基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

基于WPD和CSP的四类运动想象脑电信号分类方法

针对多通道四类运动想象脑电信号分类问题,引入小波包分解(WPD)与共空间模式(CSP)融合的脑电信号特征提取方法.首先利用小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,然后用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,最后设计了基于支持向量机(SVM)的分类方法.应用提出的方法对四类运动想象脑电信号进行了特征提取和分类,分类正确率达到71.5%;相对于单纯的CSP特征提取,正确率提高了5.8%,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性.     

脑-机接口中小波和小波包方差的特征比较

针对两种不同意识任务的脑-机接口设计,提出了以方差作为特征的方法和以分类速率作为评价标准之一的新方法.首先深入研究了小波理论,分析了小波包分解中存在的频带交错现象,然后以小波系数和小波包系数的方差作为特征,对C3,C4导联脑电信号分别进行两种特征的提取,最后采用线性支持向量机作为分类器进行分类.结果表明,两种特征对应的最大分类正确率均达到了86.43%,对应时间分别为4.32和4.31 s.因此,以小波方差和小波包方差作为特征是完全可取的;分类速率的提出能同时反映分类正确率和分类时间,为大脑意识任务分类提供了新思路.     

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.     

基于小波包能量的脑电信号特征提取方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于小波包变换和AR模型的特征提取方法.该方法首先利用小波包变换对大脑C3和C4处采集的2路运动想象脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的能量特征;然后,利用Burg算法提取脑电信号的5阶AR模型系数;最后,将这2类特征组合,使用基于马氏距离的线性判别分类器对左右手运动想象脑电模式进行分类,正确率达到91.43%.该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步和事件相关同步的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了新的思路.此外,该方法的识别率高,复杂性低,适合应用于在线脑机接口中.     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

基于CSSD和SVM脑电分类技术的研究

本文研究的BCI实验是基于BC12003竞赛数据来对脑电信号分类。本文提出了一种脑电信号趋势的概念,使用支持向量机（SVM）作为分类器的算法。首先将BC12003竞赛数据通过中值滤波器和由小波函数构成的带通滤波器,然后用时间窗进行时域上地过滤,选取对于大脑思维活动现象表现最明显的一段数据,再通过共空域子空间分解（CSSD）从脑电信号中提取特征,最后基于提取的特征,通过SVM训练后,进行分类识别,分类识别率达到了85％～96％。实验中采用的特征提取方法和分类方法对于脑电信号的分类识别准确率提高了不少。     

基于小波包分解和近似熵的脑电信号分类

为提高脑电信号分类准确率,提出基于小波包分解和近似熵相结合的特征提取方法。该方法利用小波包对信号的低频和高频进行分解,用近似熵对得到的叶子结点进行计算得到特征值,然后将其输入支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法在两种思维结合识别中正确率最高达到了97.37%,取得了较好的分类效果。     

一种基于参数优化C-SVM的脑电信号分类方法及应用

脑电信号（electroencephalograph,EEG）由于自身信号微弱且容易受到周边环境和大脑内部其他活动的影响,对其进行特征分类并提高分类准确率这一问题一直是脑机接口领域的难点。传统的基于支持向量机（support vector machines, SVM）的脑电信号特征分类方法在选取惩罚参数与核函数参数时大都只是采用经验数据,而忽略了参数优化对提升SVM分类效果重要性,而现有的参数优化方法计算复杂严重影响了分类效率。针对以上问题,提出了一种通过交叉检验和LOO误差上界对C SVM中的惩罚参数C和核函数参数进行优化的方法,并在理论分析的基础上结合实验证明了参数优化后的分类方法能够有效提高脑电信号分类的准确率且对分类效率影响不大。     

支持向量机在表面肌电信号模式分类中的应用

采用小波变换的方法对实验采集的原始四通道表面肌电信号(sEMG)进行了分析,并提取小波分解系数的奇异值构建特征矢量,利用“一对一”分类策略和二叉树设计的多类支持向量机(SVM)分类器,很好地实现了对前臂8种运动表面肌电信号的模式分类,8种运动模式的平均识别率为98.75%.研究表明SVM分类准确率明显优于传统的BP神经网络、Elman神经网络和RBF神经网络分类器,且识别精度高,鲁棒性好,对肌电信号及其他非平稳生理电信号的模式识别,提供了一种具有良好应用前景的新方法.     

