酒精脑电信号降维去噪方法的研究

脑电信号数据维度高,且极易受到噪声干扰。除环境噪声干扰外,自身伪迹干扰对脑电的影响更严重,因此,对采集到的原始数据进行去噪处理是有必要的。常见的脑电去噪方法 (如FastICA、奇异性检测、差分谱法等)并不适用于采样点数有限的酒精脑电去噪,经过实验,去噪后的酒精脑电信号特征损失严重。针对酒精脑电数据特点在传统脑电信号预处理方法的基础上,提出了一种基于主成分分析算法(Principal components analysis,PCA)和奇异值迭代分解法(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的方法对酒精脑电信号进行去噪。通过PCA算法成功将64维脑电信号降至15维,减少了脑电信号处理的计算量,对提取的主成分进行4次奇异值迭代分解,达到了对脑电信号去噪的同时保留了更多信号特征的目的。     

基于MATLAB的心电信号二值化算法

利用MATLAB语言比较了最大方差阈值法选择阈值、基于灰度期望值法选择阈值以及整体阈值与局部阈值相结合的几种图像二值化算法. 将以索引图格式保存的心电图信号转换为RGB格式,利用上述方法单独对R数组、G数组和B数组进行二值化处理,然后分别对结果数组作"或"操作,作为二值化结果. 试验结果表明,基于全局阈值的二值化算法比较实用,能够很好地滤除背景噪声、背景网格以及QRS综合波处所做的标记,并保留有用的心电信号.     

基于LZ复杂度的脉搏传播时间变异性分析

针对传统脉搏传播时间获取不够准确的缺陷,建立了一种基于信号生理意义的心 桡脉搏传播时间(h-rPTT)获取方法,准确获取到h-rPTT序列.同时对LZ复杂度算法中的二值化方法进行了改进,提出一种基于移动窗口均值的二值化方法.依据LZ复杂度算法中二值化方法的不同,定义了3种复杂度D1、D2、D3,利用D1、D2、D3对30例正常组和高血压组受测者进行了对比分析,结果表明基于移动窗口均值的LZ复杂度D3对正常组和高血压组的区分度最好.     

多层石墨烯的粗粒化分子动力学模型与力学性能

为了有效研究多层石墨烯等石墨烯集合体的力学性能,避免由于实验难度大、全原子计算成本高等带来的困难,基于Tersoff势函数提出一种可用于计算大规模石墨烯的粗粒化分子动力学方法。该方法计算时只需输入原子坐标,大大减少了模型的数据处理,提高了计算效率。通过与全原子模型计算结果比较,本文提出的粗粒化分子动力学方法可以准确预测多层石墨烯的拉伸破坏性能,对制备高性能石墨烯纤维有一定的指导意义。     

基于CNN脑电信号伪迹检测与去除的EEMD方法

为了去除在脑电信号采集过程中受到的干扰,在传统方法的基础之上,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)脑电信号伪迹检测与去除的方法。该方法通过CNN模型对脑电信号电压幅值计算后的特征进行提取,完成Softmax分类器对脑电信号的检测分类。采用EEMD算法将含噪脑电信号分解为若干个本征模式函数IMF分量,通过Hilbert特征法提取出噪声占主导的高频IMF分量,再由FastICA的方法将剩余信号分离,达到眼电伪迹的去除。实验表明,CNN方法检测准确率高达80%以上,CNN与EEMD的结合提高了脑电信号伪迹去除的有效性。     

基于似然同步方法的非线性脑电信号分析方法

头皮脑电信号具有非平稳特性,相干等传统分析方法并不能很好地检测这些脑电时间序列间的依赖关系。广义同步中的似然同步算法对非平稳信号处理具有较好的效果,该文将它应用到实际脑电信号分析中。基于单向耦合Henon映射系统和实际脑电数据的仿真结果均表明,基于广义同步的似然同步方法适用测量非平稳信号间关系。针对健康被试静息态下,从闭眼到睁眼的过程中脑电信号间同步性的变化进行了研究,发现从闭眼到睁眼过程中,大脑的alpha波在几乎所有电极间的同步强度都显著地减弱,大脑的活动受到一定的抑制。上述结果也表明该方法在脑电数据分析中具有重要的意义,为其他的脑电研究提供一定的参考方法。     

