原型的合体性打下基础,也为服装度身定制(MTM)提供一种途径.关键词:女性形体;指标特征;服装原型中图分类号:TS941.2文献标识码:A文章编号:1671?024X《2002)05—0072—04 Collectionoffemalebodycharactersandextractionoftheindexproperty XIEHong,ZHANGWei—yuan(SchoolofClothing,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China)Abstract:Thispaperputsforwardfourfeatureparametersofwomanbodiesw hichareP,P,MandPistheproportionofbustcircumferencetobodylength.Ristheproportionofbustthicknesstobu stwidth.MandNarebodyflex—indexes.Thesefourparametersarethebaseofbodyclusteringandrecognition ,andwomenbodiesaredivided intothirty—sixgroupsbythecombinationofthem.Theextractionoffeaturep arametersprovidesagoodwaytoim—provethefitnessofclothing,andcanbeusedinclothingmade—to—measure. Keywords:womanbody;indexproperty;dressprototype人体是一个复杂的曲面体,与规则的几何体不同,在几何特性上很难把握?.况且,人体形态千变万化,想找到统一的人体模型十分困难.因此,需要对人体的三维信息加以处理,研究其与服装结构相关的参数,通过对参数的分析,可以对形体进行判别,再针对其特点进行服装结构设计.这种方法实际是由个性找出共性,再由共性细分个性,故具有科学性和准确性.而获得这种二重性的关键是合理地制定形体参数的标准.1椭圆台的特征模型人体在躯干部位近似于两个相反的椭圆台.因此,有必要探讨椭圆台的特征表达.Q.和Q为两个椭圆台.上下底面的椭圆长短半径分别为A.,B.,0.,b.和A,B,02,b.上下底面之间的距离分别为.和.可以从相似性考虑椭圆台的特征表达.图1相似椭圆台的特征比较设椭圆台Q.椭圆台Q:相似,其充分必要条件是:Al:A2B1:B2=Hl:H2先证明充分性:即假设Q.和Q:相似,则:Al:A2=Bl:B2=Hl:(证明略).上式等价于:l:Bl=A2:B2;且l:Hl=A2:.这样,椭圆台的特征模型为:S:{S.,S}(1)其中,S.=:;S2=:;H为高,和为上底面的长半轴和短半轴.收稿日期:2oo1—10—26基金项目:上海市科学技术委员会资助项目(02ZF14051)作者简介:谢红(197O,),女,安徽省人,博士研究生;张渭源(1940,), 男,上海市人,教授,博士生导师鬻第2l卷第5期谢红等:女性形体特征的选择及指标特征提取一73一在人体中,尤其是女性人体的躯干部,胸围和腰围的半轴比一般是不同的,那么对于上下椭圆的长短轴比不同的椭圆体,特征参数应增加口:b.即下底面椭圆的长短轴之比.因此,上下底面不同的椭圆体的特征模型为:S={S,S,,S}(2)其中,S1=A:日;S2=A:B;S3=n:b如果是2个椭圆台相连,3个椭圆的长短轴比均不相同,如图2,那么对于椭圆台1有特征模型S”,S”={S.,S2,S3},对于椭圆台2有特征模型,T={T,,7”3}.其中,T=A:H;Tz=A:B;T3=13,1b.S”和为两个集合,那么这个三维体(为方便说明,称这种三维体为双椭圆台)的特征模型为:G={G,G2,G3,G,G5}(3)其中,G1=Sl;G2=S2;G3=S3;G4=Tl;G5=在上述特征模型中,G,G,G,G4和G是相互独立的条件,任意两个这样的三维体相似的充分必要条件是它们的特征模型G为同集.