中医脉象信号的参数化双谱估计及切片分析

采用ARMA参数化双谱估计法对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了参数化双谱估计．在得到每一例脉搏波的归一化双谱幅值对角切片后，应用K—L变换得到30个样本特征向量，然后设计4—9—1的BP神经网络进行模式识别．除1例正常人被误判外，其余的受测者全部予以正确识别．研究结果表明，归一化双谱对角切片与K—L变换相结合的方法是提取中医脉象信号特征的有效方法．这种方法与BP神经网络的联合应用，对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号具有很高的识别率．     

亚健康脉象信号的非参数化双谱估计

根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,提取处于亚健康状态的脉象信号的异常信息,探索亚健康的诊断与治疗评估的客观诊断依据。在信号处理过程中,双谱的相位携带有信号的重要特征信息。采用双谱估计分析法中的非参数化算法对脉象信号进行研究发现,处于亚健康状态的双谱幅值谱峰比处于健康状态的更突出,较大双谱值的分布更为集中。实验结果表明：非参数化双谱估计是分析脉象信号的有效且可行的方法,可以作为识别亚健康状态的方法进行深入研究。     

倒双谱估计在海洛因吸毒者脉象信号检测中的应用

提出了用倒双谱估计和BP神经网络来检测中医脉象信号的方法，用该方法对15例吸毒者和15例正常人的脉搏波的倒双谱进行了估计，提取出每例脉搏波信号的倒双谱的3个特征参数，并将这3个参数构造1个三维特征参数向量作为所设计的BP神经网络的1个样本输入．研究结果表明。该方法能有效地区分吸毒者和正常人脉象信号的差异，并可进行自动识别．     

倒双谱估计在海洛因吸毒者脉象信号检测中的应用

提出了用倒双谱估计和BP神经网络来检测中医脉象信号的方法,用该方法对15例吸毒者和15例正常人的脉搏波的倒双谱进行了估计,提取出每例脉搏波信号的倒双谱的3个特征参数,并将这3个参数构造1个三维特征参数向量作为所设计的BP神经网络的1个样本输入.研究结果表明,该方法能有效地区分吸毒者和正常人脉象信号的差异,并可进行自动识别.     

高血压病脉象信号的时频分析

将人体作为一个复杂的系统,采用给脉搏以固定激励的方法,测出人体系统在此激励下的输出.运用时频分析法分析了无高血压病症和有高血压病症的脉象信号的时频谱分布和功率能量比分布特点.实验结果表明,无高血压的脉象信号能量主要集中在5 Hz以下的主波峰中,高于5 Hz的能量只占很小的部分,而病脉的频率范围比正常脉较宽,尤其中高频部分较宽.时频分析方法可以很好地区分无高血压病症和有高血压病症的脉象信号.     

基于短时傅立叶变换的脉象信号的模式识别方法

针对脉象信号的非平稳特性,采用全极点滑动窗递归算法,对15例吸毒者和15例正常人脉象信号的离散短时功率谱进行了分析。在得到每一例脉搏波的短时功率谱后,应用奇异值分解有效地提取特征矢量,然后进行模糊c-均值聚类,受测者全部予以正确识别。研究结果表明,基于短时傅立叶变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法;同样,运用模糊c-均值聚类算法不需要模式的先验知识,分类结果正确率较高,简便实用。     

宽带信号子空间谱估计修正方法的研究

提出了信号子空间维数估计法、噪声子空间加权法和扩展MUSIC法三种修正的宽带信号子空间谱估计方法,它们均有效地解决了宽带信号子空间谱估计法所存在的信号子空间维数扩展问题。信号子空间维数估计法用包含信号99.9%以上功率的特征值数目来估计信号子空间维数,正确地划分了子空间。噪声子空间加权法和扩展MUSIC法不用划分子空间,而是给噪声子空间特征向量或全空间特征向量加权,减小了子空间维数扩展的影响。仿真实验结果表明:三种修正方法是有效的,并具有良好的统计性能。     

基于MSP430的低功耗脉象信号采集系统

脉象信号包含了许多生理病理信息,可以为医生诊断疾病提供重要依据。针对当前脉象仪功耗大、成本与仪器精度不可兼得等缺陷,设计了一种低功耗、微型化、可实时通讯的脉象信号采集系统。该系统采用HK-2000B脉象传感器进行采集,以MSP430单片机为核心,对信号进行分析、处理与结果显示,实现了脉象信号实时、连续的检测。通过多次实际测试,结果表明该系统可以适用于不同人群,能够准确显示脉象信号和相关参数,为医生对病情诊断提供有用信息。     