基于小波包和ICA的ERD/ERS脑电信号特征提取

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA（独立成分分析）法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步（Event Related Desynchronization or Event Related Synchronization ERD/ERS）信号。利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计相关性,抽取包含ERD/ERS现象的特征频带,对每个特征频带分别进行ICA分解,获取与ERD/ERS现象相关的μ节律和β节律。最后引入ERD/ERS系数作为量化指标进行想象动作的识别。分类仿真结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD/ERS特征信息,对比与独立使用某一种方法,两种方法结合更能有效的提取脑电信号特征波。     

正常和癫痫脑电信号之间非线性程度差异

利用量化延迟向量方差方法研究了正常和癫痫脑电信号之间非线性程度的差异,并比较了不同替代数据产生方法得到的脑电信号的非线性度结果。比较结果表明正常和癫痫脑电信号虽然均具有非线性,但癫痫脑电信号的非线性程度要强于正常脑电信号。据此,提出正常和癫痫脑电信号之间的非线性程度差异可以用作描述癫痫发作的特征。     

四类运动想象脑电信号特征提取与分类算法

针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题,对多通道四类运动想象脑电信号进行研究.通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析,合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段,然后使用PW-CSP,Hilbert变换及归一化处理的方法,对四类运动想象脑电信号进行特征提取,分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程,算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低,为实现算法的在线应用打下基础.仿真结果表明,该算法分类正确率高,时间开销小,并且可以通过调节阈值,在正确率与算法复杂度之间获得平衡.     

心理意识真实性的事件相关同步研究

为揭示"说谎"与"说真话"时脑电信号的差异,该文对测谎实验中自发脑电信号的事件相关同步（ERS）进行了深入研究。分别对脑电的delta、theta节律的事件相关同步进行了详细分析,发现delta和theta节律的ERS可以反映说谎相关的心理状态,其中delta节律的ERS与P300高度相关,而theta节律的ERS效应与经典的P300效应尽管在时间上有一定的重叠,但具有不同的头皮分布特性。通过对比Fz、Cz和Pz 3个电极的主效应,发现theta同步的最大主效应位于前额中线的Fz电极,而P300的最大主效应在枕区中线的Pz电极。这说明theta节律的ERS与P300成分可能从不同角度反映了说谎心理的认知加工过程。     

基于网函数插值理论的结构表面风压预测

影响结构表面风荷载分布特性的因素很复杂,且具有不确定性,仅靠风洞试验难以完整地获得和描述其风荷载分布特性。因此,探讨了基于网函数插值理论的结构表面风压分布预测。首先,介绍了一种可多方向拟合一次误差调整的网函数插值法,并基于网函数插值技术对于多个传感器所获得的数据进行数据融合,提出了结构表面风压分布预测方法,然后用风洞试验数据进行了验证。实例验证结果表明：网函数插值法可以根据布置在结构物表面的测点网,快速计算出相邻位置的表面风压值,这是作为数据融合手段预测结构表面风压分布特性的一个有效途径,且该方法稳定性好,简单实用,精度较高,可被应用于风洞试验中减少测点数量和扩充复杂建筑表面风压分布数据等。     

三维电大问题的辅助激励源区域分解算法

针对三维电大问题,提出了一种基于辅助激励源的区域分解算法．将原求解区域划分成互不重叠的子区域以降低计算复杂度．通过引入Robin类型的辅助激励源,使相邻子区域之间的信息交换仅限于其分界面上,消除了“内谐振”现象．根据矢量有限元方法独立地处理每个子区域,建立了原问题的粗问题．对于具有几何重复性特征的有限周期结构,引入了基本子区域,有效地提高了计算效率．     