图2上下底面不同的椭圆台2女性胴体部分的特征模型很显然,女性胴体与双椭圆台存在的明显差异是3个底面不是椭圆形,如图3,在同一个坐标系中观察图3胸横截面轮廓线这3条底面曲线,腰围线最接近椭圆,而胸围线在乳房部位明显突出,后中心部稍稍凹进;臀围线在后部有突,后中心部稍稍凹进.这样可以将腰围线和臀围线用椭圆表示.而胸围线则较为复杂.由于女性形体生理特征,胸围线变化较大的部位是乳房,其隆起的结构在截面图上形成两条弧线,这种弧线结构对于所有的女性是相同的.因此,弧线的形状特征确定于夹角. 胸围线可看作由椭圆F,抛物线F和F构成.F和以短半轴为对称轴对称.因此,胸围线的特征参数除了长短半轴比外,还应增加两条抛物线的特征参数.设乳间距为2m,乳高为r,则tg=r/m,r:,n为女性形体特征模型的第6个参数.肩部的截面曲线在服装设计中很少考虑,但它可以代表肩部的特征信息. 因此第7和第8个参数分别为肩斜角0和肩宽K.女性侧面形状的特点,主要是以前后突起的差异作为标准?j.这种差异可以通过对胸围线,腹围线,臀围线及背围线横截面的分析来获得特征参数,并利用计算机进行测量判定.由截面图可以发现,各条曲线的中心并非是同心的,这种非同心性主要表现了胸部, 腰部和臀部的前后突势的差异.一个标准形体的侧面是前面胸部比腹部突出,后面臀部比背部突出.这是由于人体本身的直立式结构所造成的.图4为4条横截面轮廓曲线.为胸围线,为背围线,厶为腹围线,为臀围线.在一,二象限,与的最凸起点的纵坐标的绝对值之差有3种可能:M=0.M<0.M>0.,一一I,..l(a)背围及臀围(b)胸围和腹围图4女性胴体的横截面轮廓曲线天津工业大学2002年10月同样,.与厶在第三四象限最凸起点的纵坐标的绝对值差?也有3种可能:N=0,N<0,N>0.其中,标准侧面形状为N>0且M<0.因此,为简化判别,将?,分别分为两个范围,即为N>0,??0和<0.?0.因此,前后的”S”形凹凸程度是女性形体特征模型的第9和第10个参数,记作和?.3女性形体指标特征提取由以上研究,可以得到女性形体的特征模型G.G={G.,G2,G3,G4,,G6,G7,G8,G9,G.0}(4)其中,Gl=D:日;G2=A:;G3=D:日:G4=A::=口:b;G6=r:m;G7=;G8:;G9=;Gl0=?.这些参数在形体中所代表的含义如图5.图5女性胸体特征值示意图特征提取是利用已有的全部特征去寻找一个较低维数的特征空间,其目的是将含在原始特征值中的有用信息投影到少数几个复合特征变量上,同时忽略多余的和不相干的信息J.针对服装的不同要求,可以设定不同的约束条件,以提取不同的参数作为指标特征.比如内衣纹胸的设计,需要对乳房部位的详细描述;而对于外衣,则需要以原型的设计要素作为约束条件,因为原型是外衣结构设计的基型.本文主要讨论后若.女性形体指标特征值提取的约束条件有两个:?指标特征值必须能完整地表达形体的三维(即包括人体的6个方位)的信息;?指标特征值必须是造成原型不同算法的因子.本文研究所采用的样本是1998年东华大学服装学院与华歌尔公司合作测量的女性形态数据,测量人数800人,有效数据783份.逐个讨论特征参数,以提取指标特征值.3.1G.和G3:纵横比参数G.和G,都是人体中围度与高度的比值.以腰围线为界分为上下两部分,G.为胸围与胸腰间距比;G,为臀围与腰臀间距比.实际上它们能表达人体的”胖瘦”特征.在日和日不变的情况下,G.和G,的值越大,则表面围度越大,即越”胖”,反之越瘦.为了更符合服装设计的惯例和减少计算,G.和G,可以合并,形成一个复合特征值.这个复合值就是体型指数.它可代表形体的部分特征信息,即通常意义的高矮胖瘦. 本论文中女性体型指数定义为胸围与体高的百分比.记作胸体比P:P=B×1o0/日式中,为胸围;?为体高.通过对已测量数据中的胸体比可以得出胸体比的平均值:一?P=坚.I_=53.24n式中,n为被测人数;为某一人体的胸体比.通过这个平均值可以得出不同体高的绝对标准胸围,如表1.表1标准体高与胸围一览表(单位:cm)体高胸围体高胸围14577.2O16587.8515079.86l7090.5l15582.5217593.17l6o85.1818095.8318598.493.2G2,G和G:矢额径比在几何特征模型中,G:,G和G分别是指3个截面的短轴与长轴的比,在人体的方位中,是矢向直径与额向直径的比,即矢额径比,记作A.G:为胸矢额径比R,胸矢额径比是指胸围线上胸围厚与胸围宽的百分比:R=胸围厚(cm)×100/胸围宽(cm)这个特征值代表胸部的深度信息.