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1、蘇州大學(xué)碩士學(xué)位論文抑郁傾向預(yù)測(cè)算法研究及其微系統(tǒng)集成實(shí)現(xiàn)姓名:鮑信茹申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):微電子學(xué)與固體電子學(xué)指導(dǎo)教師:李文石20080501抑郁傾向預(yù)測(cè)算法研究及其微系統(tǒng)集成實(shí)現(xiàn)英文摘要TheAlgorithmsResearchandMicro—systemImplementationonDepressionTrendDetectionAbstractDepressionwillbecomethemostpowerfulkille
2、rinthefutureWiththedevelopmentofthetechnologies,theresearchesofbraincognitivefunctionarealsodevelopingTheknownconclusionpromptedUSthatthedepressioncauseisbrain’SactivitydecreaseontemporallobeandprefrontalregionOneofthemo
3、steffectiveapproachesofcontrollingdepressionisthattodetectthedepressionaccordingtobrainmechanism,andtoconcerndepressioninrealtimeThetargetofthisthesisistodetectthebrainmechanismindirectlyandtesearchthetypicalcharacterist
4、ic(smileVScalmness)ofinfraredauricularsignalbyouranalysissystem(thepersonalcomputersystemandtheadvancedRISCmachinemicrosystem)BasedontheacquisitionofauricularsignalusinginfraredsensorIchosethedifferencebetweensmileandcal
5、mnessfromtheparticipantstodetectthedepressiontrendWegettheenergyinmiUi—hertz謝也theimprovedalgorithmofwavelettransform,andweanalyzeddetectionsignals’characterofnonlinear、^dtllthealgorithmofmultifractalThereare20volunteersa
6、ttachingtoourexperimenttohelpUSvalidatingthefeasibilityofourmethodsAtlast,weimplementedthedepressiondetectioninARMmicro—systemInthissystem,weUSedtouchscreehtocontrolourprogramandtodisplaytheresult,andWeembeddedthealgorit
7、hmsintointerruptedserveprogramThefinishedexperimentsresultshadprovedthat:(1)Ithadbeenprovedtobesuccessfulthatusingthedeferencebetweencalmnessandsmiletodetectthedepression仃end(2)Thetwofeaturesofwaveletandwaveletplusmultif
8、ractalareallsuitablefordetectingdepressiononoursystem(3)Usingthewaveletfeaturefollowsthebraincognitivelawthatisthecalmnessenergyofhumanwithgoodhealthbeinghigherthantheirsmileenergy(4)ThefeatureofwaveletplusmultifractalCa
9、llbeusedtoanalyzethelimiteddiscretetimesignalTheanalysisaboutdataofcalmnessandsmilesuggestthatthecalmnessaveragevalueofdimensionislowerthansmilefortheman謝tlldepression(5)Thedepressiondetectionvaliditytouchedupto80percent
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