多正弦窗谱估计应用于振动信号频谱分析

为了保证振动信号频谱分析在确保分辨力时具有良好的方差性能,引入多正弦窗,结合Thomson提出的多窗算法,进行了多正弦窗谱估计算法的理论分析与基于实测汽轮机振动信号的频谱分析效果仿真,分析了算法的分辨力与方差性能,并讨论了正弦窗口数对算法性能的影响.仿真结果表明多正弦窗谱估算法可在谱分辨力和方差性能间取得较好均衡,适合于振动信号频谱分析,性能优于传统的周期图及其各种改进算法.     

斯特林发动机振动信号分析及谱估计

为了检测斯特林发动机运行状态,针对斯特林发动机在运行过程中振动信号产生机理,采用了经验模态分解与自回归模型相结合的方法对振动信号进行分析,设计了振动检测系统.通过选取故障信息的本征模函数进行功率谱估计,提取滚动轴承故障特征.测试结果表明:经验模态分解可自适应地分解非平稳信号,生成的本征模函数可提取信号内在的本质特征.对自回归模型进行功率谱估计,提取振动状态异常信号.经实验验证,故障情况与真实异常状况吻合,可有效检测斯特林发动机运行过程中的故障特征.     

一种相参脉冲信号频率的估计方法

在单站无源定位与跟踪系统中，获取雷达脉冲信号的高精度频率信息是一个关键技术．本文研究了噪声干扰下的相参脉冲信号频率提取问题，提出了一种新的频率估计方法．该方法具有精度高、运算量小的优点，计算机仿真实验证明了方法的有效性．     

基于神经网络方法的人体脉象识别研究

针对脉象本身的模糊性特点和中医辨识脉象的思维方式，研究了人工神经网络方法诮地人体脉象的识别问题，建立了一个8－5－7三层结构的脉象人工神经网络模型。采用输入样本的模糊化处理，并对BP算法用加动量的自适应算法加以改进，因此大大减少了训练时间，经过280例脉象的识别检验，结果表明，该对7种脉象的识别准确率平均为87％，比传统的模糊聚类方法提高了12个百分点，此研究为计算机识别脉象和辅助诊断疾病提供了一种有效的方法。     

基于AF切片与FrFT的STLFM信号检测与参数估计算法

针对基于Radon-Ambiguity变换(RAT)和分数阶Fourier变换(FrFT)的对称三角线性调频(STLFM)信号参数估计算法运算量较大的问题,在分析RAT变换估计调频斜率和STLFM信号模糊函数特征基础上提出了一种基于模糊函数(AF)切片和FrFT的STLFM信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号固定时延点AF切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT最优变换阶数,最后利用两次FrFT估计出STLFM信号的调频带宽、调频周期和中心频率等参数。整个算法只需3次FFT的计算量即可估计出STLFM信号的所有参数。仿真实验表明了该算法能实现STLFM信号参数的快速有效估计。     

有监督线性特征映射(SLFM)网络及刀具磨损量实时估计

提出了有监督线性特征映射网络（ＳＬＦＭ），并应用于刀具磨损量实时估计，研究了网络参数对学习速度和网络性能的影响，并与误差反馈式多层前向网络（ＢＰ网络）进行对比。研究表明，ＳＬＦＭ网络具有学习快、精度高的优点，具有广泛的应用前景     

QAM载波频偏估计的非线性变换分析

针对一类无数据辅助的非线性最小均方(NLS)载波频偏估计算法进行研究,讨论了其针对QAM信号的应用。通过最小化其估计方差,讨论了其基于信噪比信息的最佳非线性变换,随后给出不同信噪比下的近似算法,同时提出一种中高信噪比下的简化算法,仿真结果表明算法性能比传统的四次方算法有明显的改进。     

神经网络在工程估价中的应用

在建设项目管理中前期工程估价是一项十分重要的工作,根据神经网络原理和工程造价估算的特点,提出了基于BP 神经网络的工程估价模型.经实例检测,其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.     

神经网络的同伦算法与电力系统状态估计

将同伦算法引入到神经网络的学习训练中,提高了神经网络的学习效率。该方法具由稳定性强,收敛性好的优点。用这种神经网络进行了电力系统的状态估计,算例表明了该方法的有效性。