基于脑电的脑-机接口:关键技术和应用前景

介绍了运动想像脑-机接口技术中的几项核心技术,即在信息特征提取阶段采用的共空间模式和判决空间模式滤波方法、在模式识别阶段采用的大概率测试样本扩充训练集合的贝叶斯线性判决分析方法、直推式支持向量机方法、基于流形学习的拉普拉斯支持向量机方法和基于分层贝叶斯模型的方法。介绍了在线系统设计中的放大器设计和空闲态检测,展望了未来的发展方向。     

ICA+CSSD的脑-机接口分类

针对复杂的脑电问题,介绍了一种对单次思维脑电信号提取、分类的方法。该方法的主要思想是将独立成分分量和共空域子空间分解方法以及支持向量机学习方法结合起来,用于提取脑电信号特征。该方法分别被用于BCI Competition 2003 Data set IV和BCI Competition Ⅲ Data set I,正确率分别达到了89%和92%。实验证明独立成分分量算法和共空域子空间分解方法能够很好地结合起来进行脑思维的分类,分类正确率很高,是一种快速、稳定可行的分解方法。     

脑-机接口中新的脑电数据分类方法

根据自发脑电的特点,将HMM-AR模型算法运用到脑电状态的分类中,证明它是一种非常有用的分析脑-机接口方法。将Laplacian filter、ICA和HMM-AR方法相结合,用想象左右手运动的BCI数据进行识别,得到了很好的分类结果,有效地区分脑电中运动与非运动两种状态。该算法能够在运动开始后1 s内检验到脑电信号的变化,从而证明了该算法在BCI的实用性,达到了良好的识别效果。     

采用平滑伪Wigner-Ville分布的SSVEP脑机接口系统

提出基于多频率刺激源诱发SSVEP的脑机接口(BCI)系统.针对脑电信号的微弱性和非平稳性特点,在对其进行预处理和空间滤波的基础上,采用平滑伪Wigner-Ville分布的时频分析方法将时间窗口长度内的脑电信号转换为时间-频率分布的信号.分类汇总视觉刺激时间内的脑电频率,并提取脑电信号中的最大频率成分作为目标频率.实验结果表明:随着分析时间窗的增大,平滑伪Wigner-Ville时频分析方法具有一定的优势.当时间窗为4s时,其分类准确率达98.29%,信息传输率达28.01bits/min,超过经典的典型相关分析(CCA)和功率谱密度分析(PSDA)的结果.     

基于多模式EEG的脑-机接口虚拟键鼠系统设计

现有的脑-机接口系统大都只基于单模式的脑电特征,系统能实现的功能非常有限,从而制约了脑-机接口系统的应用。采用基于多种模式脑电信号(electroencephalogram,EEG)的脑-机接口技术来实现虚拟键鼠系统,使得被试可以利用自身的脑电信号控制鼠标和键盘的操作。研究了脑-机接口中常用的3种脑电信号,分别是P300波、alpha波以及稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP),通过设计实验成功的诱发出了被试相应的特征脑电信号。利用SSVEP的脑电特征设计6频率LED闪烁刺激的虚拟鼠标系统,实现控制鼠标光标移动、单击左键和单击右键的任务;利用P300波的脑电特征设计6×6的字符矩阵虚拟键盘系统,实现字符输入的任务;利用被试自主闭眼增强alpha波的脑电特征,实现鼠标和键盘应用切换的任务。研究了适宜这3种脑电特征的最佳测量电极组合及模式识别算法,使得对3种脑电信号的识别正确率均达到了85%以上。测试结果显示,文中设计的基于多模式EEG的脑-机接口虚拟键鼠系统能有效地实现鼠标控制以及键盘输入的任务。     

基于脑-机接口和嗅觉解码的仿生气味识别系统

为了探讨利用生物嗅觉传感系统进行气味识别的可行性,提出了一种基于脑-机接口的仿生气味识别系统。该系统利用大鼠嗅觉感受细胞作为气味敏感传感单元,使用16通道植入式微丝电极记录和分析具有气味刺激特征的嗅球僧帽细胞电位响应信号。实验结果显示,该系统对气味具有高度敏感性,通过一定模式识别处理算法,不同的气味刺激具有较好的区分性,证明了该系统有望应用于气味的检测和识别。     

拉-压杆模型在钢筋混凝土深梁设计中的应用

为完善中国《混凝土结构设计规范》（GB50010-2002）中关于钢筋混凝土深梁的承载力设计方法,根据美国ACI318M—05规范D区拉-压杆模型方法,按中国规范的设计表达式,提出了钢筋混凝土深梁承载力的拉-压杆模型计算方法。基于所收集到的各国52个受剪破坏和29个受弯破坏的深梁试验数据,分别采用拉-压杆模型方法和中国GB50010-2002规范深梁承载力计算方法,对试验结果进行了对比分析。结果表明,拉-压杆模型方法的计算结果比中国GB50010-2002规范方法更准确。     

积分方程在压杆稳定中的应用

本文针对材料力学中压杆失稳临界力的确定,引用了积分方程并加以讨论,从而使对该问题的研究方法进一步提高。     

基于AdaBoost的脑机接口分类算法研究

依据AdaBoost思想对BP神经网络、线性判别式以及支撑向量机三种传统分类器进行强化训练形成强分类器。在传统训练的基础上,根据分类器的映射特点选择相应的预处理方法和权值分布函数,降低分类器对数据特点的依赖性,提高AdaBoost的训练效果。对基于左右手运动想象的实际脑电数据进行模式分类,发现采用该思想训练的强分类器能不同程度地提高分类效果。该算法具有一定的推广意义,也证实了AdaBoost算法在脑机接口技术开发中的应用潜力。     

