论文名称：Detecting and quantifying causal associations in large nonlinear time series datasets 作者：Jakob Runge 主要内容：PCMCI算法的提出 因果推断算法 可以处理高维度、强子相关、非线性数据

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主要包括：Early-warning signals for critical transitions 、 DNB：Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers、Identifying critical transitions and their leading biomolecular networks in complex diseases、Identifying critical transitions of complex diseases based on a single sample、Quantifying critical states of complex diseases using single-sample dynamic network biomarkers、Detection for disease tipping points by landscape dynamic network 等

关于光流法的一篇硕士毕业论文，对光流的基本概念做出了详细 解释、

老人防摔倒监护设备概述: 本系统是基于STM32F4Discovery板卡的一种具有多种功能的老人监护设备，可以实现摔倒检测，短信报警，心跳检测，智能戏曲播放等。该设计主要由两部分组成:第一部分为摔倒检测装置，检测到摔倒后可以通过两种方式来实现短信或来电报警，同时拿下来后可以当作智能戏曲播放器；第二部分为脉搏检测装置，完成脉搏检测，时间日期显示等。 系统主要分为两个模块，一个脉搏检测模块，最终以智能手表的方式实现。另一个为摔倒检测部分，同时利用上面的GSM和音乐播放模块，实现打电话，发短信，读短信，播放音乐等操作。最终以智能戏曲播放器方式实现。 防摔倒等多功能监护系统创新点: 本文提出了一种基于加速度传感器的摔倒检测装置，与GSM和无线模块一起进行报警处理，提出了鲁棒的跌倒检测算法，仅用加速度值便可检测出冲击量与人体倾斜角度, 判断出跌倒事件, 并给出实验结果与结论。 本文提出了一种基于薄膜压力传感器的脉搏检测装置，利用信号放大和AD处理，确定合适阈值，采用合式的滤波和数据处理算法，最终实现脉搏检测，装配简单。将脉搏检测与摔倒检测相结合，对老人的身体进行看护。 视频演示: 老人防摔倒监护设备实验板展示: 老人防摔倒监护设备原理图截图:

1.人机交互系统搭建与数据采集。首先通过Kinect体感摄像机采集深度信息和人体骨骼数据，然后利用计算机视觉的相关知识处理信息，从而完成用户和计算机之间的互动。关于深度数据的采集，Kinectv2采用的是飞行时间测距技术，相比v1，精度提高，效果更佳； 2.在骨骼关节点信息的基础上实现了人体摔倒行为检测。Kinectv2可以根据深度图像数据确定人体25个骨骼关节点。我们从骨骼关节点信息中提取脊柱中心点和两骻中心点作为关键点，计算每10帧的中心点下降速度和当前帧两骻中心的高度，当满足阈值条件时，则可判定检测到摔倒行为，进而进行报警提示； 3.在深度图像的基础上实现了实时抠像，并实现了基于肢体动作交互的背景切换和拍照功能。首先根据Kinectv2提供的深度图像、彩色图像、骨骼数据等原始数据流，确定是否出现人体，当检测到人体后，进行彩色图像和深度图像映射，“剥离”人像并与背景融合。同时，根据手势动作，可执行背景切换和拍照保存的操作；

概述: 本设计针对现有的GSM无线网络，介绍了基于GSM的远程家庭智能报警系统的设计及实现方法。利用各种传感器，如温湿度传感器、加速度传感器等对家中可能出现的各种意外情况进行采集，并通过组建的家中内部无线网络及时向单片机进行中断报警。GSM模块在单片机控制下，利用GSM网络，将各种报警信息通过短信的方式发送到预先设定的手机中，达到了远程无线智能报警的功能。 本系统的硬件主要是由传感器网路、PT2262/2267无线收发模块、MCU控制器、GSM模块组成。 下图是总体硬件结构: 本设计采用的是飞思卡尔公司的加速度传感器MMA7455I。 差容式加速度传感器 输出信号为数字信号，CS端口的高低电平决定其通信方式 在本设计中采用IIC通信 内部还有信号调理和电压转换电路电路 在本设计中主要实现语音通话或短信报警: C语音程序代码截图: