平面内多模态低频生物力学信号建模与仿真

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由于生物体内肌电信号频率波动较大,现有方法无法局部化分析信号频率,导致低频生物力学信号与实际输入拟合度较差.提出平面内多模态低频生物力学信号建模与仿真.确定最小分辨率,选取最佳光电编码器采集有关肌肉的肌电信号.为消除高频信号干扰,引入频谱分析和幅值转换对数据做预处理;结合局部匹配度与局部方差确定小波空间内融合权重,提取肌肉图像有效信息,实现低频处频率细分目的.将肌电信号通过一体化处理后,计算肌肉活化程度与肌肉力,确定动力学参数,建立动力学信号模型.仿真结果表明,与传统方法相比所提动力学信号模型获取的反馈数据与输入数据更为接近,对生物体共振损伤与防治有着重要临床价值.
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云计算中跨数据中心虚拟机迁移存在带宽小与无共享存储功能问题,导致迁移过程数据的安全性受到威胁.为降低带宽开销,提升抵御攻击能力,研究基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型.利用深度哈希算法获取需要迁移虚拟机基本镜像的类似程度,根据类似程度构建哈希图,依据哈希图构建云计算虚拟机迁移模型;通过上述模型中迁移代理主机实现虚拟机迁移时的信息传递;存储单元利用哈希图存储虚拟机基本镜像及镜像间的相似度;通过迁移单元迁移存储单元中需要迁移的基本镜像数据块,完成虚拟机迁移.实验证明,上述模型在不同负载时跨数据虚拟机迁移时
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