SPM的数学基础及其在脑功能成像研究中的应用

探讨SPM的数学基础,给出了SPM中利用一般线性模型(General LinearModel,GLM)构建统计参数图的方法;为了适应处理功能磁共振成像(functionalMagnetic Resonance Imaging,fMR I)数据的需要,对一般线性模型做了扩展,推导出扩展的GLM的检验统计量和自由度.最后将扩展的一般线性模型应用于一个具体的fMR I实验,说明了方法的有效性.     

认知重评研究综述

认知重评是一种有效的情绪调节策略。本文从行为实验、事件相关电位(ERP)和功能磁共振(fMR)I实验考查认知重评是否影响认知任务。认知重评对于认知的影响受到实验任务性质的影响。     

探讨GRB光变曲线的Flux与T90的关系

探讨了GRB(Gamma-Ray Burst,伽玛射线暴)光变曲线的Flux(光子峰值流量)与T90(GRB光子计数在5%~95%之间的持续时标)的关系.分别采用两颗卫星的最新数据,对Flux与T90进行相关分析.结果为:Flux与T90的对数值之间不显相关性,相关系数分别为R~0.12和R~0.04,表明GRB的持续时间与光变曲线的光子峰值流量不相关.     

加权线性回归模型的BLUE影响分析

讨论了一组或m组数据扰动或删除前后BLUE的变化及协方差扰动和数据删除对BLUE的混合影响,分别建立了β^W(J),^βW(i),^βW,gi(j)与^βW的关系;提出了度量数据扰动或删除对BLUE的影响的W K统计量,并给出了W K统计量与广义相关系数的关系,得到KI(J)与KI(I)的上下界;最后用实例说明了W K统计量在影响分析时的有效性.     

星载卫星导航反射信号与土壤湿度的时空相关性分析

近年来使用GNSS(global navigation satellite system)反射信号反演土壤湿度已成为研究热点,使用星载反射计数据反演土壤湿度是一种有潜力的新兴技术。以TDS-1(technology demonstrate satellite-1)卫星接收的数据为例,首先推导出反射信号功率Pr与土壤湿度Mv间的理论关系,然后将SMAP(soil moisture active passive)卫星获得的Mv作为标准值,在空间上选择两条轨迹的Pr与Mv进行皮尔森相关处理,得到两条轨迹上的相关系数分别为0. 55和0. 60。之后对Pr和Mv分别进行相应的平滑预处理去除噪声,得到相关系数都增加为0. 71,即Pr与土壤湿度强相关。取春夏秋冬四个季节的数据,计算Pr与Mv的相关系数为0. 78,二者也表现为强相关。实验结果表明:星载(GNSS-reflections,GNSS-R)接收机得到的Pr与Mv有很强的相关性,具有估计土壤湿度的潜力。     

存在证据冲突的临近空间飞行器遥测数据相关性评价与融合方法

为了解决单一的相关性分析方法在分析临近空间飞行器遥测数据时存在局限性以及证据冲突问题,在相关系数分析评价与优势组合的基础上,提出了基于支持因子的证据理论融合算法。首先分别利用Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数对遥测数据进行相关性评价分析,表明3种相关系数可优势互补。其次,建立了基于支持因子的证据理论融合算法,实现证据的冲突基本概率赋值函数分配,避免Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)的一票否决和合成规则失效问题。最后,利用3种相关系数构造相关性证据并开展遥测数据相关性分析实验。结果表明：基于支持因子的证据理论融合方法能使Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数的证据融合更加合理;在证据冲突大的情况下,相比相容系数的证据理论融合方法,相关概率计算结果准确度提高约6.55%,能更有效地处理证据冲突问题。     

具有指数相关的纵向数据模型中的齐性检验

在纵向数据分析中,经常假定方差是齐性的,但是该假定未必正确.对具有AR(1)误差的非线性纵向数据模型,林金官和韦博成讨论了其方差和相关系数的齐性检验.本文针对具有指数相关协方差结构的纵向数据模型,研究了方差齐性和相关系数齐性的检验,得到了检验的score统计量,并对葡萄糖数据进行了分析.     

基于体素邻域信息的均值漂移聚类算法检测fMRI激活区

为了提高fMRI激活区提取算法的抗噪能力及精确性,提出了一种基于体素邻域信息的均值漂移聚类算法.采用互相关分析方法计算每个体素的时间序列与刺激函数的相关系数,并计算该体素的时间序列与邻域中体素的时间序列的相关系数,以这2种相关系数构建有效整合体素邻域信息的二维特征空间.再用均值漂移算法对此特征空间进行聚类搜索,完成对脑神经活动区域的检测.利用仿真数据和实际fMRI数据对算法进行测试.仿真数据测试结果表明,当选定合适的核宽,无论激活区域大小,所提出算法的敏感性和特异性均优于较传统的互相关分析算法和互相关聚类算法.实际fMRI数据测试结果显示,所提出算法与其他2种算法的结果具有良好的一致性,而所提出算法的检测区域更完整.     

兰州地区MODIS气溶胶光学厚度和空气污染指数相关性研究

利用2009年1 12月兰州地区的MODIS气溶胶光学厚度产品与全球自动观测网(AERONET)SACOL站(104.08 E,35.57 N)数据进行对比分析,相关系数达到0.82,线性拟合的斜率为1.13,截距为0.07,表明MODIS AOD能反映兰州地区气溶胶分布的信息.利用MODIS AOD产品与兰州市空气污染指数做相关分析,二者的相关程度较低.在进行湿度影响因子、气溶胶标高订正后,二者相关性有了较为显著的提高,说明MODIS AOD产品可应用于监测兰州地区大气污染情况.     

