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在工程教育认证理念指导下,针对当前高校"检测与转换技术"课程的教学现状以及课程特点,本文从讨论课方案设计、考核评价标准及教学持续改进等几个方面对该课程的教学进行改进,充分调动学生的学习积极性,使学生深入理解和掌握检测与转换技术,提高学生的综合素质和国际竞争力,满足工程教育认证的需求. 相似文献
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针对脑电信号中的眼电伪迹去除问题,提出了一种基于几何子空间分解的眼电伪迹去除方法。最大噪声分量分析帮助构建几何子空间并将多维脑电信号分解成一系列分量,利用眼电分量间的高相关度,使用Spearman秩相关准则确定相关程度从细节中实现眼电伪迹分量的抽取;将处理后各个分量投影回信号空间并进行重构,于是在无需记录眼电的情况下得到去除眼电伪迹后的脑电信号。为了验证该方法的有效性,分别对自行叠加眼电伪迹的脑电信号及实际测量的脑电信号进行了研究,结合脑地形图能量分布可视化的优势,结果表明该方法能够对脑电信号进行有效降噪。 相似文献
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将ZnO和TiO2复合形成ZnO/TiO2纳米复合材料,从而改善二者的光电转换性能成为近年的研究热点之一。总结了目前常用的ZnO/TiO2纳米复合材料的制备方法,并对每一种方法的优缺点进行了分析。阐述了ZnO和TiO2特殊形貌、暴露特殊晶面的控制制备,简单介绍了其在环境污染治理、分解水制氢等光电转换方面的应用,为今后寻找制备性能更为优异的ZnO/TiO2纳米复合光电转换材料的方法提供了参考。并提出通过对ZnO/TiO2纳米复合材料的改性、形貌和晶面控制来进一步提高材料的光电转换性能将是今后研究的重点。 相似文献
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运动想象脑电信号的识别与分类问题一直是脑机领域研究的热点问题。针对此问题,使用区别传统线性降维方法的流形学习方法,将共空间模式算法与均匀流形投影算法相结合,充分利用了脑电信号中的非线性特征,对运动想象脑电信号进行了特征提取和数据降维,并使用KNN分类器进行了分类,对分类效果做出了评价;将降维前后的数据分类结果进行对比,说明了数据降维的优点和必要性;进一步讨论了降维结果在数据可视化方面的表现。发现经过数据降维的特征数据的可视化效果明显优于未经过降维的数据,进一步提出了一种基于共空间模式和均匀流形投影的新型脑电信号识别方法,对进行脑电信号深度剖析。挖掘脑电信号非线性特征提供了参考价值,同时也在数据流形分布以及数据可视化的角度为运动想象脑电信号识别提供了新思路。 相似文献
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脑电信号的识别与分类是脑机接口技术的热点研究问题,单一分类器不能很好利用特征以及分类器的适应性,导致识别的准确率很难进一步提高,基于线性判别分析的分类决策级融合策略,可用于提高脑-机接口系统的分类准确率。首先,通过分离出两种分类器的假性试验特征,从这两种方法中选择更有可能正确决策提高分类准确性;其次为了测量每个决策的不确定性,使用与所对应分类器的最大和第二大相关系数提取特征向量。基于这一思想,提出了一种新的决策选择器,该方法通过整合两种基于线性判别分析的算法选择更有可能是准确的决策,从而达到提高脑电信号分类准确度。实验结果表明,该方法通过与精度相近的算法相结合在运动想象数据分类上获得了较好的分类准确率。 相似文献
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本文对基于高压断路器操作机构分合闸线圈电流波形的机构性能进行了研究,建立了操作机构电磁系统数学模型,仿真研究了影响机构线圈电流波形的因素。并进行了126kV弹簧操作机构和550kV液压操作机构带模拟负载的试验,仿真及试验结果表明分合闸线圈电流波形能反映机构电磁系统及开关本体的运行状况,电磁系统参数将影响线圈电流波形变化趋势。 相似文献
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颈肌疲劳是导致颈椎病的主要原因之一。为了有效预测和缓解颈肌疲劳,结合生物力学理论分析了表面肌电信号(SEMG)对颈部肌肉疲劳状态的反映效果。选取身体健康,年龄在21~33岁的8名志愿者作为被试者。所有被试者保持屈颈位2h,采集颈6、颈7节段两侧上斜方肌的表面肌电信号。首先,采用经验模态分解(EMD)对肌电信号进行去噪;然后,提取并分析了积分肌电(IEMG)、近似熵(ApEn)、疲劳状态指标Q值等3种特征参数在屈颈过程中的变化规律。实验结果表明,随着屈颈时间的增加,积分肌电值呈上升趋势,近似熵和疲劳状态指标Q值呈下降趋势;其中,状态指标Q值对颈肌疲劳的反映效果最好,表现在数据稳定、差异明显、同生物力学分析相一致。本实验条件下,颈6、颈7节段肌电信号屈颈疲劳前后Q值的均值由0.37降低至0.21,采用按摩缓解后又恢复到0.33。本研究内容对长期处于屈颈位人群预防颈肌疲劳,减少颈椎病的发生具有重要的指导意义。 相似文献
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脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究。针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分量分析法和独立成分分析法在去除脑电信号所包含伪迹上的分离性能以及处理的实时性进行对比,从散点图分析、相关性指标对比、计算速度3个方面对其解混效果进行评价。结果表明,两种方法对噪声信号均具有分离效果,且都可以保证实时性,但最大分量分析法比独立成分分析法具有分离效果更好、相关性指标更高、分离相似度高、相似度值浮动小更稳定等优点,具有更广泛的应用前景。 相似文献
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