基于多元统计思想的信息变换理论研究

多元统计分析是研究客观事物中多种元素间相互依赖的统计规律的一个数学分支.多元统计分析中的一个重要部分--数量化理论更是一个具有发展前景的有效的信息变换工具.数量化理论利用信息定量变换的同时,也利用了定性变换,能更充分地利用得到的信息,更全面地研究并发现事物间的联系和规律性.数量化理论隐含了数值/数值,数值/符号,符号/符号,符号/数值变换的思想和方法,提出了一种全新的基于数量化理论的信息变换方法,应用该方法可以更好地研究复杂系统中急需解决的问题定量与定性信息的变换问题,同时可以将该理论扩展到需要定性定量变量综合集成表达领域的提升空间.     

Mg掺杂锐钛矿相TiO_2的第一性原理计算

利用基于密度泛函理论的第一性原理对不同浓度Mg掺杂锐钛矿相TiO2的电子结构和光学特性进行理论计算。结果表明,随着Mg掺杂浓度的增大,锐钛矿相TiO2的晶格膨胀程度越大,带隙宽度增大并且吸收边蓝移;不同掺杂浓度下Mg的3s和2p轨道对锐钛矿相TiO2的价带和导带组成贡献较小;在波长约为200⁵95、595595、595⁸00 nm的光区内,Mg掺杂锐钛矿相TiO2的光吸收能力分别减弱和增强。     

Sn掺杂锐钛矿TiO_2薄膜的光催化活性及其能带结构

利用射频磁控溅射技术在载玻片衬底上成功沉积了TiO2薄膜,采用离子注入技术对所制备的TiO2薄膜进行了Sn元素的注入掺杂。在可见光的照射下,以亚甲基蓝染料为降解污染物,考察了Sn注入前后TiO2薄膜的光催化活性。结果表明,Sn离子注入增强了TiO2薄膜在可见光下的光催化活性。利用基于密度泛函理论的第一性原理方法对Sn掺杂前后TiO2的能带结构进行了计算,发现Sn掺杂并未明显改变锐钛矿相TiO2的能带结构,但是却在TiO2的价带底附近引入了由Sn 5s轨道形成的掺杂能级。     

基于小波相干性算法的孤独症儿童脑电评估

孤独症是一种先天的大脑发育障碍性疾病,孤独症儿童的早期评估诊断尤为重要.脑电图(Eleetroencephalography,EEG)是大脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映.EEG信号中包含了大量的生理与疾病信息,可为某些脑疾病提供诊断依据.本文按照国际10-20系统标准电极分布将全脑划分为5个脑区,采...     

基于脑功能网络分析的孤独症儿童辅助干预效果研究

脑功能网络是分析复杂网络之间连接关系的一种有效方法, 对脑功能障碍分析具有重要意义. 本文基于频域Granger因果分析的定向传递函数(Direction-transfer function, DTF), 构建了各频段的脑功能网络. 采用图论方法分析最佳阈值下经颅直流电刺激(Transcranial direct current stimulation, tDCS)干预前后孤独症(Autism spectrum disorder, ASD)儿童脑网络的平均度、全局效率和平均局部效率等特征, 并对比了经颅直流电刺激对孤独症儿童脑功能状态辅助干预效果. 结果发现刺激前组在各频段的图论特征均低于刺激后组($P<0.05$), 其中Theta频段和低-beta频段的局部效率统计性差异显著, 表明在一定程度上tDCS干预是ASD儿童治疗的有效手段.     

基于图表达原理的室内舒适度评价方法研究及其应用

随着人们生活水平的提高,人们越来越关心所处环境舒适与否.因此,如何客观地评价环境舒适程度,是一个值得研究的领域.本文提出一种利用多元统计分析中的图表达理论进行数据融合的新方法--基于图表达原理的多维室内环境参数融合的方法,通过该方法将各个环境参数的数值表达融合并转换为符合人类思维方式语言概念描述,从而能客观地给出对于室内环境舒适程度,以综合的语言描述评价,使之更加具体、直观和易于理解.基于该理论设计了一套应用MSP430单片机的室内环境舒适度测试系统,较好地完成了对环境舒适程度的总体评价描述.     

基于经验模态分析心电信号预处理研究

心电信号是典型的强噪声下非平稳弱信号,其分析效果受各种干扰影响很大。因此,选择有效的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。提出一种基于经验模态分解阈值处理的新滤波方法用于心电信号预处理,并以MIT/BIH标准数据库中的心律失常数据作为仿真对象进行仿真分析,并取得了令人满意的消噪效果。     

基于无线传输的竞走训练智能裁判系统的研究

根据竞走运动的特点,设计了一种基于无线传输的竞走训练裁判系统。本系统主要有竞走犯规信号的捕获、信号的无线传输和USB上传等功能。主控制芯片采用超低功耗单片机MSP430F133,连接DS1302时钟芯片、Nord ic公司的无线收发芯片nRF905、Cygnal公司的UART转USB芯片CP2101等。给出了电路的设计,试验表明该系统取得了一定的预期效果,验证了系统的可行性。     

模糊传感器语义概念生成方法研究

模糊传感器作为一种可以感知、生成、处理模糊信号的新型智能传感器正逐渐受到国内外学者的关注.模糊传感器语义概念生成方法是其研究的核心.基于多元统计的数量化理论讨论了一种模糊传感器语义概念生成方法,该方法充分利用了数量化理论的特点--利用定性信息的同时也利用了定量信息,生成的语义概念更加符合人类的思维方式,从而为模糊传感器的研究提供了一个崭新的切入点.     

改进模糊熵算法及其在孤独症儿童脑电分析中的应用

模糊熵（Fuzzy entropy,FuzzyEn）是衡量时间序列在维数变化时产生新模式的概率,反映时间序列复杂性和无规则程度的参数指标.本文针对传统模糊熵算法只针对时间信号序列进行总体分析,忽略了瞬时信号变化的问题,提出了一种改进模糊熵的算法.算法将指数函数的宽度进行了优化设置,设置为0.15倍一阶差分时间序列的标准差,以此保证充分提取时间序列瞬时复杂性特征.与传统模糊熵相比,改进模糊熵包含更多时间模式信息.基于改进模糊熵结合锁相位算法,分析孤独症儿童脑电信号（Electroencephalogram,EEG）复杂性与同步性,结果表明:孤独症（Autism spectrum disorders,ASD）前颞叶的脑电信号同步性下降、复杂性降低,具有显著性差异（P < 0.05）.