脑机接口中基于BISVM的EEG分类

针对脑电信号(EEG)分类问题,提出基于批处理增量式支持向量机(BISVM)的分类方法.将所有数据通过批处理进行分组,采用第1组数据在SVM中建立初始分类器模型,将剩余组内数据顺序作为新增样本,对满足卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件的样本进行增量学习和减量去学习,不断判断KKT条件并更新参数,丢弃错误样本,对初始分类器模型进行更新.对2008年脑机接口竞赛数据及本实验室采集数据,用小波包分解(WPD)结合共空间模式(CSP)进行特征提取,SVM、ISVM及BISVM分类.结果表明,BISVM的平均分类准确率相对SVM及ISVM分别提高了3.3%及0.3%,BISVM平均训练时间相对ISVM从1.076 s减少到0.793 s.BISVM为改善计算机对大脑的适应性,实现快速实时在线的脑机接口系统奠定基础.     

Oxidating liquid metal interface integrated capacitive pressure detection

The characteristics of real-time monitoring and flexible integration based on passive capacitive detection are becoming the preferred sensing strategy for wearable devices. However, the currently designed capacitive sensors mostly focused on the bionic microstructures to improve sensitivity and measurement accuracy, while ignoring the inherent mechanical wear and resistance of multilayer structures. In this paper, an integrated monolithic capacitive pressure detection based on room temperature l...     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化

BP神经网络运用于入侵检测系统有很多优点，但是也存在一些缺点，如执行速度比较慢的问题等．常用的LMBP算法，虽然收敛速度很快，但是应用于入侵检测系统执行速度仍然不能满足要求．结合KDD99数据集，选取适当的数据，通过加入一些限制条件，对LMBP算法进行了优化．通过实际计算，比较算法优化前后的计算结果，验证了优化算法是有效的．优化后的算法比较明显的提高了BP神经网络应用于入侵检测系统时的执行速度，具有一定的实用价值．     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化

BP神经网络运用于入侵检测系统有很多优点,但是也存在一些缺点,如执行速度比较慢的问题等.常用的LMBP算法,虽然收敛速度很快,但是应用于入侵检测系统执行速度仍然不能满足要求.结合KDD99数据集,选取适当的数据,通过加入一些限制条件,对LMBP算法进行了优化.通过实际计算,比较算法优化前后的计算结果,验证了优化算法是有效的.优化后的算法比较明显的提高了BP神经网络应用于入侵检测系统时的执行速度,具有一定的实用价值     

基于并口的VPI转换器及其应用

VPI接口的工程绘图仪在地震资料与测井资料数据处理中使用广泛,但它们无法在微机WINDOWS操作系统下联机驱动。基于微机并行接口,通过设计一外置VPI接口转换器,配合驱动程序,实现了在多种处理平台下WINDOWS2000/XP驱动各种VPI接口的工程绘图仪。VPI接口转换器具有结构简单、输出快捷、经济实用等优点。     

PID参数整定新方法在锅炉蒸汽压力系统中的应用

传统的Ziegler-Nichols参数整定方法已经在PID控制设计中得到了普遍应用,然而由于未对超调量进行具体限制而表现出一定的局限性.本文根据系统阶跃响应曲线的几何特性,通过求曲线包络的面积获得在被控对象的阶跃响应超调量严格限制情况下的PID控制器的3个参数值.该整定方法具有同时保证系统超调量小和响应速度快的双重优点,一定程度上弥补了传统PID参数整定方法的不足.把这种新的整定方法应用到锅炉蒸汽压力控制系统设计中,在Simulink环境下仿真表明,相比于经典Ziegler-Nichols方法,该整定方法具有更好的控制效果.     

采样特异性因子及异常检测

特异性因子是数据的重要特征之一,常通过累计数据之间的差异得到,是面向特异性挖掘的核心概念,然而遇到了计算时间复杂度过高的问题。本文在分析已有特异性因子定义特点及其计算算法时间复杂度的基础上,指出应该基于采样的方法定义特异性因子。给出了一种基于采样的特异性因子定义,即采样特异性因子(sampled peculiarity factor,SPF),并提出了一种基于SPF的异常检测算法。在真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法在检测异常数据时,精度降低不明显,而运行效率得以较大提高,这说明基于采样定义特异性因子的方法可行和更为合理。本文还指出采用合适的采样方法可经进一步优化SPF的计算过程,进而节约占用CPU时间和满足实时性要求高的应用。     

疫苗算法及其在车辆故障检测中的应用

根据免疫学原理提出了一种适合于故障诊断的算法--疫苗算法.当出现未知抗原时提取系统内记忆的此类抗原特征并对其进行分析，再将此人工抗原输入到系统中刺激系统并产生相应的抗体，当此抗原再次出现时作出免疫应答.论述了抗体和抗原结构的数学模型以及抗体数据的产生机理.运用此算法开发了具有边检测边学习功能的检测系统，能够充分捕捉反映被测车辆状态的信号特征.将此算法应用于汽车驱动桥的故障检测中，准确率达到95％.工程应用表明，此算法在小样本获取、连续学习、数据压缩等方面具有明显的优越性和有效性.     

混杂系统理论及其在电力系统的应用前景

简述了混杂电力系统的现状，探讨了混杂动态系统理论在电力系统应用前景。     

压力数据采集系统小型化模拟

介绍了一种通用的压力数据采集系统，该系统以MCS～51单片机为核心，在单片机的基础上实现了对压力信号的采集、A／D转换以及LED显示．LabVIEW作为开发平台，通过Rs～232串口接收并显示数据．该系统是对工业上压力数据采集、检测和查询系统的一种简单的模拟，有一定的实用效果．