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MIT-ECG
- 利用MIT心电数据库编写的检测ECG信号的程序-use MIT ECG database prepared by the ECG signal detection procedures
wview
- mit数据库ecg波形观察软件-mit database software ECG waveform observation
BaselineDriftRemoving.rar
- 读入MIT库的心电信号，并利用小波分析的方法去除其基线漂移。,Read into the MIT ECG database and using wavelet analysis to remove the baseline drift.
QRSdection
- 以MIT—BIH数据库的数据作为对象，对心电数据进行QRS波群的提取-To MIT-BIH database data as objects, on the QRS wave of ECG data, the extraction group
MITfacedatabase
- MIT的人脸数据库，包括人脸和非人练部分。-face database from MIT
ECGanalysis
- ECG信号处理获得各种features，包括P和T波的参数，该程序使用的数据来自mit database 如果要执行该程序，要修改ECG 信号的源文件目录-ECG signal processing to obtain a variety of features, including the P and T-wave parameters, the program uses data from mit database
readmit
- 该压缩包内含美国麻省理工学院的MIT数据库的读取调用程序，以及mit数据库本身，基本上研究心电的学者都要用到这个数据库和调用程序，所以可免去心电研究者寻找数据库以及调用数据库的烦恼-The package includes the MIT Massachusetts Institute of Technology called the procedures to read the database, as well as mit database itself can be removed fr
118e00
- 标准ECG数据库的60s数据，不含噪声。该数据来自MIT-BIH数据库。包含使用数据绘制的曲线。-60s standard ECG database, the data does not contain noise. The data from the MIT-BIH database. Includes the use of data drawn curve.
MIT-BIH60hzfilter
- 对MIT-BIH库内ECG数据进行60Hz（美国工频）进行陷波，有群延迟，但效果良好，后续特征检测无障碍-On the MIT-BIH ECG database data 60Hz (U.S. frequency) to trap, there is group delay, but the result was good, the follow-up feature detection Accessibility
ECG_read
- 实时读取MIT数据库中的二进制文件，并显示ECG信号-Real-time read the MIT database binary files and show ECG signal
ECG
- 实现MIT数据库ECG信号的读取，并进行QRS波形的检测-ECG signal MIT database achieved the reading, and for detection of QRS wave
ECGdata
- 来自MIT-BIH数据库(http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/)的异常心电数据-Arrhythmia Data from MIT-BIH(http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/)
PhysioNet_ECG_Exporter
- 将mit/db心电数据库中的心电数据的数据转存为.mat格式的文件-The mit/db ECG ECG data in a database data dump to. Mat format
rddata
- 应用matlab读取MIT-BIH中ECG .dat文件-read the .dat file of ECG signal in MIT database into matlab
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
MIT(1)
- 实用的人脸识别库，已经经过处理的人脸图像-Practical face recognition database has been processed facial image
MIT-BIH
- 对mit-bih数据库的文件格式的详细介绍-Of the mit-bih database file format details
mit
- 关于mit数据库的，做人脸识别可能有帮助！-About mit database, do face recognition might help!
rddata
- 用来读取mit的数据库数据，其中有两列数据分别是数据库的第一和第二个通道的数据(read the data of mit database)
MIT数据库的心电信号预处理matlab程序
- MIT数据库的心电信号预处理matlab程序(Matlab program for preprocessing of ECG signal in MIT database)