一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法

脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真。提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。首先使用EWT将单通道脑电信号分解为δ频段和高频段信号,再用ICEEMDAN将δ频段信号自适应分解为多维本征模态函数(IMFs),设置样本熵阈值自动去除眼电伪迹信号,最后重构得到滤波后的脑电信号。基于半模拟脑电数据和真实脑电数据开展实验,结果表明所提算法相比于已有算法能够在去除眼电伪迹的同时更好地保留原始脑电信息。     

一种结合自适应噪声完备经验模态分解和盲反卷积去除脑电中眼电伪迹的新方法

针对微弱的脑电（Electroencephalogram, EEG）信号在采集过程中夹杂着各种生理伪迹,特别易遭到眨眼和眼动产生的眼电（Electrooculography, EOG）伪迹干扰。本文提出在自适应噪声完备经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的基础上,构建盲反卷积（Blind deconvolution, BD）模型,实现EOG伪迹分离的方法。该方法首先运用CEEMDAN方法将含有伪迹的EEG信号分解成若干固有模态函数（Intrinsic mode function, IMF）分量,再以模态分量为观测信号送入EEG信号和EOG伪迹两个源信号构成的盲反卷积模型中,通过构建代价函数迭代实现EEG信号与EOG伪迹分离。为了验证新提出的算法,采用标准CHB-MIT头皮脑电数据库进行实验验证,EOG伪迹分离后的数据跟原始脑电数据作相关性分析,其相关系数是0.82。结果证实本文提出的方法保留有大多数原始EEG信号分量,同时对EOG伪迹的分离也具有良好的效果。     

海马神经细胞网络传感器及其记录5-HT对网络活动的作用

海马神经网络活动在调节记忆和学习等行为中具有重要作用,而五羟色胺是调节此类行为的重要神经递质。目前,某些研究手段揭示了5-HT对海马神经元活动的作用,但是这些手段并没有直观展示海马神经元网络的电生理活动。因此,为了研究5-HT在体外海马神经元网络活动中的作用,本实验建立了微电极阵列（Microelectrode Array,MEA）的检测平台。利用60通道MEA芯片,可以实时无损地记录5-HT作用前后的多位点信号,实验结果证明5-HT对海马神经元的动作电位有抑制作用,但是对低频振荡没有明显变化。该实验表明,这种海马神经元网络传感器可以对神经元进行无损、长时间的记录。上述研究结果表明,这种新的细胞网络传感器有望成为神经元网络活动研究中的一种重要手段。     

基于小波变换和FastICA的眼电伪迹去除研究

为了高效去除脑电信号(Electroencephalogram, EEG)中的眼电伪迹,文章提出一种基于小波变换(Wavelet Transform, WT)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis, FastICA)相结合的眼电伪迹去除方法。首先,应用小波变换将信号分解成不同频率的小波分量,采用适合的小波基函数和阈值针对高低频噪声做去噪处理;其次,应用FastICA算法分离出各通道的独立成分,获取纯净的脑电信号;最后,对BCI competition IV公共数据集应用融合算法,并输入支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类验证。实验结果表明,相较于单一的小波变换和FastICA算法,采用文章提出的融合算法处理后的脑电信号的SVM分类识别率分别提升了18.9%和15.8%,证明该融合算法对去除脑电信号中的眼电伪迹有较好的效果。     

基于CuBICA算法的EEG伪迹去除方法

在高阶累积量和独立分量分析的基础上,提出一种基于CuBICA算法的脑电信号伪迹去除方法。针对脑电信号中常含有的眼电、心电等伪迹问题,利用小波包方法对原始脑电信号去噪,并进行中心化和白化处理,运用CuBICA算法对消噪后的脑电信号进行盲源分 离。分析分离后各信号间相关性,结果表明,CuBICA算法能成功分离脑电、眼电与心电信号,有效去除纯脑电信号中的各种伪迹。     

