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。     

功率谱密度指导超光滑镜面加工

根据双向反射分布函数反演功率谱密度,利用得到的功率谱密度函数指导镜面加工,理论推导结果合理,已经用于实际镜面加工。     

基于S变换和共空间模式的运动想象脑电特征提取

针对共空间模式算法运用于运动想象脑电信号特征提取分类正确率低、计算实时性差等问题,提出运用S变换结合共空间模式算法对脑电信号进行特征提取方法。经过S变换后的信号具有更加明显的时、频、相特征,再运用共空间模式算法提取特定任务信号成分的特征,最后用支持向量机进行分类。实验结果表明:在S变换采样数较多的情况下,平均正确率达到92.8%,大大超过单纯使用共空间模式算法的正确率。如果降低S变换的采样率,系统实时性得到大幅提升,平均运行时间仅为0.85 s,平均分类正确率可达89.8%,比仅运用共空间模式算法的运行时间缩短30.9%。可见,不仅可提高运动想象脑电信号的分类正确率,还可以提高分类的实时性。     

基于共模电流频谱能量的共模干扰抑制研究

在电力电子装置中不存在两个互补对称共模噪声源时,可以采用外加补偿电路的有源并联共模电磁干扰抑制技术。分析了补偿电路与被补偿桥臂的PWM信号传输时间差对共模电磁干扰抑制效果的影响。分析了共模电流频谱最大值、频谱平均值和频谱能量3种评估指标的特点与计算,并仿真研究了它们与传输时间差之间的关系。说明了共模电流频谱能量是一个理想的快速评估共模电流大小的指标。采用DSP建立了数字化并联有源共模EMI抑制的单相半桥逆变器物理实验模型,实验结果表明了共模电流频谱能量评估的有源并联共模电磁干扰抑制技术的正确性和有效性。     

基于密度峰值聚类的电力大数据异常值检测算法

为了解决传统算法检测准确性低,复杂性高不适于电力大数据异常值检测的问题,通过密度峰值聚类算法研究了电力大数据异常值检测问题。分析了密度峰值聚类算法的聚类过程。按照聚类中心选择原则,通过相邻距离和密度的归一化乘积对聚类点的差异度进行衡量,按照差异度的统计特性与改变趋势选择最大的一组点当成聚类中心。按照z空间填充曲线与高维数据点z携带位置信息特性提出基于z的分布式密度峰值聚类算法,降低异常检测复杂性,以达到电力大数据异常值检测要求。采用优化后的密度峰值聚类算法对电力大数据异常值进行检测,在局部密度超过阈值,同时距离超过阈值的情况下,认为相应电力数据点为异常值。将基于距离的检测算法和基于密度的检测算法作为对比进行测试,结果表明:所提算法得到的异常电力数据点,和实际情况相符,和其他两种算法相比没有出现错检测和漏检测的情况。可见所提算法适于电力大数据异常值检测,且检测结果准确性高。     

基于PNN神经网络的EEG信号分类方法研究

主要对不同思维脑电信号运用时域回归方法进行预处理,然后用AR模型提取特征,最后应用PNN算法对AR系数特征进行分类.实验表明,此方法可以达到很好的分类效果.     

基于视觉和操作类脑电信号的脑力负荷分类

针对视觉和操作类任务,提出了一种基于脑电独立分量特征的脑力负荷分类方法.利用独立分量分析法从混合脑电信号中分解获得脑电信号的独立分量,再提取脑电独立分量的4个不同频段的能量特征,并对能量特征进行分类.基于脑电信号特征和脑电独立分量特征分别进行了脑力负荷分类实验,得到平均分类准确率分别为60.52%,86.14%,后者比前者提高了42.33%.     

基于AR模型和SVM的脑电信号分类

 基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中,有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类;对10导联脑电数据分别分段,并对每段建立AR模型;采用最小二乘法进行AR模型系数估计,由估计出的系数序列构成特征向量,送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集进行了方法验证,提出的方法在15试次情况下识别正确率达93.5%。实验及数据分析结果表明,应用SVM分类器对AR模型提取出的系数序列特征向量进行分类,具有较好的系统识别正确率,可为实现基于P300的BCI系统实际应用奠定理论和实验基础。     

基于SVM的四类运动想象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;最后应用改进后的支持向量机(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较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

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.     

空间飞行器诱发的密度空穴、高频场包络及电双层腔子

利用数值计算方法,选取二维三分量的泊松分布为初始扰动横场,研究了空间飞行器穿入电离层所引起的非线性效应,得到了密度、场及电势的演化图。结果显示,在飞行器远尾区形成了密度空穴、高频场包络及电双层三种坍塌腔子。研究这些效应对探测隐身飞行器以及预防电双层对飞行器造成的危害具有一定的意义。     

基于购买力平价下的共同富裕的测算模型及实证分析

近年来我国出台的一系列"国家战略性"区域规划带动了区域经济增长,培育了一大批经济增长极,提高了区域内外一体化的程度,取得了较为显著的成效。然而这些区域规划也存在缺乏统筹考虑、规划内容趋同、重政府轻市场、多头管理、法律地位不明确、方法欠科学和实施机制缺失等问题。建议进一步加强中央政府与地方政府及独立机构的互动,增强规划编制程序的规范化和透明化,更加重视发展理念的转变和制度创新,加强"国家战略性"区域规划体系的建设和各规划间的协调,加快相关立法工作步伐。