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为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 相似文献
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为高精度对液压系统进行状态监测、在线自动控制,要通过传感器获取液压系统工作时的油箱温度数据,并对含噪的油箱温度信号进行消噪处理.针对不同小波基处理信号时的效果不同,探讨了正交小波基和具有线性相位的双正交小波基对不同噪声水平信号的消噪效果,得出选择小波基的一般方案,并选用双正交小波基对油箱温度信号的消噪处理. 相似文献
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用小波分解下各尺度上的能量信息熵计算了Lorenz系统退化数据的小波熵序列,计算结果表明退化前后两小波熵序列所蕴含的动力学特征基本一致;进一步讨论了窗口宽度对小波熵序列的影响,发现同一序号点的小波熵值退化增量随窗口宽度增大保持稳定,表明小波熵序列具有较强的抗退化能力,能够从退化数据中挖掘出非线性系统的动力学特征,为运用退化数据揭示复杂非线性系统的动力学特征提供了一种有效的方法;最后将该方法应用于南极中山站地磁场数据,获得了地磁场变化强度的演变特征,地磁场的磁暴区、平静区、稳定变化区在小波熵序列的波形中具有非常明显的特征. 相似文献
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