脑电信号中眼电伪迹的自动去除算法

为实现眼电伪迹的自动去除,提高算法的有效性和稳健性,提出一种眼电伪迹自动去除算法。采用样本熵和一种通用的伪迹判决方法对眼电伪迹进行自动识别,通过脑电信号的重构实现眼电伪迹的去除。实验结果表明,对于不同长度的真实脑电信号,该算法均能准确地去除眼电伪迹,较好地保留其他的脑电信号成分,且可以完全自动地去除眼电伪迹,适用于实时场合。     

改进独立分量算法的眼电伪迹去除方法研究

脑电信号采集过程中易受眼电干扰,给脑电信号分析处理带来极大的不便,由此提出了一种改进独立分量分析（IICA）自动去除眼电伪迹的方法。该方法将水平和垂直眼电信号按照一定的比例混叠成一导新的信号,并与脑电信号一起作为输入;采用基于负熵判据的FastICA算法快速获取各导独立分量;记录此时的负熵判据参数[a],并利用相关系数识别混叠眼电信号独立分量,记录对应的相关系数;[a]加上一定的步长,重复上述步骤至[a]达到阈值时停止;重复多次上述循环,获取均值向量,取出均值向量中最大的相关系数与所对应的[a],根据[a]获取新的独立分量,采用相关系数自动识别混叠眼电独立分量,并置零;再进行ICA逆变换返回到原信号各个电极,即可得到同时去除水平与垂直眼电伪迹后的各导脑电信号。实验结果表明,IICA方法能有效降低去伪迹耗时,极大提高信噪比,减少均方根误差。     

基于典型相关分析与低通滤波的肌电伪迹去除

提出了一种基于典型相关分析(CCA)和低通滤波的盲源分离方法去除脑电信号(EEG)中的肌电伪迹.该方法首先将混入了肌电伪迹的EEG信号分解为不相关的CCA分量,然后对与伪迹源相关的分量进行低通滤波处理,去除这些分量中的高频伪迹成分,最后利用与EEG相关的CCA分量和滤波处理后的新分量重构信号,消除肌电伪迹的影响.实验结果表明,采用CCA能够有效地分离出肌电伪迹,而结合低通滤波技术能够更有效地保留EEG信息.该方法取得了较好的去除肌电伪迹的效果.     

一种求解Hamihon逻辑路径的新方法

Hamilton阵列编码在计算机科学、通信编码等领域都有重要的应用。构造Hamilton阵列编码的关键是求解出Hamihon逻辑路径。本文提出了一种变换函数矩阵的概念,给出了用变换函数矩阵求解任意维数任意码距Hamilton逻辑路径的综合算法,并进行了编码实现。     

一种求解Hamilton逻辑路径的新方法

Hamilton阵列编码在计算机科学、通信编码等领域都有重要的应用。构造Hamilton阵列编码的关键是求解出Hamihon逻辑路径。本文提出了一种变换函数矩阵的概念,给出了用变换函数矩阵求解任意维数任意码距Hamilton逻辑路径的综合算法,并进行了编码实现。     

采用多曲线拟合的柔性体建模仿真方法

提出了一种多曲线拟合的数学建模方法,用于在仿真中快速建立柔性物体受力的形变模型。该方法根据柔性体的形变特性将其外形轮廓分为多个部分;然后使用不同的简单曲线拟合各部分轮廓的形状,并通过改变拟合曲线的参数使得曲线形状改变,以此定量仿真出轮廓的受力形变;最后将曲线拼接起来构成物体的整体形变模型。文中讨论了常见的方体和板块体在挤压、拉伸和扭转这三种非常普遍受力下的形变特性,并使用多曲线拟合方法建立了形变模型。多曲线拟合方法虽然在表现精度上存在一定误差,但建模形式简单、计算速度快,为仿真中表现速度与表达精度的矛盾提供了一种有效的解决手段。     

