利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

静息态亚健康失眠脑功能网络分析

针对亚健康失眠者根据匹兹堡睡眠质量指数筛选被试参与实验,利用128导脑电（EEG）分析仪,提取静息态64导脑电信号,通过多通道脑电信号同步性分析,脑功能网络的构建和分析,研究亚健康失眠者与健康人脑电信号的特异性差异,同时进一步比较分析亚健康失眠者与健康人脑电的负相关特性.分析结果表明亚健康失眠者与健康人相比,脑电信号同步性降低,脑功能网络的连接减弱,大脑的活跃度降低,并且这种差异性在脑电负相关特性中表现更为明显.     

表情驱动下脑电信号的建模仿真及分类识别

针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。     

颅内压增高皮层脑电的复杂度分析

为研究颅内压增高对脑功能的影响,以家兔为实验对象建立侧脑室灌注加压的单纯颅高压模型.采集皮层脑电信号并同步记录颅内压(ICP)、心电、呼吸、动脉血压等信号,采用迟滞粗粒化方法和Lempel-Ziv算法计算脑电信号的复杂度,分析不同ICP状态下脑电信号的非线性变化特征.发现以灌注加压前基础ICP时的状态为对照,ICP为2,4倍基础值时的脑电信号复杂度显著降低(P＜0.01);ICP越高,复杂度越低;ICP恢复正常后,脑电复杂度有恢复趋势.研究结果表明,脑电信号的复杂度可用于检测由于ICP增高引起的脑损伤并有可能对其损伤程度进行定量评估.     

基于小波变换的脑电噪声消除方法

分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰.     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测综述

围绕基于脑电信号的驾驶疲劳检测,通过大量文献检索,总结了脑电信号采集设备、脑电信号特征提取方法和脑电信号分类方法三个方面现状．分析了采集设备的便携性与舒适度问题、与疲劳相关特征的稳定性问题及疲劳检测模型的鲁棒性问题,进而梳理并总结出基于脑电信号驾驶疲劳检测的三个发展趋势：从湿式电极到干式电极;从通道内特征到通道间特征;从浅层机器学习到深度学习．     

诱发脑电信号执行控制力特征识别研究

斯特普(Stroop)干扰试验常被用于执行控制力研究中,结合脑电在认知能力领域中的应用,采用数字Stroop干扰试验来诱发脑电信号,通过以样本熵为参数试验条件下脑电信号复杂度分析,观察脑电复杂度变化规律,建立执行控制力脑电特征识别方法.随机选取35名大学生进行数字Stroop干扰试验,同时采集被试的脑电信号,对脑电复杂度分析发现:试验过程中被试脑电样本熵值先降低后上升,最后回到正常水平;Stroop干扰试验下测评分数越高的被试,其样本熵的降低幅度越小.相关性统计分析得到,样本熵变化值与执行控制力相关系数为-0.699,呈显著负相关.研究表明基于Stroop干扰试验下脑电信号复杂度能够反应被试的执行控制力.     

一种高分辨率时频分析方法用于痫样脑电波识别的研究

痫样脑电波的自动识别，对于临床癫痫诊断和长时间的脑电监护具有重要的价值。文章在对一种高分辨率的时频分析方法－离散Ｇａｂｏｒ谱分解研究的基础上，对２０例癫痫患者的临床脑电信号进行了分析研究，从这些脑电信号的时频说待高线图上，得到了易于自动识别棘波和棘慢复合波的特征。     

小样本脑电信号(EEG)处理系统

脑电信号分析,在神经生理学及脑科学研究中,占有极为重要的地位。小样本脑电信号(EEG)处理系统是我校人工智能所研制成功的。 该系统是一个多功能脑电信号分析处理系统,由IBM—PC机、专用数据采集硬件、专用处理软件3部分组成,可以较好地对脑电信号完成多种时域、频域、空间域的处理,其主     

基于独立分量分析的眼电伪迹去除方法研究

脑电信号极易受到眼电信号的干扰,这会导致脑电信号处理结果与实际情况发生较大的偏差,因此,去除包含于脑电信号中的眼电成分是信号预处理的一个重要操作。研究了独立成分分析理论及概要模型,提出一种基于Informax的优化ICA方法,对混入脑电信号中的眼电信号进行辨别、分离、重构,实验结果表明该方法能够准确地从混合信号中区分出眼电伪迹的独立成分,进而实现对原脑电信号的特征增强。     

智能仪表键盘监控的设计与实现

在智能仪表中 ,键盘监控软件实现人机对话功能 ,通过键盘设置参数、查询变量、改变显示内容等。文章针对基于DSP的涡街流量计数字信号处理系统 ,介绍了键盘监控程序的设计方法和实现方案。采用非编码键盘 ,根据状态变量法设计键值分析程序 ,采用一键多义完成参数设定和显示内容选择 ,设计出 ADSP2 181与液晶显示器 ( DG12 86 4)的接口电路 ,编制了 L CD显示程序。     