很显然,对于相同的胸围,如果R偏大,表明矢轴方向的径长较大, 而额轴方向的径长较小.那么这种女性的胸部特征是乳房挺拔,乳房底面积较小,乳间距较短;如果R偏小,则代表这种女性的乳房扁平,骨骼较宽.标准胸矢额径比由数据统计计算而得,等于胸矢额径比的平均值:一RbRh=--._一:80.02nG4为腰矢额径比.腰矢额径比是指腰围线上腰围厚第2l卷第5期谢红等:女性形体特征的选择及指标特征提取与宽的百分比:尺=腰围厚(cm)X100/腰围宽(cm)标准腰矢额径比由数据统计计算而得,等于腰矢额径比的平均值:一?尺足.,=一=74.95nG为臀矢额径比尺.臀矢额径比是指臀围线上臀围厚与宽的百分比:Rh=臀围厚(cm)×100/臀围宽(cm)标准臀矢额径比由数据统计计算而得,等于臀矢额径比的平均值:一?尺Rh=_.|_一=67.54一n胸矢额径比,腰矢额径比和臀矢额径比分别代表女性3个典型部位的深度信息.由这3个值可见,女性形体是自胸部向下逐渐变扁,胸部是最具立体感的部位.3.3G:胸部加强行特征值是描述乳房立体形状的参数之一,也是对胸部三维形状的加强参数,在矢额径比基础上,对前胸曲线的曲度加以描述.这个特征值在内衣纹胸的设计中是十分重要的.而在原型中可由尺来描述.3.4G和G.:肩斜特征值0角是指肩线与颈侧线的夹角.颈侧线较为固定,因此0角越大,肩越向下倾斜.该参数在原型中通过胸围的大小确定.3.5G,和G..:侧面弯曲度特征值代表人体侧面的弯曲程度.G.和G,.的值越大,身体的弯曲度越大.它是描述侧面形状的重要参数. 通过主成份和相关系数分析得到,女性形体指标特征为以下4个参数:体型指数P为胸围与体高的百分比;胸矢额径比尺,以下记作尺为胸围厚与胸围宽的百分比;侧面指数肘为上身与下身后部的突起差值;侧面指数?为上身与下身前部的突起差值.特征模型可以简化成:G={P,R,M,N}(5)这4个指标分别表示形体6个方位直接与结构设计相关的特征信息,而且4个指标之间相互独立,没有较大的相关性.如果分别依据各个指标特征划分范围,则各个范围的指标特征的组合就能表达一种形体, 如图6.因此可以根据不同的指标组成36(3X3X2X2=36)种特征形体,而每一位女性均符合其中的一种.高中矮4结论二::扁图6女性形体特征网络图(1)全面表达形体是结构设计的重要依据.形体表达应是三维的,需要从6个方位加以描述.而且特征值是一个关系式,而不仅仅是原始测量数据.如体高,胸围,胸厚,胸围横长等本身并不具备特征值的含义,而一旦建立了关系,就可以清楚地表达形体某些特征.但是形体参数只是判别依据,在纸样设计时被当作类别选择,而不是设计参数.(2)女性形体的指标特征有4个:体型指数P,胸矢额径比P,前侧面指数?,后侧面指数女性形体依据指标特征的取值范围可以分为36种类型,每种类型的形体可以定性描述.(3)形体参数之间的相关性很小.也就是说,一个参数的变化不会引起其它几个参数的变化,这种弱相关性可以保证形体判别的合理性.参考文献:[1](日)中泽愈.人体与服装:人体结构-美的要素?纸样[M].袁观洛译.北京:中国纺织出版社,2000.[2]赵全富.赵氏服装结构原理:体型与裁剪[M].沈阳:辽宁人民出版社,1999.[3]戴鸿.服装号型标准及其应用[M].北京:中国纺织出版社,1998.[4]潘坤柔.中国新号型服装[M].北京:北京出版社,1982.[5]李金宗.模式识别导论[M].北京:高等教育出版社, 1994.[6]傅京孙,戴汝为,胡启恒.模式识别及其应用[M].北京: 科学出版社,1983.[7]刘瑞璞,刘维和.服装结构设计原理与技巧[M].北京: 纺织工业出版社,1993.[8]蒋锡根.服装结构设计——服装母型裁剪法[M].上海:上海科学技术出版社,1994.[9]张文斌.服装工艺学——结构设计分册[M].北京:纺织工艺出版社,1993.。
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究近年来，人体肌电信号在生物医学领域中的应用越来越广泛。
