循环平移算法由Coifman和Donoho最先提出，其基本原理是将信号进行循环平移，将平移后的信号降噪后再做逆循环平移，改变平移位数，多次重复上述运算，将获得的所有结果求平均，得到最后的结果。 在理想情况下，选择一个优质的平移位数，就可以获得最小震荡的信号，但往往信号含有多个奇异点，一个平移位数可能使信号中的一些奇异点位置振荡降低，对于其他位置却反之，很难由一个循环位数h，确定其对所有的奇异点位

信号的突变点检测问题是指在生产实践中，反映各种系统工作状态的信号，可能因为受到不同类型的噪声或外界干扰而发生了信号突变，导致严重失真的信号出现，因此必须探测突变出现的起点和终点。研究目的在于设计出检测方案，可以最快地检测出系统中信号非正常变化的时刻，作出后续处理，以减小损失。目前在国内，信号的突变点检测课题在滚动轴承、水利水电、智能空间行为识别等许多工程实践和科学研究领域已得到广泛研究。 自上世

L1范数正则化方法与Tikhonov正则化方法的最大差异在于采用L1范数正则化通常会得到一个稀疏向量，它的非零系数相对较少，而Tikhonov正则化方法的解通常具有所有的非零系数。即：L2范数正则化方法的解通常是非稀疏的，并且解的结果在一定范围内是发散的，而L1范数正则化方法的解通常是稀疏的。 鉴于此，采用L1范数惩罚的稀疏正则化最小二乘方法对心电信号进行降噪，算法可迁移至金融时间序列，地震信号

循环神经网络RNN，是一种链式结构，能够对连续输入的序列同时处理，且有不错的效果。RNN具有记忆功能且能够随时接受并处理输入数据，这得益于其特殊的连接方式，即神经元之间以一定的方向互相连接构成环，内部时序状态即时展现。RNN因这种特殊的结构在自然语言处理中得以广泛应用，尤其是在翻译、语音识别和图像处理等领域有更明显的优势。RNN网络结构能够利用历史信息的前提是距离不能太远，在距离较远时记忆效果不理

小波变换是一种时频局域化方法，它的窗口面积固定但形状可以发生改变（时间窗与频率窗均可变化）。小波变换在时间域与频率域都能够表示信号的局部特征，并具有多分辨率分析的特点，是机械故障诊断中常用的方法。小波变换故障诊断的效果依赖于小波基的选择，且小波基品质因子恒定，若选择不当将会影响诊断效果。 理论上，小波变换被应用到振荡的信号，其Q因子（振荡脉冲的Q因子是其中心频率和带宽的比值）应该在局部选择，例如

人工智能是病理学诊断和研究的重要新兴方法，其不仅可用于病理形态数据分析，还可整合免疫组化、分子检测数据和临床信息，得出综合的病理诊断报告，为患者提供预后信息和精准的药物治疗指导。计算病理学是病理学与AI、计算机视觉等信息技术交叉形成的细分研究领域，其概念形成于2014年，并迅速成为医学图像分析领域的研究热点。计算病理模型可批量化分析活检样本、突显细微的异常模式，减小观察者组内与组间差异性，并在基础