SDNN

使用go制作微服务数据计算

服务携程进行概率计算服务，不占用nodejs主进程2图示结构2.1步骤如下a从传感器传入数据，接收到数据以后存储b需要计算的时候调用算法服务2.2如下图所示3微服务制作3.1充分利用go语言携程功能，制作sdnn
qianbo_insist·2023-08-13 09:50

心率变异性HRV指标说明：SDNN，SDANN，RMSSD，SDNNIndex，SDSD，NN50，PNN50；TP，ULF，VLF，LF，HF

自主神经活动与多种疾病有关系，特别是与某些心血管疾病的死亡率，尤其与猝死率有关。同时，也公认心率变异性（HRV）分析是判断自主神经活动的常用的定量指标。HRV降低是预测心脏病人死亡的独立危险因子，有十分重要的研究价值。基于对HRV重要性的认识，加之国内外各厂家积极推出可以自动检测HRV诸多参数的仪器，操作方法简单，信息采集又属无创性，近年来围绕HRV研究的论文急骤增加，展示出一些有价值的研究成果，
别出BUG求求了·2023-08-06 09:27

c++ 计算心率数据的几个算法

三个算法其他可参考我写的go语言的算法计算，包含了http服务go语言计算心率算法//hrv5minRR间期平均值标准差sdann//24h正常的RR间期总体标准差sdnn//24h每5分钟时段标准差的平均值
qianbo_insist·2023-07-18 02:04

go语言计算推算心率算法 http服务

hrvheartratevariabilityb）呼吸2傅里叶变换计算频率高频和低频3隐形马尔科夫模型hmm重在于推测概率根据最近的心率计算4神经网络计算基本计算hrv5minRR间期平均值标准差sdann24h正常的RR间期总体标准差sdnn24h
qianbo_insist·2023-07-18 02:31

关于静态HRV~SDNN2018.8.19

自从发现HRV可能具有时间医学的特点、以及可以个性化指导每个人确定自己的练习时间，心里安定了不少。上周重新阅读了一篇关于HRV~BF对冠心病门诊病人预后改善的文章，降低了一半的全因再住院率和急诊就诊率。虽然不是心脏病的再住院率和急诊就诊率，这可能和研究主要是门诊病人的病情相对稳定有关。正念的作用机制是前额叶内侧对心身感觉的整合，降低了杏仁核与PHA及SNS的活性。BF主要是通过特定呼吸方法刺激脑干
washingaway·2023-02-01 13:11

使用SDNN (space displacement neural network)进行多字体手写识别

手写单字体的识别，在看过卷积神经网络的mnist例子之后，很容易实现，那么如何实现多字体的同时识别呢？如下图LeCun大神所用的是SDNNspacedisplacementneuralnetwork，这是什么鬼？经过一番查询之后，原来它就是滑动窗口+图像金子塔+NMS，2015年yahoo的一篇论文Multi-viewFaceDetectionusingdeepconvolutionalNeura
QQLQ·2017-02-25 12:00
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