Neural Blind Beamformer for Cyclostationary Signals

1 .INTRODUCTIONBeamforming[1]is another name for spatial filteringwhere an array of sensors together with appropriatesignal processing can either direct or block the radia-tion or the reception of signalsin specified directions .Conventional beamforming approaches require a refer-ence signal or accurate knowledge of the array re-sponse vector corresponding to the desired signal .Ifthe array response vector is not known precisely,theperformance of conventional beamforming techniquescan be s…     

基于图论的分裂型人格障碍多加权脑结构网络研究

基于图论方法分析分裂型人格障碍(SPD)患者与健康对照在脑结构网络局部和全局参数上的差异.根据Brainnetome脑图谱将大脑皮层划分为246个脑区,利用扩散加权图像重建脑白质神经纤维束,构建以神经纤维束条数、密度、长度和优化的密度为加权方式的脑结构网络.计算网络节点参数和全局参数,通过假设检验找出具有显著性差异的脑区.结果发现,SPD患者与健康人的脑结构网络在全局参数上无显著性差异;在节点参数上,6个脑区存在显著性差异;差异脑区在位置上显示出左右脑不对称性,在功能上与认知、情感和感知高度相关.研究结果可为疾病诊断治疗提供重要参考.     

智能交通系统主要技术的发展

 以城市智能交通和智能交通新技术两个角度为重点,盘点了智能交通发展现状,分析了关键技术及其发展状态;探讨了交通大数据平台及其应用、视频技术、分析研判技术、交通控制技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术等关键技术的未来发展;结合交通强国战略要求,提出了未来智能交通发展的重点方向与建议。     

注意力缺陷多动障碍儿童神经反馈治疗前后 脑电信号相位同步分析

本研究比较theta/beta神经反馈治疗前后ADHD儿童脑电相位同步的改变,分析不同脑区脑电相位耦合情况。研究数据为神经反馈前后16例ADHD儿童和16例健康儿童闭眼静息态脑电,计算theta和beta频段左右半球中心区与各脑区相位同步。研究结果表明,神经反馈治疗后左右半球中心区与前额叶、左颞中叶的theta频段相位同步显著降低,与右半球颞叶的相位同步显著增加;beta频段额叶、中心区、顶叶和枕叶的相位同步性显著增加,左颞中叶相位同步性降低,右颞叶相位同步性增加,并趋向健康儿童水平。神经反馈训练对脑电相位同步有积极的影响,相位同步分析法结合ADHD临床量表将更加充分、准确地评估ADHD神经反馈治疗效果。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

基于脑区社团结构的恐高程度识别模型

高层建筑拔地而起,客观的恐高检测手段是高空作业行业规范化的关键一步.本文结合虚拟现实技术设计高空暴露实验,深入研究了恐高反应的大脑神经机制,提出使用脑功能网络检测恐高程度.通过对比不同恐高程度脑功能网络的基本拓扑特征,使用阈值化处理找出与恐高程度关系密切的脑区.根据脑区划分社团结构,构建恐高程度识别模型.结果表明:恐高程度越严重,脑功能网络越复杂.发现参与恐高反应的主要脑区包括额叶、中央区和枕叶.使用这些脑区划分社团结构,计算连接强度对恐高程度识别的准确率可达到(97.37±0.58)%.     

基于时序区分子图的阿尔茨海默症辅助诊断方法

为解决现有区分子图方法在解决阿尔茨海默症辅助诊断上忽略脑网络动态连接变化的问题,提出一种基于时序区分子图的辅助诊断方法.将功能磁共振成像经过处理后形成二值矩阵并使同一测试者的多张动态脑网络形成时序差异图,之后进行频繁差异子图挖掘、频繁差异序列挖掘,进而筛选出保留脑网络时序特性的生物标记物——时序区分子图.获取ADNI公开数据集的一组数据进行实验,通过与现有的早期阿尔茨海默症辅助诊断方法进行大量的实验对比,证明本文方法的辅助诊断准确率在该数据集上提高了12.7%,进而证明所提方法的有效性.     

新型电脑横机控制器中数据交换并行接口的设计与应用

针对新型电脑横机控制器中PC机与单片机之间并行数据交换问题,提出一种具有握手信号和纠错功能的通用接口,并采用并行流水线作业法提高交换速度。该接口在新型电脑横机控制器中的应用表明其可靠性高,交换速度快,易于实现,适用于工业计算机控制系统。     

Chirplet变换中的参数选择研究

针对参数选取不当时Chirplet变换结果无法有效表征信号的时频特性，提出了根据待分析信号特点恰当选取Chirplet变换中各参数的方法．与修正Chirplet变换中的参数选取方法不同，该方法将伸缩因子的选取转化为构造目标函数求解最优化问题来解决．最优伸缩因子与时间、频率上的线性调频率有关，应用恰当选取的时间、频率上的线性调频率及将两者作为输入选取的最优伸缩因子，可使Chirplet变换结果具有较高的时频分辨率．采用所提方法分析两个Chirp的线性叠加信号及合成地震沉积旋回信号，在时频平面可以清晰地辨别应用短时傅里叶变换和小波变换所不能区分的两个Chirp信号，并且更精细地刻画了沉积旋回的韵律．新方法为用地震资料进行沉积旋回分析及储层研究提供了一个有力的工具．