基于样本熵的精神任务脑电信号分类研究

采用一种新的非线性动力学方法--样本熵,对五种不同思维任务产生的脑电信号进行特征提取,利用三层神经网络时所提取的特征进行分类.实验结果表明,采用样本熵特征进行思维任务分类具有较好的分类效果,而且由于该方法计算简单,结果稳定,所以在脑机接口研究中具有重要实用价值.     

基于改进HHT和样本熵的脑电信号特征提取

针对运动想象脑电信号在经验模态分解（EMD）后人为选取固有模态函数（IMF）导致重构信号混入噪声且丢失有用信息的问题,提出一种改进希尔伯特‐黄变换（HHT）和样本熵结合的特征提取方法。在原始脑电信号经过EMD后,计算各个IM F与原始信号的相关系数以及IM F中瞬时频率在μ／β节律频带内的个数,提取有效IM F的能量均值,联合计算脑电信号的样本熵构成特征向量,采用支持向量机（SVM ）分类器对提取的特征进行分类,在智能轮椅平台上对算法进行验证。验证结果表明,采用改进 HHT结合样本熵的智能轮椅系统有较高正确识别率,稳定性更好。     

脑电信号的小波变换和样本熵特征提取方法

针对现有的采用单一的特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种结合小波变换和样本熵的特征提取方法.通过小波变换,把脑电信号进行3层分解,抽取出对应于脑电β节律频带的小波系数的能量均值和能量均值差,并结合脑电信号的样本熵组成特征向量,使用支持向量机分类器对左右手运动想象脑电信号进行分类.结果表明,结合小波变换和样本熵的特征提取方法明显优于仅采用小波变换、样本熵以及其他传统的特征提取方法,得到的最高正确识别率为91.43%.     

基于局部均值分解与样本熵的脑电信号特征提取与分类

针对运动想象脑电信号的识别问题,提出一种改进的脑电信号特征提取与分类方法。利用局部均值分解算法将原始信号分解为一系列乘积函数(PF)分量,根据μ节律和β节律范围内的脑电信号剔除无意义的PF分量。通过特征时间选择原则,选取4 s~6 s运动想象脑电信号作为分类数据,分别计算C_3,C_4导联信号二阶和三阶PF分量样本熵的和,并将其均值MSampEn(C_3,C_4)作为输入元素构造脑电特征向量,利用支持向量机进行分类预测以识别左右手想象运动。实验结果表明,与经验模态分解以及总体经验模态分解方法相比,该特征提取方法具有更高的分类准确率。     

基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取

针对表面肌电信号(sEMG)进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题,提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法.在对原始sEMG进行小波变换的同时,对其某一高频子空间也进行小波变换,提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征.在智能轮椅平台上进行实验,实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高,而且稳定性更好.     

基于脑电节律样本熵的睡眠分期

针对睡眠脑电人工分期的不足,提出了一种基于脑电节律样本熵的睡眠分期方法。首先对睡眠脑电信号进行去噪和基本节律提取,然后计算不同睡眠状态下脑电节律的样本熵值,最后统计其样本熵均值与方差,通过对比发现:不同睡眠状态下脑电节律δ波和θ波的样本熵均值不相等且方差较小,这表明了通过分析睡眠脑电节律样本熵的方法可以用来表征不同睡眠期,为睡眠脑电分期提供了新的途径。     

多尺度样本熵在水面舰船识别中的应用研究

通过大量研究分析表明水面舰船的水声信号能够对其进行检测与识别并具有较好的性能,由于多尺度样本熵方法在离散信号分析中能够准确的定义其复杂性,本文采用多尺度样本熵方法分析水面舰船的水声信号.首先,利用多尺度样本熵方法计算不同水面舰船的水声信号.然后,将计算得到的多尺度样本熵值作为水面舰船特征,并采用支持向量机(SVM)分类器对水面舰船进行分类和识别.实验结果表明,本文提出的方法在水面舰船识别中具有较好的性能.     

模式识别的最大熵神经网络方法

文章提出了模式识别的最大熵方法,其基本思想是求出最大熵概率分布,再求出条件概率分布,进而作出二值分类。它的特点是能最大限度地利用已有信息做出最合理的推测。求解最大熵分布时,需要解复杂的约束优化问题,为此使用了神经网络,从而使该方法结合了神经网络的很多优点。该方法的突出优点是在小样本情况下仍能保持很好的识别率。     

基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于不变矩和BP神经网络的剪纸纹样识别

针对剪纸纹样艺术夸张变形的特点,将剪纸图像进行预处理,提取7个不变矩作为剪纸纹样的特征向量,采用LM算法优化BP神经网络,通过归一化后的不变矩对BP神经网络进行训练,应用训练后的神经网络作为分类器对剪纸纹样进行模式识别,实验证明该方法能够较好地识别有一定艺术变形的剪纸纹样。     

