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基于贝叶斯的图像阈值分割，matlab测试通过

Delaunay三角剖分在可视化，GIS，计算机图形学中有着广泛的应用。本文主要是针对3d三角网剖分算法的介绍，研究与应用。

MIMIC II波形数据库（The MIMIC II Waveform Database）包含数以千计从床边病人监测器收集的成人和新生儿重症监护室（ICU）信息，记录了波形形式的生理信号和数字形式的生命体征时间序列。一个或多个心电（ECG）信号，连续动脉血压（ABP）波形，指尖光电容积脉搏（PPG）信号，呼吸信号等至多8个同时序的信号。 数字通常包括心率、呼吸速率、血氧饱和度（SpO2）、收缩压、平均值、舒张压，以及其他可用的信息。记录长度也不同，从几个星期到几天，甚至几个小时。压缩包包含labview程序，mimic数据库简介，以及部分脉搏波.dat文件

关于一个典型DDC设计的MATLAB程序，CIC和两极FIR

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遗忘因子递推最小二乘参数估计，用于识别系统，MATLAB程序

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

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【实例简介】Matlab编写的Hough圆检测，可以精确到亚像素，对研究Hough的人又很大帮助