一种基于脑电ZCR值的自动睡眠分期方法研究

数据序列的ZCR值是描述系统复杂程度的一种度量,通过统计不同睡眠阶段的脑电ZCR值分布规律,得到一种睡眠分期结果与对应脑电数据ZCR值的映射关系,由此来推断新的脑电数据所隶属的睡眠阶段,以达到自动睡眠分期的目的.对MIT-BIH生理信息库中的脑电数据进行实验,以专家人工分期分期结果为参照,本方法的平均正确率达到81.36%,可满足很多睡眠监测场合的需要.     

睡眠剥夺对视觉短时记忆的脑电信息传输影响研究

目的 :睡眠剥夺(SD)影响脑电波,基于脑电方法研究SD对视觉刺激下的认知的影响,建立一条评价大脑功能状态受到的影响的途径,探索睡眠对认知的作用机制。方法 :在正常状态下和一夜睡眠剥夺状态下,分别对10名受试者进行视觉短时记忆测试,记录其多导诱发脑电。通过计算各导联之间的互相干程度,研究SD对大脑功能区域的同步化交互联系作用。结果:SD造成了大脑各功能区之间的关联程度下降,对大脑半球额叶间的关联影响较大。结论:从脑电信号分析,睡眠剥夺对视觉短时记忆损害主要体现在对额叶影响上,引起记忆编码阶段功能的降低。     

基于相空间重构的制造系统混沌研究

针对制造企业的生产效率时间序列体现的非线性的确定而又类似随机的特点,提出了基于相空间重构的制造系统的混沌研究方法。利用互信息法和CAO氏方法分别确定最佳延迟时间和最小嵌入维数,利用生产效率时间序列对制造系统相空间重构,通过Grassberger-Procac-cia算法和小数据量方法计算关联维数和最大Lyapunov指数这两个非线性特征量,结果表明制造企业在运行过程中出现混沌现象。     

基于小波包熵和支持向量机的运动想象任务分类研究

对运动想象脑电特征进行准确提取和分类是脑-机接口技术研究的重要问题。针对脑电信号非平稳性和非线性特点,提出了一种将小波包熵(WPE)和支持向量机(SVM)相结合的脑电信号识别方法,利用小波包系数能量分布分析脑电时频特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,并从单次实验中提取运动想象脑电特征;通过支持向量机对特征信号进行分类,采用了一种核函数参数v和误差惩罚因子c的最佳寻优方法,并用互信息(MI)、信噪比(SNR)、最小错分率(MR)等准则对分类器进行评判。测试结果为:想象左右手运动脑电信号识别精度达到90%,M I为0.65 bit,SNR为1.44。结果表明WPE-SVM识别方法能够准确提取脑电本质特征,具有较强的分类性能和抗干扰能力,为大脑运动意识任务分类提供了有效方法,它可以应用于脑-机接口系统中。     

《仪器仪表学报》2002年度第23卷总目次

第 1期　学术论文基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究黄力宇　王伟勋　程敬之 (1)………………………………………………………………利用时频变换识别睡眠 EEG中的基本模式宦　飞　王志中　郑崇勋 (7)………………………………………………………………小波阈值密度估计器的设计与应用王海清　宋执环　王　慧　詹宜巨 (12 )……………………………………………………………基于故障树分析及虚拟仪器的电子部件故障诊断研究朱大奇　于盛林　陈小平 (16 )…………………………………………………电热连续结晶机温度梯度虚拟智能测量仪冯…     

普通螺纹量规计算机辅助设计

普通螺纹量规设计的计算项目事，计算复杂，要求具有一定量规设计专业知识的设计人员进行计算，由于人工计算数据往往易出差错，工作效率低。为解决这个问题，我厂研制了普通螺纹量规计算机辅助设计软件，解决了量规各部分尺寸的计算问题。一、系统的功能系统采用了模块化结构设计技术，应用FOXBASE十关系型数据库系统，使程序结构清晰、易于调试、维护。本系统共有6个模块和20个数据文件，其构成如图1所示。各模块及其功能说明如下：1．主控模块控制系统工作的流程，提供系统的控制菜单，共有6个选项：（l）螺纹量规尺寸规格的检索，（2…     

