广告公司的头脑风暴 DDB办公室室内设计

设计师承接设计项目，除却众多繁复的客观因素外，有时往往仅是出于对项目的喜爱。因为心底的某一处被它打动，所以毅然决定接下它，让心灵悸动的缘分持续下去。     

基于LMS算法的粉尘静电信号处理

基于课题组自主研发的颗粒物检测系统,根据静电感应的原理获得了大量含有随机噪声的粉尘信号.采用自适应噪声对消的方法对粉尘静电感应信号进行提取,并提出一种新的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)自适应算法来修改滤波器系数.引入新的步长因子和误差的非线性关系,使算法具有更好的稳态性能,对新算法的机理和参数进行深入分析,更好地提高了低信噪比下算法的收敛速率并保证了稳态时的性能.将该算法用于粉尘静电感应信号的滤波处理,仿真结果证明该算法能很好地滤除随机噪声.     

FFT谱最小熵解卷积滤波抑制放电信号中的周期性窄带干扰EI北大核心CSCD

提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后IFFT重构出放电信号。仿真和实验结果均表明该方法能够准确抑制掉窄带干扰,与传统的FFT能量比法相比,不涉及到能量窗的选择,可直接利用经典阈值准则提取出干扰成分,过程十分简便。该方法为现场测试中放电辐射信号周期性窄带干扰抑制提供了一种快捷的新方法。     

基于P300幅值几何差和脑网络特征的测谎方法研究

测谎技术在刑事侦查以及辅助破案等方面有着特殊的作用,基于P300的测谎技术成为现代测谎中使用的一种重要方法。针对传统P300测谎方法中主要以时域内幅值大小和潜伏期长短作为判断指标中存在的一些缺点,提出了2种测谎方法,对总平均ERP信号进行小波包分析,提取P300信号所在节律段,分别定义P300幅值几何差、非线性脑网络关系2类特征量作为判别指标,研究了在模拟说谎状态下被试P300信号的上述特征量,并就该特征判断指标应用到实验数据中进行测谎数据检验。实验结果表明,2种判断方法都有较高的判别准确率,甚至优于目前现有方法,可应用于真实的测谎环境中。     

基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法

为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)的识别方法泛化能力受限和自适应性差等问题,对传统的生长、分层自组织映射神经网络(GHSOM)进行改进,并提出一种主成分分析法(PCA)与改进的GHSOM神经网络(IGHSOM)相结合的脑电自适应识别方法。由于IGHSOM能够根据上一层扩展神经元的量化误差进行自动分层判断,使得其不仅对数据映射更加准确和详细,而且增强了网络的稳定性和自适应性。基于脑机接口(BCI)竞赛数据库,利用PCA进行特征提取,以IGHSOM为分类器进行实验研究。结果表明,该方法获得了较高的识别精度,验证了GHSOM改进策略及该识别方法的正确性和有效性。     

水蛭多肽对大鼠脑缺血-再灌注损伤的保护作用及其机制

目的：探讨水蛭多肽提取物对大鼠脑缺血-再灌注损伤的保护作用及其作用机制。方法采用线栓法制备大鼠脑缺血-再灌注损伤模型,制模成功后按随机数字表法分为4组：模型组（A 组,n＝6）、水蛭多肽低剂量组（5 mg· kg－1,B 组,n＝7）、水蛭多肽高剂量组（10 mg·kg－1,C 组,n＝8）及灯盏花素注射液阳性对照组（5 mg·kg－1,D 组,n＝7）;另取大鼠7只制作假手术组（E 组）。5组均尾静脉注射给药,每日1次,连续7 d;B、C、D 组给予相对应药物,A、E组给予等体积生理盐水。采用称重法测定大鼠体质量、进食量,TTC 染色法测定脑梗死体积,伊文思蓝法测定血-脑屏障功能。结果与 A 组比较,B、C、D 组体质量降低程度、神经功能评分、脑梗死体积均显著减小,进食量显著增加,血-脑屏障功能显著改善（P ＜0．05或 P ＜0．01）。结论水蛭多肽对大鼠脑缺血-再灌注损伤具有显著的保护作用,其保护机制与其对血-脑屏障损伤的改善有关。     

基于近似熵的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析

针灸是基于传统中医的理论,经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚。磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法。基于图论的复杂网络的构建和分析方法可以帮助研究脑功能网络的拓扑结构和理解大脑的工作机制。在该研究中,通过磁刺激内关穴(PC6)采集EEG信号;运用非线性动力学方法(近似熵)和复杂网络理论,基于磁刺激内关穴的脑电信号构建脑功能网络并对脑功能网络进行分析;对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质。实验结果表明,基于刺激内关穴构建的脑功能网络,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强。     

基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展

将脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术与虚拟现实(virtual reality,VR)相结合构成基于虚拟现实的脑-机接口(BCI-VR)新技术是最近在多媒体和娱乐领域出现的一种BCI应用新模式。BCI-VR兼取两者优势互补,同时又相互促进创新,显示出广阔应用前景。本文从BCI-VR系统基本构成、BCI对VR控制和VR对BCI影响等方面,较详细介绍了近年来BCI-VR的主要研究方法、研究进展和成就,并根据作者体会小结了目前存在的难点与未来的可能发展动向,以与读者交流、共同促进BCI-VR新技术的快速发展。     

基于排序熵算法的麻醉深度检测系统设计

为辅助医生在手术过程中对患者麻醉深度状态的判断,设计了一种基于排序熵算法的麻醉深度检测系统。该系统主要包含3个部分,前端脑电预处理电路、排序熵算法数据处理电路和人机交互软件。前端电路主要包括各类放大电路和滤波电路;排序熵算法数据处理是基于stm32单片机完成;人机交互软件主要用于对测试结果进行记录显示等工作,辅助医生对患者麻醉状况的判断。依据以上方案制作了检测系统,并在实验室环境下进行了测试,能完成相关数据检测。     

基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展

将脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术与虚拟现实(virtual reality,VR)相结合构成基于虚拟现实的脑-机接口(BCI-VR)新技术是最近在多媒体和娱乐领域出现的一种BCI应用新模式。BCI-VR兼取两者优势互补,同时又相互促进创新,显示出广阔应用前景。本文从BCI-VR系统基本构成、BCI对VR控制和VR对BCI影响等方面,较详细介绍了近年来BCI-VR的主要研究方法、研究进展和成就,并根据作者体会小结了目前存在的难点与未来的可能发展动向,以与读者交流、共同促进BCI-VR新技术的快速发展。