肌电信号本身是人体肌肉无意识的微弱电信号，可以通过电极采集到，然后通过对其特征的提取和分析，可以对肌肉的运动状态、疾病诊断、运动员的体能评估等方面进行研究。
本文将对人体肌电信号的特征提取与分类算法进行探讨。
一、人体肌电信号的特征提取1.1 时域特征肌电信号的时域特征指的是肌电信号在时间维度上的特性，反映了肌肉电活动的总体变化情况。
主要包括肌电信号的均方根（RMS）、方差、标准差和平均值等指标。
其中，RMS是最常用的特征之一，能够反映信号的总体强度。
对于某些疾病的诊断以及运动员的体能评估，RMS是一项非常有价值的特征。
1.2 频域特征肌电信号的频域特征可以通过傅里叶变换获得。
它们反映了肌肉电活动的频率分布情况，包括功率谱、能量谱密度、频率分布等指标。
频域特征的应用范围较广，运动员表现、肌肉疲劳等方面的研究都有应用。
1.3 时频域特征时频域特征是时域和频域特征的结合体，可以反映信号在时间和频率上的变化情况。
常用的时频域特征包括小波能量、瞬时频率、拍数等指标。
时频域特征是一种比较新的肌电信号特征提取方法，具有较好的应用前景。
二、人体肌电信号的分类算法2.1 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的分类算法，它能够有效地处理高维数据，并在分类问题中表现出良好的效果。
在肌电信号分类中，SVM算法常常被用来区分运动与静息状态，或者区分不同动作之间的肌肉电活动模式。
2.2 随机森林（RF）随机森林是一种基于决策树的分类算法。
随机森林不需要数据预处理，而且可以处理大量、高维度数据。
在肌电信号分类中，随机森林可以用于区分不同动作类型或不同运动阶段的肌肉电活动模式。
2.3 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的模型。
它具有很强的非线性处理能力，可以自适应地学习和处理复杂的信息。
在肌电信号分类中，ANN可以用于肌肉疲劳的监测、动作类型的识别等方面。
大数据特征提取与选取算法研究
大数据特征提取与选取算法研究随着大数据时代的到来，数据量不断增长，使得数据分析和处理变得日益复杂和困难。
而特征提取与选取算法作为数据分析领域的关键技术，在大数据分析中起着重要的作用。
特征提取与选取算法是从原始数据中提取和选择出最具有代表性和区分度特征的过程。
它们能够将海量的数据转化为更加具有意义的特征集合，使得数据分析和机器学习等任务更加高效和精确。
在本文中，将对大数据特征提取与选取算法进行研究和探讨。
一、特征提取算法研究特征提取算法主要是通过对原始数据进行变换和降维，提取出具有代表性的特征子集合。
在大数据环境下，常见的特征提取算法包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性判别分析(LDA)等。
1. 主成分分析(PCA)主成分分析是一种常用的特征提取算法，它通过线性变换将原始数据转化为新的正交特征向量。
这些特征向量是按照方差的大小排序的，因此前k个特征向量对应的特征值较大，具有更多的信息量。
主成分分析能够减少数据的维度，并尽量保留原始数据的信息。
2. 独立成分分析(ICA)独立成分分析是一种能够将多个随机变量分解为相互独立的子变量的统计方法。
在大数据分析中，ICA能够对数据进行非线性变换，提取出相互独立的特征子集合。
与PCA相比，ICA能够捕捉到数据的非高斯性质，因此更适用于处理非线性的大数据。
3. 线性判别分析(LDA)线性判别分析是一种具有监督学习的特征提取算法，它能够最大限度地提取类别间的差异性。
LDA通过将数据投影到一个低维的子空间中，在保留类别信息的同时，最大化类别间的差异性，使得特征子集合更加具有判别性。
这使得LDA在人脸识别、图像分类等领域有着广泛的应用。
二、特征选取算法研究特征选取算法是在原始数据中选择最有用和与目标变量相关的特征。
在大数据环境下，特征选取算法能够减少数据的维度，提高数据分析的效率和准确性。
常用的特征选取算法包括卡方检验、信息增益和互信息等。
