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1.
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
2.
频谱分解技术在塔里木盆地北部TH地区碳酸盐岩缝洞型储层预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
本文从频谱分解技术的基本原理及计算方法入手,根据正演模型,通过对比缝洞型储层与地震反射特征的关系,总结出储层发育的反射特征,相应地精细调整频谱分解处理参数,进而进行预测。通过与钻井资料对比可知,频谱分解技术可以刻画不同频率强反射、弱反射的边界。 相似文献
3.
We derive a general equation relating probability densities and as special cases we the obtain Gram-Charlier and Edgeworth series. This allows us to generalize these methods and clarify a number of issues pertaining to both probability theory and time-frequency analysis. In particular we show how the Gram-Charlier and Edgeworth series are related to the kernel method of time-frequency analysis. The approach allows us to construct densities that satisfy given constraints such as joint moments or conditional moments. Also, we show that the kernel has to be signal dependent and that to obtain a proper distribution it should be the ratio of two characteristic functions. 相似文献
4.
基于地震道时频分析的地层结构解析原理和方法 总被引:4,自引:0,他引:4
地震时频分析是通过对地震信号采用多种数学变换,实现从时频域角度对信号的局部特征进行分解,剖析信号细微特征所对应的地层结构。在应用地震时频分析技术过程中,人们对于这项技术能否真正有效地解决实际地质问题存在许多争论。本文从时频原理综合分析的角度出发,对地震道时频谱中各种频率特性参数和时频旋回直接转化成对地层结构逐级、分步的解析方法进行了较深入的探讨。研究认为时频分析原理不仅是对地震数据进行特殊数学变换,实现对信号的分解,而且充分利用了地层厚度的调谐效应及岩性调谐效应;时频谱与地质结构特征之间的良好响应关系为地震地质精细解释提供了直观的依据。 相似文献
5.
6.
分数阶傅立叶变换是经典傅立叶变换的广义形式,它同时从时间域和频率域(或空间域)揭示信号特征。本文系统地分析了分数阶傅立叶变换三种定义形式及其所对应的光学实现系统的组成和原理,说明了光学信息处理系统实现分数阶傅立叶变换的有效性. 相似文献
7.
二次型时频分析技术的开发与应用 总被引:1,自引:1,他引:0
基于二次型的时频分析是高分辨率时频分析技术的有效方法之一,该项技术能够有效反映时变信号的频谱特性,具有分辨率高、能量集中和跟踪瞬时频率的特点。从时变信号的特点出发,阐述了二次型时频分析技术的基本方法原理,采用正演模型分析验证了该方法的有效性,并在实际地震资料中应用于识别物源方向、划分沉积相带、预测储层结构以及相对厚度等诸多方面,均取得了较好的效果。 相似文献
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