烷基苯磺酸盐急性毒性的QSAR研究

以均阶指数(I),Wiener指数(W)和极性指数(P)作为烷基苯磺酸盐的分子结构描述符,并用I,W,P与烷基苯磺酸盐对蓝鳃鱼的急性毒性(lg LD50)进行关联,所得方程的相关系数为0.999 9,计算值与实验值很好地吻合,平均误差仅为0.007,结果明显优于文献方法.     

联合独立成分分析和典型相关分析盲分析fMRI数据

为了自动识别功能信号成分,通过对灰质数据和脑脊液数据独立成分的空间相关性进行典型相关分析,有效地解决了独立成分的排序问题.提出的方法不需要任何先验信息,能够稳健地识别与实验设计相关的功能信号成分,实现了对fMRI数据的盲分析.通过对临床真实fMRI数据的分析,阐明了提出方法的有效性及可靠性.     

基于任务态和静息态功能核磁共振信号的抑郁症识别

为了提高抑郁症识别的准确率,将功能核磁共振成像的任务态数据和静息态数据相结合,建立基于数据驱动的模型以提取识别特征.在没有任何先验知识的条件下,采用独立成分分析法提取任务态数据和静息态数据的独立成分;然后,利用相关遍历分析法获取功能信号集,利用频谱分析法识别并获取功能信号成分;最后,将功能信号成分作为贝叶斯分类器的特征...     

摆动式单波束超声波水下微地形探测

在分析各种水下地形测量方法及其特点的基础上,提出应用互相关超声波测距方法进行水下微地形高程数据测量。通过发射信号与回波信号进行互相关运算精确捕捉回波信号的到达时刻以实现高程数据的测量。设计一种以单探头单波束超声波测距为基础的水下微地形测量系统,并分析信号处理电路和数字信号处理方法。对不同地形和不同底质的地形进行高程数据测量,对海底模拟地形进行探测与重构。研究结果表明:经过时间增益控制和滤波处理后的信号所含有的噪声和混响信号得到了抑制;应用互相关超声波测距方法得到的高程数据误差在-1~1 cm以内;生成的微地形图真实地反映了被测地形的地貌特征。     

神经网络方法在涡流无损检测定量分析中的应用

采用人工神经网络完成涡汉无损检测中的定量识别,首先,用数值方法分析了阴抗增量的幅值、相位与缺损尺度的关系,得出结论：用相位值来表征深度效果更好,精度更高,然后,应用小波边缘检测方法确定的信号特征值作为网络的输入,结果表明：计算量大为减小,网络结构得到了简化。     

一种多检验方法FDR在脑功能磁共振成像(fMRI)处理中的应用

对一种多检验方法——错误发现率(FDR)方法进行了计算机实现，并将FDR方法及其他几种假设检验方法应用在模拟数据和fMRI数据分析中进行比较，实验结果表明FDR方法是一种更可信的多检验方法。     

新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法--Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.     

自适应频移变尺度振动共振轴承故障诊断

针对广泛应用于水轮机、风电机组等设备中的滚动轴承存在早期故障难以检测的问题,提出了自适应频移变尺度振动共振轴承早期故障诊断方法。该方法利用高频周期激励促使滚动轴承振动信号中的噪声能量转向轴承故障特征频率,并自适应地频移变尺度轴承故障特征频率使其满足振动共振的小参数检测条件,最后通过参数优化最佳地检测出轴承早期故障。利用轴承实验数据验证了该方法的有效性,与最大相关峭度解卷积技术相比,所提方法的诊断结果具有一定的优势和工程应用价值。     

一种改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用

摘要:给出了独立成分分析(ICA)的一个优化模型,在此基础上,提出了一种牛顿型迭代算法,为加快算法的收敛速度,对牛顿迭代进行了进一步修正,使该算法收敛速度达到三阶.本文从理论上阐明了新方法的合理性和优越性,同时将其应用于实际fMRI数据,经与其他两个ICA算法(Fast ICA算法、infomax算法)比较,该算法能够很好地分离出任务成分,同时大大减少了运算量,提高了运算速度,对处理大数据量的fMRI信号有明显的优势.     

2D、3D高密度电法探测断层效果及其应用

在工程项目开展之前,查明工区断层分布情况是必不可少的一项工作。目前主要利用2D高密度电法进行探测,现增加了3D高密度电法进行对比分析。为了验证2D、3D高密度电法探测断层的有效性以及了解断层的响应特征,建立正、逆断层两种模型,利用有限元法正演以及最小二乘法反演,对比不同模型之间反演结果的差异性,最后利用野外实例做进一步的分析验证。结果表明:高密度电法探测断层具有一定的有效性和准确性,但是对逆断层的探测效果明显好于正断层; 3D高密度电法得到的数据量丰富,反演深度大,结果也更接近理论模型。野外实测资料进一步验证了模拟结果,所得到的结论对断层的探测以及解释分析具有一定的指导意义。     

分形理论在油气检测中的应用

作者根据许多地质体在很宽的标度范围内普遍具有的标度不变性和自性，尝试将分形理论应用于石油地球物理勘探中。还运用重建相空间法对实际的地震资料进行了处理，计算出关联维娄对关联维数与钻井结果的关系进行了解释。