基于改进型残差网络烟雾图像识别

摘 要：当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低,覆盖范围小,自适应较差的情况。本文算法改变了ResNet结构,实现精确的烟雾区域检测。在实验中经过5000张不同烟雾图像的数据集学习,实验结果准确地识别了烟雾图片,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。     

基于距离相关性的乳腺癌通路串扰研究

乳腺癌(Breast Cancer, BC)作为女性最常见的恶性肿瘤迄今为止起因尚不明确,近年来针对单个基因或单条信号通路(pathway)的研究难以分析疾病的复杂发病机理。考虑到信号传导通路之间普遍存在相互关联和相互串扰的分子生物学特性,本文从基因之间的关联性出发,首先基于互信息(Mutual Information,MI)算法提取出了BC患病和健康对照样本中关联度具有明显变化的基因作为特征基因,在此基础上,基于KEGG通路分析获取特征基因所涉及的信号传导通路,并利用距离相关性(Distance Correlation,DC)算法度量它们之间的串扰关系,最终探寻到26条BC患病前后串扰关系变化较大的通路,通过生物学分析得到：胰岛素信号通路(Insulin signaling pathway)、I型糖尿病信号通路(Type I diabetes mellitus pathway)、核糖体(Ribosome pathway)信号通路等通路间的串扰及特征基因的显著变化对BC的发生和发展具有重要的推动作用,研究结果为探寻BC的致病机理提供了新的思路和有益的支撑。     

关于极大极小定理的一点注记

本文证明了关于Von Neumann型极大极小原理的许多结果,可作为论文“不动点型极大极小定理的一点推广”的直接结论。     

基于OSPF路由协议的GGSN应用

为了降低连接3G核心网和外部的数据网络的网关GGSN的数据包路由和转发的系统复杂度,本文提出了一种针对GGSN中路由和转发模块分离策略,通过对OSPF协议和网络拓扑路径的修改,实现了二者的分离;另外对Flooding过程的修改减少网络的流量,高可用性实现也达到了系统的无缝切换。实现证明,上述策略应用符合GGSN的功能需求,并且是有效的     

浅谈水电工程技术交底的质量问题

本文提出了水电工程技术交底工程中存在的一些问题,具体的实施步骤和应采取的措施。     

早熟,高配,抗逆玉米自交系“自改—1”的选育

“自改—1”玉米自交系是由“330×oh43HtHt—早”组合中经多代选株自交而成。“自改—1”自交系既保持了“330”自交系主要优良性状,又克服了“330”的缺点,并提高了抗病能力、缩短了生育期。是一个自身产量高、配合力好、早熟、抗病、抗倒、抗旱性强、农艺性状优良的理想自交系。“自改—1”玉米自交系具有较高的配合力。“自改—1×黄早四”杂交种(原名廊玉2号),已被河北省农作物品种审定委员会审定,定名为“冀单15号”。“8112×自改—1”、“1984×自改—1”参加了省区域试验。“自改—1×掖107"、“自改—1×23”等组合在多点试验评比中表现突出。这些组合在生产上具有较高的利用价值。     

基于LMS算法的自适应滤波器在水声信号处理中的应用

针对水下环境通常是一种时变的强噪声信道,而采用传统的滤波器难以检测到有用信号的特点,利用LMS自适应谱线增强算法,构造了自适应滤波器。通过理论分析与仿真实验对该增强器进行了研究。结果表明：该谱线增强器收敛后均方误差小,提高了增强谱线和抑制非高斯噪声的能力。     

某些取代苯甲酰氧基二茂锆化合物的研究

本文报道了两个系列共24个取代苯甲酰氧基二茂锆化合物的合成及其波谱性质,通过波谱解析,确定了这些化合物的结构,并发现邻硝基苯甲酰氧基氯化二茂锆与其它同类化合物在结构上有所不同。     

PPLN准相位匹配内腔光学参量振荡器的实验研究

将准相位匹配光学参量振荡器(QPM-OPO)置于激光二极管(LD)端面泵浦的声光调Q1064nm-Nd:YVO4激光器谐振腔之内,获得了信号光单谐振的内腔光参量输出。在声光Q开关重复频率为25kHz的条件下,内腔参量振荡的阈值仅为0.9W(LD功率)。在6WLD泵浦功率下,获得了350mW的信号光输出。通过在120℃~250℃范围内改变PPLN晶体的温度,信号光输出实现了在(1493~1538)nm波段的调谐。     

基于BP网络的装备维修质量评估设计

依据有关规定和武器装备的特点,提出了装备维修质量评估的指标体系,并给出了指标体系标准化处理的方法。在此基础上,建立了基于BP网络的装备维修质量评估模型。通过训练,该模型具有了对装备维修质量的评估功能。实验结果表明：该模型用于装备维修质量评估,减少了传统装备维修质量评估方法中人为因素的影响,并且评估误差很小。