基于主动轮廓模型的肺纹理自动提取新方法

Computed tomography (CT) is the primary imaging modality for investigation of lung function and lung diseases. High resolution CT slice images of chest contain lots of texture information, which provides powerful datasets to research computer aid-diagnosis (CAD) system. But the extraction of lung tissue textures is a challenge task. In this paper, we introduce a novel method based on level set to extract lung tissue texture tree, which is automatic and effectual. Firstly, we propose an improved implicit active contour model driven by local binary fitting energy, and the parameters are dynamic and modulated by image gradient information. Secondly, a new technique of painting background based on intensity nonlinear mapping is brought forward to remove the influence of background during the evolution of single level set function. At last, a number of contrast experiments are performed, and the results of 3D surface reconstruction show our method is efficient and powerful for the segmentation of fine lung tree texture structures.     

乳制品电子鼻分类中传感器阵列的一种优化方法

利用13个TGS系列的金属氧化物气敏传感器组成的阵列对3种乳制品进行了测量。提取每个传感器响应值的方差为特征值,借鉴逐步判别分析的思想,依据Wilks统计量最小的原则,逐步引入对分类有用的变量,实现了对传感器阵列的优化。对阵列优化前后的数据,用主成分分析(PCA)和Fisher判别分析(FDA)的方法进行对比研究。结果表明:使用优化后的传感器阵列,不仅主成分分析能将不同种类的乳制品很好的区分开;而且用Fisher方法时,交叉确认正确率也得到提高。因此,所给出的阵列优化方法是有效的。     

一种用面阵CCD测试弹丸炸点空间三维坐标的方法

文中针对靶场测试的实际要求,应用摄像测量技术,提出了用面阵CCD摄像测试弹丸炸点相对目标空间三维坐标的一种新方法。阐述了面阵CCD摄像测量炸点坐标的工作原理以及图像处理的步骤。并对其测试精度进行了分析。该方法的有效测试视场完全能够覆盖合格引信所引爆弹丸的爆炸区域,并在很大程度上提高了测试的精度。经过在靶场的实际测试,均取得了较好的实验成果。     

一种新型WSN抗毁性评价方法及其仿真实现

从特定的以数据为中心的无线传感器网络拓扑结构出发,首先给出了无线传感器网络连通性的一个新测度—连通系数,在此基础之上给出了抗毁性测度的新定义,针对面临的两种攻击,给出了无线传感器网络抗毁性的两个新测度-容错度和抗攻击度,并对基于小世界模型的无线传感器网络抗毁性进行了抗毁性分析,仿真表明提出的评估模型更能客观,准确地评估以数据收集为中心的无线传感器网络的抗毁性。     

A neural network model to develop actions in urban complex systems represented by 2D meshes

The main idea of this work is to present a tool which may be useful to generate a mesh of points where urban actions may be taken after analysing and understanding complex urban situations. By the word complex we mean urban concentrations without precise limits and without a recognizable geometry pattern. In these situations, it is very hard for the architects to understand the system. Therefore, it is very difficult to define an action plan for this type of urban situations. What we propose is an adaptation of a neural network algorithm to work in the context of urban networks. Our objective is to develop a strategy to change this weakness of sparse urban development by activating public spaces with new meanings. A new 2D triangle mesh simplification model is introduced with the central property of preserving the shape of the original mesh. The mathematical model presented consists of a self-organizing algorithm whose objective is to generate the positions of the nodes of the simplified mesh; afterwards, a triangulation algorithm is carried out to reconstruct the triangles of the new simplified mesh. With this algorithm, it is possible to perform specific actions in an urban space, because the urban territory can be considered as a complex mesh with nodes and edges. A real example of an urban action is shown with the introduction of a wireless network in a residential area.     

A New Approach to the Decomposition of Boolean Functions by the Method of q-Partitions. I. Separating Decomposition of Full and Partial Functions

A new approach to the decomposition of Boolean functions of n variables is considered; the functions being decomposed can be represented in various forms. The approach is based on the method of q-partitions of minterms and on the introduced concept of a decomposition clone. The theorem on simple separating decomposition of full and partial functions is formulated. The approach proposed is illustrated by examples.