脑电波分析及处理综述

大脑由数以亿计的神经元细胞组成,当大脑活动时,神经元之间的联系是依靠着同步发生的突触后产生的电位,这些电位经综合后形成的宏观现象就是脑电波。脑电波是自发的有节律的神经元活动且能够反映人体大脑状态如清醒和睡眠等等。现代研究已证实脑波可划分为4个波段:δ波(0.5~4 Hz)、θ波(4~8 Hz)、α波(8~13 Hz)、β波(13~30Hz),与大脑的活跃状态息息相关,基于此特点就可以通过脑波来判断人体大脑的活跃度以及睡眠状况。由于脑电图难以直观地观察出频率的变化趋势,这对于初学者是有一定的难度,因此通常采用周期图、单窗口图和多窗口图进行脑波分析,能够判断分析脑波频率的变化趋势及各波段脑波的变化。其中多窗口图具有低偏差、低方差的优点,由于测试过程脑波容易受到一些外在因素的干扰,要尽可能地从原始数据中剔除伪迹噪音,本文也概述了脑波中常见的伪迹和一些滤波预处理方法。     

基于半导体制冷片的超速离心机温度控制模块设计

设计了超速离心机的温度控制模块,采用了模糊PID算法,通过PID参数的自动整定,对半导体制冷片的电压进行调整,从而控制半导体制冷片的制冷或制热效率,能对超速离心机离心室内的温度进行精确并且快速的控制.在MATLAB的simulink环境下进行仿真后分析可知,模糊PID算法兼具常规PID算法和模糊控制的优点,能够有效提高...     

基于D-S证据理论的超速离心机健康状态评估方法

超速离心机的运行健康状态评估是确保离心机安全、稳定运行的基础.介绍了超速离心机的主要状态参数及检测技术,分析了常用的健康状态评估方法.利用人工神经网络实现不同信源的超速离心机状态信息评估,再根据D-S证据理论对各子神经网络的输出结果进行融合,建立了超速离心机运行健康状态综合评估方法.实例验证了该方法的有效性和准确性.