针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

项目实现了基于OpenCvSharp实现了图像灰度处理，包含了分量法、最大值法、平均法、加权平均法等灰度处理方法的实现，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。

2、切向和法向分量 等势面上任一点场强的切向分量为零 法向分量(方向：低电势→高电势) 电场中任一点的场强，等于该点电势沿等势面法线方向单位长度的变化率的负值。 3、应用 电势是标量，容易计算。可以先计算电势，然后利用场强与电势的微分关系计算电场强度，这样做的好处是可以避免直接用场强叠加原理计算电场强度的矢量运算的麻烦。 低电势 高电势 大小 方向 由高电势处指向低电势处

REMD是一种改进的经验模式分解，由软筛选停止标准（SSSC）提供支持。 SSSC是一种自适应筛分停止标准，用于自动停止EMD的筛分过程。 它从混合信号中提取出一组单分量信号（称为固有模式函数）。 它可以与Hilbert变换（或其他解调技术）一起用于时频分析。

分析了电网三相不平衡时电压源换流器高压直流输电（VSC- HVDC）系统的谐波传递特性，设计了一种基于瞬时对称分量法的序分量检测技术，适用于VSC- HVDC系统的正、负序双回路的双闭环控制策略。该控制策略利用瞬时对称分量变换获取电压和电流的无延迟正、负序分量，不仅在时域范围内对传统对称分量法进行了扩展，而且也解决了正、负序分解时所带来的延迟问题。另外，提出在三相不平衡电力系统的控制中增加一个不平衡指令补偿模块，改善VSC- HVDC系统在电网三相不平衡时的运行特性。最后，在仿真软件PSCAD ／　EMTDC的环境下建立了一个VSC- HVDC系统及相关控制策略，验证了所设计控制策略的正确性。

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2 通道数据进行检测，使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4 种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验，以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息，使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明，更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。

PHM2012数据集，采用EMD分解对水平振动信号进行分解，得到IMF分量和残差Res，并计算其IMF分量和Res的11个统计特征。包括均值、均方根、能量、熵、方差、中位数、峭度、峰值因子、波长和两个三角函数特征(反正切标准差、反双曲正弦标准差)

【有限马尔科夫链状态分解+Kosaraju 算法】基于Kosaraju 算法和可达矩阵的有限马尔科夫链状态分解

可以使用LabVIEW自带的图片函数将图片转为RGB三个通道分量的灰度值，便于进行图像处理，可将载入的图像转为24位图像，8位和4位图像，并将相应位数的图像将RGB通道的灰度值分量为三个二维灰度数组，是图像处理的常用操作。图像中将彩色图像分别转化为三个RGB通道

试完成求有向图的强连同分量的算法，并分析算法的时间复杂度