基于Chirplet变换的变频视觉诱发电位脑-机接口研究

脑-机接口(brain-computer interface,BCI)是在大脑与外部设备间建立一个直接的信息交流通路,它无须依赖外周神经肌肉系统而仅通过脑电信号特征提取与模式识别来实现思维表达或指令操作.变频视觉诱发电位(chirp stimuli visual evoked potential,Chirp-VEP)是最近提出的一种脑电诱发新模式,可作为BCI控制信号,极富应用潜力.然而Chirp-VEP的诱发条件、信号处理、特征提取方法等都缺乏充分研究.本文采用不同起始频率和chirp调频率进行了Chirp-VEP诱发实验,利用Chirplet变换(chirplet transform,CT)等4种时频分析方法提取了ChirpVEP信号特征.研究结果表明,相较于其他时频分析方法,CT可获得更高的VEP信噪比与正确识别率.在8名受试者参加的在线BCI测试中,Chirp-VEP的总平均正确识别率高达97.8%,进一步验证了Chirp-VEP应用于BCI控制的潜力.     

使用遗传算法的乳腺微钙化点特征优化

乳腺微钙化点包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了微钙化点病变类型判别的性能。因此,特征子集选择问题成为微钙化点病变类型识别中的重要问题。该文针对传统优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征子集选择测算法。经乳腺微钙化点特征选择实例分析,证明该方法拥有较强的并行性和寻优能力,在特征选择领域有广阔的应用前景。     

红外图像中基于混合特征的步态识别方法

针对夜间行人的身份识别问题,结合步态轮廓形状特征及模型投影特征,提出一种红外图像中的混合步态识别方法。采用Radon变换获取步态图像的形状特征,建立3D自适应人体模型,给出基于3D模型的跟踪方法,以获得步态模型特征,并利用SVM进行分类。实验结果表明,该方法具有一定的鲁棒性,识别率可达95.28%。     

数据预处理和初始化方法对K-均值聚类的影响

基于酵母二次迁移实验中表达谱相似的五类基因表达数据,研究了不同相似性度量准则、数据预处理方法及质心初始化方式对K-均值聚类效果的影响.结果表明若对基因表达数据进行K-均值聚类分析,最好采用能反映数据结构特征的向量对质心进行初始化.若随机初始化质心,则采用取相对表达水平的预处理方式,以欧几里德距离(Euclidean distance)作为相似性测量准则,可以获得最佳的聚类结果;在欧氏距离准则下,标准化处理因可能破坏原始数据的幅度特征,而导致聚类结果变坏.若以Pearson相关系数为相似性准则则不同的数据预处理方式对结果无显著影响.     

自聚焦多元辐射器超声热场的计算机模拟与实验研究

分析了非相干自聚焦多元辐射器的声场结构，对该声场进行了模拟计算，绘制了声强分布图，并利用自行研制的九元阵装置进行了实验研究。结果表明：非相干自聚焦多元辐射器可以产生具有较好聚焦特性的超声热场；焦域吸收率SAR大于80％，焦域温度在2s内达45℃，焦域直径在φ5mm以内。上述特性适合于高强度超声聚焦热疗使用。     

ICA去除EEG中眼动伪差和工频干扰方法研究

眼动伪差和工频干扰是临床脑电图(EEG)中常见噪声,严重影响其有用信息提取.本文尝试采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分离EEG中此类噪声.通过对早老性痴呆症(Alzheimer disease,AD)患者临床EEG信号(含眼动伪差和混入工频干扰,信噪比仅0dB)作ICA分析,比较了最大熵(Infomax)和扩展最大熵(Extended Infomax)ICA算法的分离效果,证实虽然最大熵算法可以分离出眼动慢波,但难以消除工频干扰,为此需采用扩展的最大熵算法;并知ICA方法在极低信噪比时也有较好的抗干扰性,且在处理非平稳信号时有好的鲁棒性;文中还结合近似熵(approximate entropy,ApEn)分析说明利用ICA去除干扰后有助于恢复和保持原始EEG信号的非线性特征.研究结果表明ICA方法在生物医学信号处理中具有潜在的重要应用价值,值得深入研究和推广.     

电容射频在生物介质中热场分布图象的研究

热疗中热场（比吸收率和温度）分布图象是检验其装置优劣和能否获得较好疗效的主要依据。本文首次采用准稳电场模型和有限单元数值计算方法，对电容射频（13．56MHz)热疗装置在均匀肌肉组织中的比吸收率和温度分布进行模拟计算，得到了在不同极板尺寸及功率及分配条件下的热场分布图象。计算结果表明，两极板电容射频热疗主要靠电极大小来调整热场分布，其有效治疗热区多靠近小尺寸电极一侧，三极极调相式电容射频热疗则主要通过改变三个极板电压的相位，幅值和功率分配方式来调整热场分布形态，有更好的治疗热区调整能力，该研究对电容射频热疗临床选用电极尺寸和功率分配及了解相应的热区形态有指导意义。     

精确的互相关算法在超声波流速测量中的应用

互相关算法能够比较准确地计算出声波在流速正反2个方向上的传播时间,进而得出时间差,并根据时间差求出流体的流速。但离散的互相关函数峰值的精度取决于采样间隔的大小,间隔减小精度会相应提高,但在实际的应用中计算量也会大幅度提高。在以单片机为核心的测量仪表中,这种规模的计算通常是不会被采用的,找到一种更简便的计算方法是解决问题的关键。在离散的互相关函数峰值附近,利用抛物线算法可以得出更精确的互相关函数峰值。这种方法允许采样间隔较大,计算时间可大幅度缩短,使同一测量精度的计算时间从3.7 s缩短到0.9 s左右。     

红外热成像在步态识别中的应用

为更有效地探测人体目标,提出了利用红外光进行人体成像及步态识别的新方法.首先将人体散发的红外光转换为电信号,经计算机处理后转换为红外步态图像,然后分割出人体目标并将其规格化叠加处理获取步态特征图,再提取包含整体模型信息的边界矩参数以及包含简化模型信息的骨架特征参数,以此作为步态特征识别参量输入至支持向量机(SVM)进行分类识别.使用自建的红外步态数据库(IRGD)进行实验,正确识别率(PCR)为71～92%,且识别效果受人体携带外物的影响不显著.     

基于扩展Informax ICA的站起想象动作脑电特征提取

下肢想象动作的脑电特征提取是基于脑-机接口技术实现下肢运动神经重建的关键点和难点.通过以下肢运动神经重建的首个关键动作-站起为切入点,设计了相应的以复合动作诱发电位为基础的站起想象动作脑电采集新方案,而后采用扩展最大熵独立分量分析(extended informax ICA)结合连续小波功率谱分析的新方法提取大脑在站起想象动作时产生的事件相关同步/去同步(ERD/ERS)信息.经实验数据分析证明上述方法行之有效,可以为脑-机接口技术在下肢运动重建中的应用提供有效的手段.