基于改进HHT的脉搏信号分析方法

利用传统希尔伯特-黄变换(HHT)处理脉搏信号时,经验模态分解(EMD)分解精度低,并且存在模态混叠问题。为此,提出一种改进的HHT方法。结合时变滤波(TVF)对脉搏信号进行EMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用相关系数法提取有效的IMF分量,并对其运用希尔伯特变换得到脉搏信号的Hilbert谱和边际谱。实验结果表明,该方法可提高分解精度,有效解决模态混叠问题,同时去除信号中的干扰成分,得到的Hilbert谱和边际谱能够准确反映脉搏信号的时频特性。     

坚持“五个原则” 促进安全生产

本文就庞庄煤矿建立和完善煤矿企业安全管理制约机制方面 ,坚持了质量标准化、信息控制、事故追查、安全统计及奖罚分明等 5个原则 ,形成了一个较为缜密、科学合理的安全管理制约体系 ,促进了企业安全生产的稳步发展 ,具有较强的指导性、实践性和可操作性。     

运动想象脑机接口中两种改进的脑电共空域模式特征提取方法

共空域模式(CSP)在运动想象脑机接口(BCI)中得到了广泛的应用。但是传统的CSP存在3个缺陷,包括样本协方差估计的噪声敏感性、被试特异的时间窗选择以及被试特异的频带选择。针对CSP的前两个问题,分别提出了两种改进方法。第一种方法,首先提取脑电(EEG)每个通道信号的方差作为特征,分别使用Fisher线性判别分析(FLDA)和贝叶斯线性判别分析(BLDA)方法进行分类,得到通道权重分布,选择权重较大的通道再进行CSP变换。通过剔除包含噪声的通道,降低了CSP的噪声敏感性。第二种方法,基于被试持续进行运动想象的时间和强度存在差异的假设,提出一种新的被试特异的时间窗选择方法,仍然使用FLDA和BLDA方法进行分类。为验证改进算法的有效性,使用2005年BCI竞赛数据集IVa进行实验,两种改进方法分别取得了87.77%和81.23%的最高平均分类准确率。实验结果表明,所提出的两种改进方法优于传统的CSP方法。同时在两种改进方法中,BLDA方法的分类效果都优于FLDA。     

基于机器视觉维氏硬度检测技术研究

维氏硬度测试是一种精度高、应用范围广的硬度测量方法,但人工操作测量误差高、局限性大。本研究基于机器视觉的方法,搭建维氏硬度测试平台,通过采集压痕图像并对其进行处理、运算得出被测物硬度值。实验验证了其可行性。     

基于活动轮廓模型和影像组学的脑卒中图像预测方法

针对脑卒中患者的神经功能缺损程度预测问题,提出活动轮廓模型和影像组学的方法.首先提出基于模糊速度函数的活动轮廓模型方法对梗死病灶区分割.然后提取形态学、一阶统计和纹理特征,接着用LASSO方法来特征选择.最后采用距离加权KNN方法构建分类预测模型.结果表明,提出的分割算法获得的结果接近金标准,分类算法有较好的预测性能.     

噪声干扰环境下抑制EMD模态混叠方法

经验模态分解(EMD)作为时频分析的经典算法,已经得到广泛的应用。然而,其分解质量容易受到噪声等干扰的影响,产生模态混叠问题。本文针对经验模态分解中因噪声存在的模态混叠问题,提出一种自适应的预处理方法。首先对输入信号进行B样条最小二乘拟合,消除了噪声的影响后,再进行EMD分解。为提高算法的自适应性,提出了一种基于极值点出现时刻的节点选取方法。对线性信号与非线性信号的仿真实验表明该方法有较高的分解精度;与聚合经验模态分解方法(EEMD)的分析对比结果表明该方法能很好地抑制噪声引起的模态混叠。      

一种改进型矩阵键盘电路

在分析现有键盘电路不足的基础上,提出了一种新型的矩阵键盘电路。现有的矩阵键盘电路,使用各种方法减少单片机控制I/O的数量;但是,组合按键功能、识别长短时间按键等问题不能得到同时兼顾。为了解决此问题,改进型键盘电路通过外加计数器、译码器以及若干二极管,使用2个单片机I/O端口即可实现4×4矩阵键盘的检测和识别,同时在程序设计中构建一个按键结构体,记录组合按键信息和按键按下的时间。实验结果表明,改进型矩阵键盘电路可正确识别单按键和组合按键,同时可识别长短时间按键。另外,简单的控制接口和程序设计为矩阵键盘在不同单片机系统上的移植带来了极大的便利。     

马铃薯脱毒苗高效快捷低成本繁育技术的研究

试验着重对马铃薯脱毒苗快繁技术进行探索,以MS培养基液态和固态两种形态及不同用量进行试验研究,目的是为降低马铃薯脱毒种苗生产成本,提高扩繁速度。结果表明:利用MS液体培养基每瓶(250 mL广口培养瓶)放置15 mL可以培育壮苗,成本比以往所用的MS固体培养基降低40%以上。     

WPD-CSP脑电特征提取方法的时间优化

基于小波包分解和共空域模式的方法(WPD-CSP)弥补了CSP方法的频率缺陷,但是非常耗时.针对此问题,提出基于通道选择的WPD-CSP改进方法.使用Fisher判别准则(FDC)选择被试特异的最优通道,对选择的通道进行WPD分解,选择与运动想象任务相关的频率子带进行CSP特征提取,采用Fisher线性判别分析(FLD...