1. 卡方检验卡方检验是一种统计方法，用于判断两个离散变量之间是否存在相关性。
人体生物信息学的研究发展
人体生物信息学的研究发展人体生物信息学是一门研究如何从人体内部源源不断的数据中提取信息以及如何运用这些信息提升人类健康的学科。
它需要多个学科的融合和协作，包括计算机科学、生物学、统计学和医学等。
近年来，随着计算能力的提升和技术的不断进步，人体生物信息学的研究也得到了很大的发展。
这个领域已经引起了广泛的关注，并引起了医学界和生物科学界以及投资者的广泛兴趣。
下面，我们将从不同角度来阐述人体生物信息学的研究发展。
一、数据采集人体生物信息学的第一步是数据采集，当今数据采集的技术已经取得了巨大的进步。
传统上，医生必须依赖通过实验室测试得到的患者生物样本来诊断和治疗疾病。
而今天，许多医院已采用无创方法对病人的生理监测，例如心电图、脑电图、血压等等。
扫描技术也得到了改善，例如核磁共振、X光等技术大大提高了医生的诊断准确率。
另外，生物传感器和可穿戴设备未来也是重要的数据采集工具。
利用这些设备可以不断地监测个人的生理状况，例如呼吸、血糖、血压、睡眠等等，这样就可以定向监测个人的健康状况，及时发现并毫不拖延地解决问题。
二、数据挖掘和分析数据的采集只是人体生物信息学的开始阶段，但几乎无用，除非我们能提取出其中的信息。
通过合适的分析工具，生物数据可以被整合在一起，以提供比原始数据更准确和可用的信息。
数据挖掘和分析是人体生物信息学中的一个重要部分。
在这个领域，人工智能和机器学习等技术被广泛应用。
利用这些算法，我们可以快速准确地分析大量信息。
例如通过处理人类基因组数据，我们可以发现和诊断基因缺陷的源，这样就可以进行更加精准的基因治疗。
AI算法的应用还可以对药物物质的大规模筛查进行分析，对药物安全性和有效性等问题进行评估，加快药物研发进程，并在临床上更好地管理药物的使用。
三、个性化医疗在特定的条件下，基于个体的医疗可以大幅提高治疗效果。
通过集成病人DNA、生物样本、电子健康记录和生命体征监测等多种数据，医生可以更好地理解病人的身体状况，从而更好地诊断和治疗疾病。
人体脑电信号的特征提取与分类研究
人体脑电信号的特征提取与分类研究随着科技的发展，人们逐渐认识到人类的大脑是一个神奇的器官，它掌管着我们的思考、记忆和行为。
而人体脑电信号则是我们探索大脑的一个重要窗口。
人体脑电信号是指记录在人类头皮表面的电生理信号，这些信号可以反映大脑神经元活动的情况。
因此，研究人体脑电信号的特征提取与分类，对于理解大脑的功能和疾病的诊断有着重要的意义。
一、脑电信号的特征提取脑电信号是一种非常噪声和复杂的信号，因此需要对其进行特征提取，以便进行后续的分析和分类。
1. 时间域特征时间域特征是指在时间轴上对脑电信号进行解析所得到的特征。
常见的时间域特征有均值、方差、标准差等，这些特征通常用于描述脑电信号的幅度变化。
2. 频域特征频域特征是指将脑电信号转换到频域进行解析所得到的特征。
常见的频域特征有功率谱密度、频带能量比、相位同步度等，这些特征能够描述脑电信号在不同频率下的能量分布情况。
3. 时频域特征时频域特征是指结合时间域和频域的特征所得到的综合特征。
通过时频分析技术，可以获得脑电信号在不同时间和频率下的振幅、相位和能量等信息。
二、脑电信号的分类研究在脑电信号的分类研究中，主要是将脑电信号分为两种情况：正常和异常状态。
正常脑电信号是指在安静、放松状态下，人体大脑产生的脑电信号；异常脑电信号则是指在某些特殊情况下，如癫痫、认知障碍等疾病情况下，脑电信号表现出来的不正常状态。
1. 人体脑电信号的分类方法人体脑电信号的分类方法主要包括精度、时间频域的分析以及机器学习等。
其中，机器学习是近年来应用最广泛的一种分类方法。
2. 机器学习在脑电信号分类中的应用机器学习在脑电信号分类中被广泛应用。
通过训练模型，可以将脑电信号归为不同的类别，从而较精确地诊断患者的疾病情况。
常见的机器学习模型有支持向量机、随机森林等，这些模型能够分析大量的脑电信号数据，从中提取特征，并对脑电信号进行分类预测。
三、脑电信号应用的前景人体脑电信号的研究不仅可以帮助医学界更好地诊断疾病，还可以为其他领域的发展提供一定的帮助。
人体姿态估计算法的研究与实现
