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针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献
82.
《Planning》2019,(15):97-98
文章研究了基于WSN的农业大棚环境监控系统,分别从环境监控系统的硬件设计、软件设计以及系统优化几个方面进行了分析和研究。以保定地区草莓种植基地作为测试环境,对本系统进行了为期3个月的测试。实验结果表明,本系统能够实时、准确地采集环境信息。 相似文献
84.
85.
养护设备是水泥试验的关键设备,设备性能的优劣直接影响水泥试验的准确度。目前部分试验室配备的养护设备存在一定的缺陷,本文分析了现有养护设备普遍存在的问题,分析讨论了解决方法以及注意事项,以便不断优化改进养护设备,减小试验的误差。 相似文献
86.
直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
87.
《中国新技术新产品》2019,(23)
该文针对包括展开站房设备的混合型线路的自动排布算法兼容性差的现状,通过分析混合型区域接线图的特点,该文提出了依据站房设备进出线位置不同展开站房设备的排布方法。针对站房设备多条出线的分层排布、末端站房设备的排布和站房设备进出线位置不同的排布3种典型实例,展开研究和实验。实验基于配电网地理接线图的拓扑数据完成配电线的有向树建模,按分支级数从小到大依次完成所有分支的排布,最终自动生成展开站房设备的混合型线路的区域接线图,布图科学,有效降低了工程实施成本。 相似文献
88.
89.
90.
《Planning》2019,(31):38-41
目的:对比分析局部晚期宫颈癌治疗中,单纯放疗与新辅助化疗结合放疗的临床疗效。方法:选取2016年1月1日-2018年12月31日本院收治的694例宫颈癌患者为对象,采用回顾性分析方法进行研究。其中A组(n=324)新辅助放化疗结合方式,B组(n=370)单纯采用放疗形式,对两组的总缓解率、治疗前后的肿瘤直径和血小板计数情况以及不良反应发生率进行观察。结果:A组总缓解率为55.86%,B组为41.08%,A组高于B组(P<0.05)。两组治疗前肿瘤直径与血小板计数比较,差异均无统计学意义(P>0.05);两组治疗后肿瘤直径与血小板计数均优于治疗前(P<0.05),A组治疗后肿瘤直径短于B组(P<0.05),且血小板计数低于B组(P<0.05)。A组不良反应发生率为18.21%,B组为17.84%,A组略高于B组,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论:在对局部晚期宫颈癌患者进行治疗的过程中,将新辅助化疗与放疗结合,其在提高总缓解率、缩短肿瘤直径方面效果显著,因而应用和推广价值较好。 相似文献