基于S变换和互信息的梁类结构裂纹定位方法

实际使用中的梁类结构容易萌生裂纹，影响其使用寿命及安全可靠运行，准确判定其裂纹损伤位置对于实现梁类结构的快速准确维护处理具有重要意义，为此提出基于振动信号S变换和互信息值实现梁类结构裂纹的识别与定位。首先，基于测试获得梁类结构上分布点的振动信号；其次，利用S变换将振动信号变换到时频域，计算梁结构在裂纹损伤前后各对应位置点时频域振动信号的互信息值；最后，通过检索互信息值向量中分量的最小值位置实现裂纹区域的准确定位。为了避免引入附加质量的影响，利用机器视觉测振系统采集悬臂梁和小型复合材料叶片上的分布点振动信号，设置不同裂纹位置对梁类结构裂纹定位方法进行了验证，证明了方法的有效性。     

P300 Speller中基于AdaBoost SVM的导联筛选研究

P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性。采用并发展了一种基于AdaBoost SVM(adaptive boosting support vector machine)的特征筛选方法,对脑电导联进行优化筛选,通过对6位受试者的实验数据处理及分析,结果表明该方法可以在不显著影响识别效率的基础上降低导联数量76%以上。另外,相较于经典的SVM-RFE特征筛选方法,该方法极大降低了计算复杂度,更适用于训练数据庞大的脑电特征优化问题。     

形状记忆合金在螺栓联接防断中应用

分析螺栓联接断裂原因，提出利用形状记忆合金的特殊功能解决该类问题的方法和措施。理论计算分析和试验测试结果表明：利用具有超弹性效应的NiTi形状记忆合金制作的防断垫圈能够防止螺栓在外界载荷作用下所受拉力过大，达到限载防断目的，利用具有一定超弹性效应且弹性模量较小的FeMnSi基形状记忆合金制作的螺母能够使各个螺纹牙受力相对较均匀，达到均载防断目的，从而提高螺栓联接的安全性和可靠性。     

翻车机整机设计CAD系统研究与开发

本文通过对机械CAD系统基本原理及系统结构的研究分析和对具有单件、小批量生产特点并且整机结构变化较大的翻车机设计过程的分析，提出了以分析计算为主要功能的模块化层次结构的翻车机CAD系统基本原理与系统结构，在引用窗口技术的基础上设计了更适合机械设计过程的图形用户界面，同时提出了在操作系统及支撑软件未汉化的环境中实现汉字提示的方法与技术，对翻车机设计过程中涉及的分析计算问题进行了分析与整理，建立了相应的数学模型和程序计算方法。基于上述分析研究结果，利用C语言、FORTRAN语言和Sun View窗口系统分别编写了各个功能模块，集成为功能比较全面、扩充性强的翻车机CAD系统。该系统用户界面十分友好、使用方便、计算可靠，具有很强的实用性。     

Mutual information algorithms

Three new mutual information algorithms are raised for time delay in the phase space reconstruction process. Firstly, Cellucci’s mutual information algorithm is analyzed based on partitioning plane, which is constructed by a pair of Lorenz series with the same size, into four and sixteen grids with equal distribution probability in elements on each axis. Then three new mutual information algorithms are promoted based on the original probability matrix that shows the distribution of points corresponding to the data pairs of Lorenz series on the plane, the matrix excluding the last column and the last row of the original one as well as the proportionally revised matrix from the original one. Synchronously, an algorithm to compute the probability matrix is also advanced by sorting two series and replacing each numerical value with its order number in its own series so as to judge the element in which data sets are located. The optimal time delay of the three new mutual information algorithms as well as the computing time is also compared when series sizes are different. Finally, after reconstructing phase space with the optimal time delay, comparison between the maximal Lyapunov exponent calculated by Rosenstein’s algorithm from time series and that gained by Jacobi matrix from Lorenz equation is used to confirm the validity of the new mutual information algorithms. The results show that Cellucci’s mutual information algorithm will lead to wrong optimal time delay when series size is not a multiple of elements. The three new algorithms, whose results are more steady when a large number of data pairs are used, can not only eliminate the default of Cellucci’s algorithm but also is very speedy, and the time spent on calculations by three algorithms nearly enhances linearly with the increase in series size. Moreover, the algorithm using original probability distribution matrix is more accurate than the others when small size series are used, and is also faster than the others irrespective of how large the size of series is. Besides, the lesser error of the maximal Lyapunov exponents from the comparison shows that the three new mutual information algorithms are available and feasible.     