人体姿态估计算法的研究与实现正文：一、绪论人类的日常活动与工作中，持续时间长、站姿不正、歪脖子撇肩等不良姿态现象普遍存在，使得人们的身体健康受到了很大的威胁。
姿态估计技术是解决这些问题的重要方法之一，也广泛应用于医学、体育、电影、虚拟现实等领域。
本文就人体姿态估计算法的研究与实现进行探讨。
二、人体姿态估计算法人体姿态估计算法的研究包括基于图像的方法和基于传感器的方法。
1. 基于图像的方法基于图像的姿态估计方法通常采用计算机视觉技术，基于单目或多目相机对人体图像的处理、提取特征和估计姿态。
其中比较成熟的包括基于模型的方法和基于深度学习的方法。
- 基于模型的方法基于模型的方法使用已知的人体模型来拟合人体姿态，包括人体骨骼结构和肌肉组织等。
通过对模型姿态参数的估计，实现对真实人体姿态的估计。
- 基于深度学习的方法基于深度学习的方法主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，通过训练模型学习特征和姿态估计。
常见的网络结构包括Stacked Hourglass和OpenPose等。
2. 基于传感器的方法基于传感器的姿态估计方法通常采用陀螺仪、加速度计、磁力计和传感器融合等技术，通过传感器采集数据并融合处理，实现对人体姿态的估计。
其中比较成熟的包括惯性测量单元和磁力计惯性导航系统等。
三、姿态估计实现技术人体姿态估计的实现技术包括人体建模、特征提取和姿态估计三个步骤。
1. 人体建模人体建模是人体姿态估计基础。
人体建模需要将人体模型与图像对齐，即将一个三维人体模型映射到二维图像平面上。
建模技术主要包括基于形状的建模和基于纹理的建模两种方法。
其中基于形状的建模使用体素网格、三角网格等技术，基于纹理的建模使用纹理参数化、模型展开等方法。
2. 特征提取特征提取是从人体图像中提取有用的信息作为姿态估计的输入，包括人体关键点、人体骨骼信息和肢体关系等。
特征提取常采用卷积神经网络和深度学习技术，根据不同的应用场景和任务，可以设计不同的特征提取网络。
人体DNA的提取与分析技术
人体DNA的提取与分析技术DNA是每个人都拥有的物质，它作为遗传信息的存储物质，对人体的研究至关重要，既可以用来判定亲缘关系，也可以用来确定疾病的遗传特征。
因此，人体DNA的提取和分析技术具有重要的意义。
DNA提取方法DNA提取是DNA分析的基础，也是DNA样本纯化和增量扩增的前提。
目前，DNA提取方法主要分为离心法、硅胶柱法、琼脂糖凝胶法、磁珠法和有机溶剂法等多种方法。
其中，离心法是最早应用的DNA提取方法之一，它主要是通过不断离心，使细胞壁或细胞膜被破坏，从而释放DNA。
硅胶柱提取是最常用的DNA提取方法之一，它利用硅胶颗粒吸附DNA，然后通过洗涤、脱盐和洗脱等步骤使DNA从硅胶柱上洗脱下来。
琼脂糖凝胶法主要是通过琼脂糖凝胶层析的原理将DNA从其他细胞组分中分离出来。
磁珠法是一种新兴的DNA提取方法，它利用磁性颗粒表面的亲和基团吸附DNA，再通过磁性分离的方式将吸附的DNA从其他组分中分离出来。
有机溶剂法则是通过有机溶剂溶解和提纯DNA，不过这种方法通常不能得到高质量的DNA。
DNA分析技术DNA分析是目前医学、生物学和犯罪学等领域中的重要研究内容，目前常用的DNA分析技术主要包括核磁共振、荧光定量PCR、DNA芯片和基因测序等。
核磁共振技术（NMR）是目前一种重要的结构分析和定量分析方法，它可以用来测定DNA的结构、化学变化和动力学性质。
荧光定量PCR则是一种基于PCR的技术，它可以在低浓度的DNA样品中实现比传统PCR更灵敏的搜寻和检测。
DNA芯片则是一种可以快速检测DNA的技术，可以同时测定大规模的基因表达，对于对比分析基因表达、筛选药物靶点等方面有较广泛的应用。
而基因测序技术则是目前最常用也是最先进的DNA分析技术，可以对比较大的DNA序列长度进行高精度测序，广泛应用于人类基因组计划等生命科学领域。
DNA技术的应用DNA技术在人类疾病研究、人类遗传等方面有非常广泛的应用，例如在疾病诊断中，DNA技术可以用来识别基因突变、检测癌症等；在法医学上，可以用DNA技术精准地鉴定被害人的遗体、快速识别犯罪嫌疑人等。
人体动作识别与行为分析算法综述研究