变压器局放宽频带监测及数字陷波去噪方法

传统的局部放电测量系统频率带宽通常为数10 kHz.随着计算机技术和信号处理技术的发展,宽频带测量系统比传统的局部放电测量系统具有更高的测量灵敏度,但同时容易受到外部强烈电磁干扰的影响.研制出50 kHz～1 MHz测量频带的大型电力变压器在线监测系统,主要采用前置信号处理系统和二阶级联格形数字陷波器抑制窄带周期性干扰.通过安装于220 kV变电站的变压器局部放电监测系统实测信号分析表明,该系统能够有效提取放电脉冲信号,具有较高的抗干扰能力.     

A three-dimensional spatio-temporal EEG pattern analyzing system

Spatio-temporal pattern analysis of EEG is an important tool in brain research. An EEG pattern analysis system based on a hierarchical multi-method approach is proposed here. The system consists of multiple steps including extraction of target signal, acquisition of intracranial electric activity distribution, adaptive segmentation of EEG and spatio-temporal pattern recognition. Some modern signal processing methods such as common spatial subspace decomposition, hidden Markov model are adopted. This paper also proposes an algorithm named LORETA-FOCUSS to estimate the current density inside the brain with a high spatial resolution. Microstate analysis of EEG is extended to the 3-D situation. The system was applied to the brain computer interface problem and achieved the highest accuracy of 88.89% with an average accuracy of 81.48% when classifying two imaginary movement tasks, while the data were not manually pre-selected. The result has proved spatio-temporal EEG pattern analysis is an efficient way in brain research.     

微型机在光学干涉自动化检测中应用的研究

本文提出了一种用计算机进行干涉图象数字分析和处理的新方法。该方法以分析干涉图象的二维傅氏谱为基论,引入电子学的调制解调技术,采用数字图象处理技术进行图象预处理、清噪声处理和信号滤波处理;进而求出干涉图象中所反映的被检测光学零件的质量信息。我们组装了一个以IBM-PC微机为主处理器的数字干涉图象分析系统;编制了一套完整的干涉图象分析程序。实验结果表明该方法提高了检测的精度和可靠性。它为高精度检测光学零件质量提供了一种有力的自动测试手段。     

多路波形的推进与冻结显示

叙述了由微机系统控制的ＣＲＴ波形显示方式，介绍了字符和波形显示接口电路。由接口与单片机构成的三路波形显示器采用不褪色显示、波形冻结和数据插补等波形信号处理技术，利用普通监视器作为终端。     

基于LabVIEW的虚拟教学实验平台的构建与实现

虚拟技术的发展使数字信号处理实验的分析设计过程得以在计算机上轻松、准确、快捷地完成。本文介绍了基于LabVIEW的数字信号处理实验系统。此系统具有参数调节方便、易实现、可靠度高等优点。     

利用仿真技术对数字信号处理教学改革的研究

以巴特沃斯滤波器设计为例,论述了MATLAB编程、信号处理工具箱等计算机仿真手段在数字信号处理教学中的应用,分析了数字信号处理与模拟电子技术等先修课程的内在联系。仿真技术的引入,使抽象复杂的数字信号处理理论具体化,从而降低了学生理解知识的难度,收到了很好的教学效果。     

SJ─93型数字化双制式机车信号硬件和软件设计

ＳＪ－９３数字化双制式机车信号可以接收移频和ＵＭ－７１轨道电路的信号。它采用现代数字信号处理技术，信号的接收全部采用数字化方式处理。硬件电路结构简单，尽可能地集成化，并采用最可靠的元器件。软件由开机自检、移频接收、ＵＭ－７１接收、输入输出控制、动态检测等部分组成。接收程序对ＦＳＫ信号的两个边频独立处理，移频接收过程设置５０Ｈｚ及其谐波陷波器。数字化双制式机车信号符合故障－安全原则，可靠性高，抗干扰能力强。     

脑电信号非线性动力学处理方法的研究

首先从系统方法的角度对脑电信号的研究作了定义，在此基础上具体分析了脑电信号系统分析的基本困难或难点，说明难于用建模的方法对脑电信号系统进行了研究。然后引出重构状态空间吸引子方法并阐述其在脑电信号系统分析中的意义。     

用模糊聚类神经网络设计图象矢量量化码书

讨论了一种模糊聚类神经网络模型，给出了将该模型用于图象矢量量化码书设计的学习算法。实验结果表明，模糊聚类神经网络可以为图象矢量量化压缩编码提供一种新的码书设计方法。