摘要：针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题,提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度,以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别,并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明,组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%,可将QRS检出正确率提高3.08%,且并未增加心电自动分析运算时长,算法不依赖特定硬件设备,可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中,具有普适且高效的特点.

摘要：自动指纹识别系统(AFIS)考虑的问题主要包括移植性、识别速度和指纹数容量等关键问题。为了解决这些问题,提出了一种新的解决这些问题的硬件方案。在SPI协议下,利用TI公司高性能浮点数据处理芯片TMS320C6713和Veridi- com公司固体指纹传感器FPS200,第一次实现了DSP与FPS200通过多通道缓冲串口McBsP实现指纹采集,提高了AFIS的移植性;TMS320C6713数据处理能力强大,具有浮点数据处理能力,可以大大提高指纹算法的执行速度;通过外扩存储器SDRAM,能够实现大规模指纹图像的采集和存储;经过实际测试,该方案的设计为实现实时大容量嵌入式自动指纹识别系统(AFIS)提供了较理想的硬件平台。