利用时频变换识别睡眠EEG中的基本模式

本文提出了一种基于时频变换识别睡眠EEG中基本模式的方法。首先从信号处理的角度，对国际上普遍采用的睡眠EEG分阶规则进行了分析，指出了利用功率谱方法分析睡眠EEG的不足。通过利用CWD（Choi-Williams）分布对一段EEG信号进行时频变换，得到该段EEG信号在各个时间上的频率分布，称其为一种瞬时频谱。通过检测这种瞬时频谱中的谱峰，并提出按照高频优先原则，识别相应时间里的EEG信号的基本模式。     

脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析

为调查单侧半球损伤的脑卒中后抑郁患者脑电宽频振荡的长时程相关特性,利用去趋势波动分析这一可量化反映脑电信号长时程相关性的方法,研究了18例脑卒中后抑郁患者(8例左半球受损,10例右半球受损),22例脑卒中后无抑郁患者(12例左半球受损,10例右半球受损)宽频带(0.6~46 Hz)脑电信号在0.2~3 s时间尺度下的长时程相关特性。研究发现,虽然左半球受损抑郁患者较右半球受损患者抑郁情况更为严重,但是仅有右半球受损抑郁患者脑电信号长时程相关性在抑郁相关的脑区有显著性减弱,这暗示了不同半球受损脑卒中患者PSD发生的机制不同,PSD与脑卒中受损部位间存在着复杂的关系。     

基于WVD谱峭度法在轴承故障诊断中的应用

在对基于短时傅里叶变换(STFT)和基于小波变换的谱峭度法分析的基础上,提出了基于W igner Vil le分布的谱峭度法。将其作为检测工具,利用谱峭度构造最优滤波器提取轴承故障 信息。将这三种谱峭度法应用于滚动轴承故障诊断中进行对比分析。分析结果表明，时频分析方法对信号能量的集中程度和时窗与滤波器的选取是影响谱峭度法应用效果的主要因素。该结果对基于时频分析的谱峭度法理论体系的形成及其在故障诊断中的应用具有实际意义。     

新型EEG检测干电极设计制备和测试研究

设计制作了一款新型的脑电干电极,用于实现对EEG信号的检测。相较于传统的湿电极,该新型电极在测试过程中不需要导电介质,有效降低了实验准备过程的复杂度,可以大大缩短实验准备时间。而且,其接触电阻可以和湿电极在同一数量级,从而可实现长时间实时稳定测量EEG。利用聚吡咯石墨烯纳米复合物对电极探头进行修饰,对干电极与头皮的接触阻抗进行了阻抗谱测试,可以有效降低接触电阻,提高信号的稳定性和可靠性。采用自制干电极与碗状湿电极,在不同脑区进行了脑电信号检测的对比实验,信号线性相关度均在90%以上,将干电极检测的脑电信号分解,分解波段波形符合脑电信号特征波特征,证明该新型干电极可用于无发区和有发区脑电信号的检测。搭建了基于新型干电极的无线脑电采集分析系统,实现了简单的脑机接口设计,进一步证明了干电极的实用性。     

Finger movement inference using M1 neural activities

The paper presents the neural decoding result of finger or wrist movements using the primary motor cortex (M1) neural activities prior to its movement.It is well known that the observations of motor co...     

Comparison of heart rate variability (HRV) and nasal pressure in obstructive sleep apnea (OSA) patients during sleep apnea

In this study, a novel R wave detection algorithm was developed and used to analyze the heart rate variability (HRV) of obstructive sleep apnea patients with obstructive sleep apnea (OSA). The purpose of our study was to investigate the biosignal changes in the synchronization between HRV, nasal pressure, and the effect of OSA. HRV, nasal pressure, and sleep electroencephalogram (EEG) signals recorded in control and OSA patients with sleep apnea who were matched according to EEG arousal in OSA during sleep apnea. Experiment steps were completed for R–R interval calculation and to estimate its power spectral density (PSD) over several frequency ranges of apnea states (severe, moderate and mild). Patients with severe OSA had persistently longer R–R intervals compared to patients with mild OSA. As a measure of apnea classification accuracy, the algorithm correctly classified 99.7% of the evaluation database. An advantage of the proposed method is the combination of R wave detection techniques to enhance the accuracy of wave detection that is easily implemented with HRV verified by accurate classification and quantification.     

汽轮机组非平稳运行过程振动数据的时间序列分析

时间序列的分析方法已经在许多工程领域得到广泛而成功的应用。文中通过对实际电厂运行汽轮机组非平稳过程中轴系振动数据的相关分析 ,对汽轮机组振动数据非平稳时间序列的MA(q)模型的识别和建模进行初步的探讨。为验证MA(q)模型对于汽轮机组非平稳过程中的振动数据分析的有效性 ,分别采用MA(2 )、AR(2 0 )和 3阶多项式回归分析的方法 ,利用现场实测数据进行对比预测实验。实验结果表明利用MA(2 )模型的预测效果明显优于采用AR(p)模型预测方法和传统的多项式回归预测方法的预测结果 ,从而验证采用MA(q)模型对于汽轮机组非平稳运行过程中振动信号分析研究的有效性。