人体动作识别与行为分析算法综述研究人体动作识别与行为分析是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，其旨在自动识别和理解人体的动作与行为。
这一领域的研究具有广泛的应用前景，如人机交互、智能监控、虚拟现实等。
本文将综述人体动作识别与行为分析算法的研究进展、挑战与应用。
一、引言随着计算机视觉和机器学习的快速发展，人体动作识别与行为分析研究得到了广泛关注。
人体动作识别旨在从视频序列或者传感器输入中提取关键的身体动作信息，而行为分析则是对这些动作的语义解释和分类。
这两者相互依赖，共同构成了人类行为理解的重要内容。
二、人体动作识别算法研究人体动作识别算法的研究主要包括以下几个方面：1. 视频特征提取视频特征提取是人体动作识别的关键步骤，常用的特征包括外观特征、运动特征和空间-时域特征。
外观特征基于人体的外观特点，如颜色、纹理等进行描述；运动特征则是基于人体运动的模式进行描述；空间-时域特征一般使用视频序列进行描述，并结合了前两者的信息。
常用的视频特征提取算法有HOG、HOF、MBH等。
2. 动作表示与建模动作表示与建模是将视频序列映射到一个低维的向量空间中，常用的方法包括基于距离度量的方法（如DTW、OT、LCS等）、基于状态模型的方法（如HMM、CRF等）和基于深度学习的方法。
其中，深度学习方法凭借其强大的特征学习和表示能力，在人体动作识别中取得了很大的成功。
3. 动作识别与分类动作识别与分类是对动作进行分类或者识别的过程，常用的方法包括支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
这些方法能够通过学习训练数据集中的动作模式，从而对新的测试数据进行分类或者识别。
三、人体行为分析算法研究人体行为分析算法研究是对人体动作进行进一步的语义解释和分类，其目标是理解人类的行为动机和意图。
人体行为分析算法的研究主要包括以下几个方面：1. 行为表示与建模行为表示与建模是将人体动作映射到一个高级的语义空间中，以实现更细粒度的行为分析和理解。
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（3）、提高敏感元器件的抗干扰性能 布线时，电源线和地线要尽量粗；微处理器使用电源监控及看门狗电 路。
二、系统硬件实现方案
6、一段实测心电图
三、心电信号特征提取算法
1、心电图简介
测量电极安放位置和 连线方式（称导联方式） 不同所记录到的心电图， 在波形上有所不同，但基 本上都包含P波、QRS波 和TБайду номын сангаас，有时在T波后还出 现一个小的U波。
二、系统硬件实现方案
2、生理参数采集单元：
（4）、滤波放大电路： 利用仪表放大器AD623来进行信号的放大。它是在传统三运放结构 基础上改进的一种新型仪表放大器。 采用二阶压控电压源低通滤波，截止频率为100Hz。 （5）、双T陷波电路： 心电、脉象信号的检测都属于在强噪声背景下超低频微弱信号的检 测，在信号的提取过程中，往往会引入各种干扰，其中50Hz的工频干扰 是最主要的一种。因此在对信号放大前需要滤除50Hz的工频干扰。在生 物医学信号测量中普遍采用双T带阻滤波器来抑制50Hz工频干扰。 （6）、电极脱落检测电路 佩戴的电极有可能发生脱落或者松动现象，电极脱落检测电路。
三、心电信号特征提取算法
2、心电信号预处理
在心电信号的拾取过程中，来自人体自身肌电干扰、呼吸干扰和来自 外界的工频干扰等都会使系统的信噪比下降，甚至会淹没微弱的心电信 号，严重影响了对心电信号的进一步分析和处理。因此在进行特征提取 之前要滤除或者削弱这些干扰，对其进行预处理，以提高信号的信噪比。 本文中采用四点滑动平均滤波。该方法容易实现，运算速度快，可滤 除高频噪声，且当采样率为200Hz时，还能抑制50Hz工频干扰，对肌电和 移动通讯中的干扰也有较好的抑制作用。
二、系统硬件实现方案
3、数据处理单元：
二、系统硬件实现方案
3、数据处理单元：
