多态数字信号功率谱密度的一种算法

本文用相关函数的周期平均值的傅氏变换,把Bennett给出的二进制数字信号功率谱密度与傅氏变换的关系式推广到多态数字信号.     

采用改进共空间模式算法的四类表情辅助脑电信号识别方法

针对采用传统共空间模式(CSP)算法处理脑电信号时存在的特征提取困难、计算复杂度高及信号识别率低等问题,提出了一种基于重复二分滤波器组共空间模式(RB-FBCSP)算法和支持向量机(SVM)算法的4类(左撇嘴、右撇嘴、皱眉、扬眉)表情辅助脑电信号识别方法。利用滤波器组筛选出表情辅助脑电信号中包含α波和θ波的信号;将4类表情看作上面部表情(皱眉、扬眉)和下面部表情(左撇嘴、右撇嘴)两大类进行CSP特征提取,并结合SVM分类器进行分类;将识别出的上面部和下面部表情脑电信号均重复进行一次CSP特征提取和SVM二分类,实现表情辅助脑电信号的四分类。实验结果表明：所提识别方法的计算复杂度与采用传统CSP扩展算法的脑电信号识别方法相比有明显降低,且运算耗时少、平均分类准确率高,可达89.61%;相比于传统OVO-CSP、OVR-CSP和小波包变换算法结合SVM分类,所提识别方法的平均识别率分别提高了9.23%、9.82%和8.04%。     

部分响应信号功率谱密度的计算

提出了一个基于维纳辛钦定理的求部分响应功率谱密度的有效方法，分析了部分响应信号功率谱密度对于信号传输特性的影响。     

传输参考超宽带信号功率谱密度分析

介绍了传输参考超宽带(TR-UWB)系统,给出了传统单用户TR-UWB信号的功率谱密度(PSD);针对多用户情况下的TR-UWB信号,结合数学模型,给出了TR TH-PPM和TR TH-PAM信号功率谱密度的数学表达式.理论分析表明,TR-UWB信号的功率谱由连续谱和离散谱两部分组成,参考脉冲不影响连续谱,而只影响离散谱.减少参考脉冲可以降低离散谱幅度,但同时也降低了系统性能.仿真结果对理论推导进行了验证.     

基于事件相关频谱扰动的多域融合特征脑电信号分类

针对共空间模式算法在处理低通道数和多模式想象动作的脑电信号时,无法获得足够的空间分布信息而导致分类准确率低的问题,提出一种以事件相关频谱扰动为基础的时频域和空间域的特征提取方法。首先根据肢体想象动作在运动感觉皮层区域呈现独立功能映射区的特点,提取特定导联下差异显著的事件相关时频特征信息,并将其与特定导联的空域特征信息融合,最后通过参数优化后的支持向量机来识别不同类别的肢体想象动作。实验结果对比显示,融合特征在多模式想象动作中的识别性能较单一特征有显著提高,不仅能够获得更全面的脑电特征信息,还有效的降低了多通道数的需求,其平均分类准确率达到93.1%。     

基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测

低压串联电弧电流为非平稳信号,故障特征区分度低且具有随机性,给电弧故障特征提取和准确检测带来困难,提出了基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测方法。首先,搭建了串联电弧故障发生平台,采集不同负载类型的电流数据,构建数据集。其次,采用功率谱密度对电流信号执行随机信号分析,实现对电流信号的定量化频域特征描述,增强故障电流与正常电流特征的区分度。然后,采用随机配置网络构建串联电弧故障检测模型,将功率谱密度特征用于随机配置网络的自适应训练学习,提升网络训练效率和模型故障检测能力。在本文构建的电流数据集上,串联电弧故障检测的平均准确率达到96.156 7%,证明了方法的有效性。     

用系统综合法计算多态数字信号功率谱密度

本文把Bennett给出的二进制数字信号功率谱密度的系统综合算法推广到常见的多态数字信号。     

某些随机信号模型功率谱密度的极值研究

在设计某些随机信号模型的数字滤波器时,希望它在某固定频率λ_θ处有最大功率谱密度,同时又希望总功率最小.本文给出了这时参数应满足的条件,并研究了有关功率谱密度的极值问题.     

应用联合子波变换相关器实现图像特征抽取的研究

提出了一种应用功率谱相减技术的新型联合子波变换相关器来实现特征抽取,同时给出了实验系统和计算机模拟结果。结呆表明该系统成功地实现了图像实时特征抽取。     

凸度量空间上的一个公共不动点定理

本文在凸度量空间上推广了一个公共不动点定理,同对改进了定理的压缩条件。我们的结果椎广和改进了Gregǔs,Goebel,Rhoades,Kirk,KHAN-Sessa等人的相应结果。     

熔铸耐火砖加工用金刚石铣磨床样机比较与分析

本文用多点测试加权平均法对两台样机的噪声进行了评估．对其静、动态性能进行了测试、比较与分析．通过功率谱的分析，找出了影响整机精度的关键，提出了改进措施     

平面划分空间区域数目初探

本文就平面划分空间区域数目的有关方法及计算,进行了初步研究与探讨。     

Prominent feature selection of microarray data

For wavelet transform, a set of orthogonal wavelet basis aims to detect the localized changing features contained in microarray data. In this research, we investigate the performance of the selected wavelet features based on wavelet detail coefficients at the second level and the third level. The genetic algorithm is performed to optimize wavelet detail coefficients to select the best discriminant features. Experiments are carried out on four microarray datasets to evaluate the performance of classification. Experimental results prove that wavelet features optimized from detail coefficients efficiently characterize the differences between normal tissues and cancer tissues.     

周期平稳信号的抽样

探讨了周期平稳信号的抽样;推导了样值序列的周期自相关和周期谱,当周期频率为零时,它们分别等于时间平均自相关和时间平均功率谱。从这些自相关和谱当中,可以观察到周期平稳信号抽样的特殊性,这与平稳信号的抽样明显不同。     

一个具有四翼的混沌吸引子的混沌系统的分析与同步控制

在提出一个具有四翼混沌吸引子和每个方程含有一个三次非线性交叉乘积项的新复杂四维连续自治系统基础上,依据Lyapunov稳定性定理,采用非线性反馈控制,通过构造合适的响应系统,实现了新系统的错位同步控制．数值仿真结果表明,该非线性反馈控制器所要求的控制律简单易于实现,且收敛速度快．     

功率谱估计方法在SR电机转矩脉动控制中的应用

本文介绍了一种用功率谱估计来测量气隙磁通密度的方法,分析了该方法实现的理论可行性、具体的控制策略,并给出了原理框图和仿真结果。表明本方法能有效减小SR电机的转矩脉动,具有一定的应用价值。     

功率谱估计方法在SR电机转矩脉动控制中的应用

介绍了一种用功率谱估计来测量气隙磁通密度的方法,分析了该方法实现的理论可行性、具体的控制策略,并给出了原理框图和仿真结果.表明本方法能有效减小SR电机的转矩脉动,具有一定的应用价值.     

基于SURF特征的篮球特征匹配

体育视频中目标标识在机器视觉等领域有广泛的应用而基于传统特征的目标标识运算量大、鲁棒性差,无法满足视频标注的实时性的要求。本文基于SURF特征对篮球视频中的目标进行标识,首先利用SURF算法获取特征点,然后利用最近邻匹配法找到匹配点对,最后利用所求值得到标识后的图像。实验表明该算法能满足准确性和实时性的要求,在目标出现一定的旋转状况下仍能实现准确的标识目标。