基于改进型BP神经网络的手部动作识别

对手部动作进行模式识别,首先将采集到的肌电信号进行降噪处理,选择时域分析法中的方差算法对采集信号进行特征提取。将特征信号进行归一化处理,实验发现普通BP神经网络分类器出现学习速率慢,泛化能力较差,不同动作识别准确率差别较大等问题。针对以上问题,提出了一种改进型BP神经网络,将神经网络输入数据进行人工升维处理,并对网络学习速率慢的原因进行理论推导,然后引入交叉熵代价函数并对其进行正则化处理,以提高网络的泛化能力以及网络的识别准确率。实验结果表明,改进型BP神经网络的学习速率、泛化能力以及动作分类的准确率均优于普通网络,识别准确率平均为94.34%。     

基于遗传算法和BP网络的物体识别方法

目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大.结合遗传算法的神经网络方法,充分利用GA的全局搜索能力、BP算法的局部搜索能力和鲁棒性强的特性,提出了一种用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新编码方案进行物体识别方法.仿真结果表明,该方法既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又加快GA.BP网络的收敛速度,提高收敛精度且识别率较高,从而验证了该方法的有效性.     

基于希尔伯特变换联合卷积神经网络的脑电信号识别方法

传统运动想象脑电信号识别方法需要人为提取大量特征,识别性能受研究人员经验影响较大,主观性强;提出一种基于希尔伯特变换(HT)联合卷积神经网络(CNN)的运动想象脑电信号自动识别方法,首先利用HT对原始EEG信号进行分析,实现一维数据向二维幅-相图像转换的同时增加信息提取维度;然后将其作为输入利用CNN层次化的对幅-相二维图像进行理解和解译,自动提取特征并完成分类识别,基于BCI竞赛中所用Graz数据集开展试验,结果表明相对于传统特征提取方法,文章所提算法在低、中、高信噪比条件下均能获得更好的识别性能,具有更强的噪声鲁棒性.     

基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别

用基于非线性子空间的核独立成分分析方法（KICA）对人脸图像进行特征提取,用三层的BP网络作为分类器,对人脸进行识别。在简单介绍基本的独立成分分析（ICA）的基本原理的基础上,对KICA的原理和算法作了详细的描述,并详细介绍了三层BP网络的设计。最后为了验证KICA+BP网络的效果,进行对比实验和分析。实验和分析的结果表明,在人脸识别中,该方法的效果明显好于其它方法。     

基于BP神经网络的手势识别系统

给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息,并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量,同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现手势识别的设计方法。最后,通过Matlab验证,结果表明,该系统在测试中识别率较高,系统稳定。     

基于BP神经网络的交通标志识别

对神经网络理论和神经网络分类器进行了研究,提出了基于BP神经网络分类器的交通标志识别模型。通过大量实验和比较,得到了识别效率高的模型,并将这一模型应用到所研究的交通标志识别系统,从而对系统作了初步的实现。     

基于非线性方法的石油钻井轴承故障诊断

由于轴承在发生故障的时候会产生非线性震动,本文使用一种新的非线性动力学方法-样本熵来对信号进行处理,提取特征量,并通过神经网络进行故障的分类预测,试验效果良好。     

基于小波矩和BP网络的声音识别

目前大多数声音识别系统在无噪声环境下可以达到很高的识别率,但是在噪声环境下,识别率急剧下降。针对这个问题,提出一种基于小波矩和BP网络的声音识别方法。根据声音信号生成声谱图;通过小波矩对声谱图进行特征提取,选取有代表性意义的特征参数;根据选取的参数进行BP网络分类识别,从而识别声音的种类。实验结果表明,该方法在不同噪声种类以及不同信噪比的噪声环境下仍然具有较好的识别效果,克服了低信噪比下识别率低的缺陷。     

基于Gabor滤波器和BP神经网络的人脸皮肤皱纹区域自动识别

由于色斑和毛孔等强噪声的干扰,人脸皱纹识别特别是对面部细纹理的识别受到了严重影响。针对上述问题提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络相结合的人脸皱纹识别算法。通过训练好的BP神经网络人脸皮肤图像首先识别是否存在皱纹,再分别自动标注存在皱纹的区域。本算法首先基于不同年龄的多幅人脸照片创建皱纹样本库,采用样本库训练神经BP网络。其次分别选取含皱纹和不含皱纹的图片,然后用Gabor滤波器组计算出图片的频谱特征,将它们作为训练样本,训练得到用于识别的BP神经网络。大量测试结果表明,本算法能够消除或减少色斑、毛孔等噪声的干扰,对有皱纹区域和无皱纹区域的识别率可达到85%以上。