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1.
针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型, 泛化能力较弱的问题, 提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法. 该算法使用多个癫痫患者的脑电数据, 先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征, 再对特征进行筛选, 训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型. 该算法不需为每个患者
建立单独的检测模型, 实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测. 实验结果准确率为0.877 4, 敏感性为0.854 8, 特异性为0.9. 相似文献
2.
利用Matlab软件平台,以双线性变换法设计的五阶IIR数字低通滤波器为例,推导其阶数与通带最大衰减、阻带最小衰减、通带边界角频率、阻带边界角频率的关系式,并结合系统函数、Z域分析等理论,以及仿真结果对滤波器的过渡带和阻带进行深入分析.结果表明,五阶IIR数字低通滤波器是一个稳定的系统,相位在通带和阻带内出现延迟.当频率为0.25π rad/s时,相位状态存在反向突变,传输的信号包络崩溃并进入过渡带,此时,相位呈现超前状态;当阻带内幅度响应衰减为0后,系统信号仍存在相位变化,且有微量信号通过. 相似文献
3.
针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
4.
《华中科技大学学报(自然科学版)》2021,(1):55-62
针对有限冲激响应(FIR)滤波器实现时因有限精度限制导致滤波器性能下降问题,基于连续时间传递函数,利用增量差分离散方法提出一种低灵敏度FIR滤波器优化结构.首先,根据传统z算子与增量差分Delta算子的关系,利用双线性变换求得模拟域离散后的状态空间实现,并将系数矩阵进行稀疏化分解得到优化结构状态空间实现;然后,采用状态空间法分析优化结构的参数灵敏度,推导灵敏度和舍入噪声增益表达式;最后,比较各结构实现复杂度,利用数值实例分析灵敏度与舍入噪声性能,并在不同采样周期和量化字长下得到滤波器的幅频与相频响应,将其与理想频响特性进行对比.仿真实验结果表明:所提优化结构的系数灵敏度随着采样频率增加逐渐减小,且在有限字长约束下,幅频和相频响应更稳定. 相似文献
5.
提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除.根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标.设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合.实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90%以上. 相似文献
6.
7.
给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l1范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。 相似文献
8.
一种低资源数字抽取滤波器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
设计并实现一个应用于音频Sigma-Delta模数转换器的低资源数字抽取滤波器。该滤波器采用多级多采样率结构, 整体带内纹波小于0.06 dB, 带宽为21.6 kHz, 最低工作频率为10 MHz。通过滤波器硬件架构的设计, 有效地缩小了抽取滤波器的电路面积和功耗。芯片测试结果表明, 对 64 倍过采样率、4 阶Sigma-Delta调制的 1 bit 脉冲密度调制信号输出码流进行处理, 得到音频信号的信噪比达到87.2 dB, 在SMIC 0.13 μm 工艺下, 数字部分的面积约为0.146 mm2。与同类型抽取滤波器相比, 面积减小58%, 功耗减少60%以上。 相似文献
9.
改进的核相关自适应目标跟踪 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。 相似文献
10.
针对传统教材中关于取样定理的论述不够完整,推导了矩形脉冲取样信号频谱与原始连续信号频谱的关系,以及离散信号频谱与原始连续信号频谱的关系,并对工程应用中的抗混叠滤波器做了分析.理论研究表明:矩形脉冲取样信号的频谱是原始连续信号频谱的周期延拓,同时幅度具有取样函数的包络形式,这与传统的理想取样不同.从连续时间信号到离散时间信号存在一个时间归一化问题,从而对应的频谱密度函数之间也存在着频率归一化问题.这些问题的推导与分析有助于深刻理解取样定理,并对工程应用提供指导. 相似文献