（1）、微处理器：选用SAMSUNG（三星）公司的S3C44B0。它是基于 ARM7TDMI内核的16/32位RISC处理器。 （2）、存储单元： 程序放到Nor Flash SST39VF160，2M×8位。 数据存放在NAND Flash K9K2G08，256M×8位，采用适当的无损压 缩算法就可存储近一个月的体表数据。
二、系统硬件实现方案
5、抗干扰设计
（1）、抑制干扰源 IC的电源与地之间并联一个0.01μF～0.1μF电容；提高PCB的空间耦合 能力。
（2）、切断干扰传播途径 电路板合理分区，比如强/弱信号，数字/模拟信号，高/低频信号，尽 可能把干扰源与敏感元器件远离；微处理器和蓝牙模块之间的地线通过 一个磁珠隔离。
山东科技大学 硕士学位论文答辩
人体体表信息特征提取及其算法的研究
学生：王洪涛 导师：郭银景 教授
答辩提纲 一、课题来源及研究意义
二、系统硬件实现方案
三、心电信号特征提取算法 四、脉象信号分析
致谢
一、课题来源及研究意义 1、课题来源
课题来源于横向科研课题“移动医疗支持系统用户端设备的研制”。 该用户端设备可拾取人体体表信息（心电、脉象、体温），实时特 征提取，信息融合，病情分析，危急病情的报警。
二、系统硬件实现方案
2、生理参数采集单元：
（1）、心电信号提取： 医用导电膏式电极来拾取心电信号。 利用标准导联Ⅲ，即左腿接导联正极，左胳膊接负极，右腿接右腿 驱动电路来去除人体携带的交流共模干扰。它反映的是左胳膊与左腿电 位之差。
（2）、脉象信号提取： 利用压电陶瓷作为敏感器件，用结型场效应管作为前置放大器。当压 电陶瓷两电极上的电荷量随脉搏波压力的变化而变化时，电荷信号经内 阻非常大的场效应管放大后转化为电压信号输出。 （3）、体温信号提取： 利用NTC型热敏电阻作为温度传感器，并为其设计了非线性补偿电路。
三、心电信号特征提取算法
3、特征提取算法
在心电信号特征提取过程中，最重要也是最容易提取的是R波。 （1）、R波定位 R波定位算法采用的是自适应二阶差分阈值检测算法。原理是：首先利用二 阶差分极小值对动态心电信号中的R波进行初步定位，再根据时延关系确定原始 信号的一个较小区间来对R波进行精确定位。
2、研究意义
近年来，统计表明心脑血管疾病已成为威胁人类健康的“第一杀 手” ，且发病率呈上升趋势，远程医疗和社区护理可以有效地预防心脑 血管疾病。然而目前大多数现有的监护系统有一个共同的不足，用户端 设备没有病情分析和报警能力。
二、系统硬件实现方案
1、系统总体方案：
二、系统硬件实现方案
2、生理参数采集单元：
二、系统硬件实现方案
4、系统软件设计
在传统的嵌入式系统软件设计中，大多采用单任务的顺序执行机制， 应用程序是一个无限的大循环，所有的事件都得按顺序执行，对实时性 要求较强的事件靠定时中断来保证。这种方式的编程优势在于程序较为 直观，但由此带来了一个重要的问题，那就是系统的稳定性、实时性较 差。尤其是当系统功能较复杂且对实时性要求较严格时，这种单任务机 制的弱点便暴露无遗。 数据处理单元是整个系统的核心，因此系统对实时性和稳定性要求都 比较高，使用传统的单任务编程方式很难满足系统要求，为此将嵌入式 实时操作系统μC/OS-II应用到S3C44B0的程序设计。将系统所要的功能细 化成几个核心任务，由μC/OS-II实时内核进行任务调度，实现了多任务的 并行执行，提升了系统的可靠性和实时性。
二、系统硬件实现方案
3、数据处理单元：
（3）液晶显示：优龙科技提供的G35_Ⅱ LCD，为用户提供良好的界面。
二、系统硬件实现方案
3、数据处理单元：
（4）、蓝牙模块（CSR BCM02） 要实现的功能：生理参数采集单元与数据处理单元之间的数据无线传输； 危急病情的报警功能。
固件程序开发步骤： Ⅰ、将生理参数采集单元端的蓝牙模块灌入Audio Gateway程序，作为 Master； Ⅱ、将数据处理单元端的蓝牙模块导入Hands Free程序,作为Slave； Ⅲ、开机后，Master 与Slave自动进行配对、连接后，建立ACL通道； Ⅳ、数据处理单元一旦融合出危急病情，就主动释放掉与生理参数采集 单元端的蓝牙连接，同时去跟具有蓝牙功能的手机配对、连接，连接成 功后自动拨打监控中心的电话号码，实现报警功能。报警完成后释放与 具有蓝牙功能手机的连接，并自动与生理参数采集单元进行配对连接。