基于因子图的SCMA和LDPC联合检测和译码

稀疏码分多址（SCMA）和低密度奇偶校验码（LDPC）是未来移动通信系统中重要的多用户接入和信道编码备选方案。针对SCMA多用户检测性能不理想的问题,该文提出了基于因子图的SCMA和LDPC联合检测和译码方案（JDD）,利用LDPC译码的外信息辅助SCMA的多用户检测,仿真结果表明,JDD方案能够获得显著的SCMA检测和LDPC译码性能增益,并使得译码性能逼近理想的单用户传输系统。为了实现算法性能与复杂度之间的折中,该文还提出了基于Jacobi对数近似和消息阻尼（Damping）技术的低复杂度联合检测和译码方案（RC-JDD）,仿真和复杂度分析结果表明RC-JDD方案能够在保证译码性能的同时显著降低算法复杂度。     

一种低复杂度的VDSL2下行传输复合型算法

串音是影响VDSL2传输速率的主要因素。基于对角预编码和迭代注水算法,提出了一种低复杂度的复合型算法,新算法的性能逼近理想复合型算法,但复杂度有明显的改善。基于实测数据的仿真结果验证了新算法的有效性。     

传感器网络中的多重贪心路由算法

基于二层架构的无线传感器网络，以减少网络功耗为目的，提出了一种新的路由算法－－多重贪心算法以获得最优路径。模拟结果证明了此算法复杂度量级远小于穷举法，和贪心算法近似，不过相对于贪心算法大幅度减少了组长传感器的平均功耗，从而提高了网络的生命期。     

虚拟孔径高分辨测角方法

针对天线阵列中阵元个数有限而导致波达方向DOA估计分辨率较低的问题,该文提出了一种基于宽频跳变信号相位补偿的虚拟孔径重构方法.该方法通过利用宽频跳变信号,将多个频点的信号向量加入补偿相位形成虚拟导向矢量,从而形成远大于物理孔径的虚拟孔径,实现高分辨DOA估计.仿真实验结果表明,该文所提的虚拟阵列重构方法可有效地提高DO...     

一种非线性非仿射输入连续系统离散方法

针对非线性非仿射输入连续系统提出了一种离散方法,该方法基于泰勒级数、scaling andsquaring技术（SST）和一阶保持假设。对提出的非线性系统离散方法的数学结构进行了研究。在此基础上,利用该方法可得到非线性连续系统的离散模型。当采样周期增加时,为得到足够精确的离散模型,泰勒级数的阶数必须相应增加。但增加泰勒级数的阶数将大大增加解算的负担。通过利用SST技术推荐的离散方法可在大采样周期的情况下,在不过大增加计算负担的基础上,取得好的离散结果。针对典型非线性系统的仿真被用于验证该离散方法的有效性。     

基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法

信息粒度原理是一种从多个角度来精确描述对象的物理学方法。本文将信息粒度的原理应用到垃圾邮件的过滤中,提出了一种基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法。通过对原始样本空间更精细的划分来实现对邮件类别的更准确描述。本文在Ling-Spam语料库上进行了试验,结果表明,新方法具有较高的分类精度和良好的处理速度。     

分布式MIMO系统基于端口选择的快速天线选择

相对于点对点多输入多输出（MIMO）系统,分布式MIMO系统的天线数量显著增大,采用现有的性能较优的天线选择算法,复杂度的增加会大大制约系统的可实现性. 为了解决这一问题,根据分布式架构特点提出一种基于端口选择的改进型逐减天线选择算法. 该算法通过设定上限的动态端口选择有效缩小待选天线范围,进而采用逐减方法,以优化参数迭代更新的方式达到进一步降低复杂度的目的. 理论分析和性能仿真结果表明,该算法在显著降低计算复杂度的同时,其容量性能仍可逼近穷举算法.