采用频带能量进行ECoG信号的特征提取

对于典型的采用皮层脑电图的脑-机接口系统,测试者想象左手小手指或舌头运动,提出了采用频带能量的特征提取方法.首先,把频带能量作为特征,进行导联的选择,从64导联中获取特征最明显的11导进行分析;然后采用频带能量进行皮层脑电图信号的特征提取,并利用主分量分析进行降维;最后采用Fisher线性判别分析进行两类意识任务的分类.离线分析结果表明,该方法对测试数据取得了很好的分类准确率.     

基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取

公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96. 53%。     

基于人工神经网络的扬声器故障检测方法

提出了一种基于神经网络的扬声器故障检测方法.通过扫频仪激励扬声器,采集扬声器的响应信号,利用小波包分解的方法时频分析响应信号,得到各频段的能量;对分解后各频段信号的特征能量进行提取,规一化特征能量;把规一化后的特征能量作为人工神经网络的输入,通过BP神经网络对扬声器故障进行分类识别.实验对165个扬声器进行识别,识别率为95.8%.实验结果表明,该方法简便有效,具有实用价值.     

融合频带能量特征和双向门控循环单元的运动想象意图识别

针对脑电信号分类正确率低的问题,结合频带能量、小波包变换和双向门控循环网络,提出了一种基于频带能量特征序列和深度学习算法的运动想象意图识别方法。首先,利用小波包变换对脑电信号进行分解、重构,获得运动想象相关频带信号;其次,对所得频带信号进行加窗,并滑动截取,通过计算所截每段信号能量,实现能量特征的时序化分解;最后利用双向门控循环网络对脑电信号进行识别并输出分类结果。实验结果表明:所提算法取得了92.1%的分类正确率,表明所提方法是切实可行的,能够有效改善分类识别率。     

采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类

脑磁图(MEG)具有比脑电(EEG)信号更高的时空分辨率,可以作为输入信号建立脑-机接口系统.提出一种脑磁图的特征提取和分类方法,首先对MEG信号进行预处理,然后提取时域特征,最后采用Fisher线性判别分析进行分类.将该算法用于2008年脑-机接口数据竞赛的数据集Ⅲ,该数据集为一个典型的采用MEG信号的脑-机接口系统.离线分析结果表明,该算法取得了很好的分类准确率,对两个测试者(S1和S2)的分类正确率分别为5946%和4324%.与其他方法相比,该方法简单有效,运算速度快,具有较高的参考价值.     

采用相对小波能量法的脑-机接口设计

针对基于两种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口,提出采用相对小波能量的特征提取方法.首先深入研究了相对小波能量的计算方法,然后利用相对小波能量对脑电信号进行特征提取,最后采用支持向量机进行分类,并采用分类准确率和互信息作为该脑-机接口的评价标准.离线分析结果表明:分类准确率最高为85.7%,最大互信息为0.41比特.与较常用的自适应自回归(AAR)模型系数作为特征的方法相比,所提方法具有更高的识别准确率和互信息.     

基于时频能量比的入侵事件识别方法

针对挖掘入侵事件与人步行等干扰事件的识别问题,提出一种基于时频能量比的识别方法.利用时域的节律特征以及信号包络的时域冲击特征,剔除如车辆路过、自然环境干扰等事件.留下挖掘和人步行事件.对于挖掘和人步行事件的识别,首先,对事件信号进行时域窗分割;其次,将时域分割后的每个子信号输入到一组窄带滤波器中,并计算每个滤波器输出信号与输入的时域子信号的能量比值,得到信号的时频能量比特征.最后,利用SVM作为分类器,进行分类实验.实验表明,该方法提取的时频特征所包含的冗余特征数据量小,分类所需的时间短,分类识别的准确率约为94%.     

基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出了改进小波包能量特征提取和神经网络的故障诊断方法.首先利用改进小波包算法将轴承内圈、外圈、滚动体三个部位的采集信号进行三层分解与重构;然后通过小波包能量谱提取不同节点能量,形成故障特征集;最后依次建立BP和Elman神经网络故障分类模型,将所得的小波包节点能量作为特征向量输入到故障模型,进行轴承不同故障状态的分类识别.实验结果表明,本文算法可准确分类并预测轴承运行状况,提高了诊断准确率.     

一种基于EMD-BLS的三相整流电路故障诊断方法

针对三相整流电路的故障诊断,提出了一种基于经验模式分解和宽度学习系统相结合的三相整流电路故障诊断方法.首先利用经验模式分解方法对故障信号进行分解,提取基本模式分量的能量作为特征信号;然后再利用时间复杂度、低分类高精度的宽度学习系统建立故障诊断的分类模型,有效地完成三相整流电路的故障分类.实验结果表明,经验模式分解特征提...     

基于能量—故障模式的工程机械故障诊断

基于能量-故障模式的工程机械故障诊断方法结合工程机械数学模型，根据输出信号的各频率成分能量的变化，建立能量变化到每一种故障的映射关系，得到表征每一故障的特征向量。然后与实验统计方法得出的特征向量相比较，依据特征向量进行分类决策，从而确定是否有故障及故障的位置。应用此方法，对某正常和故障状态下的信号进行分析，其评判结果与实际较为相符。     

An efficient approach of EEG feature extraction and classification for brain computer interface

In the study of brain-computer interfaces,a method of feature extraction and classification used for two kinds of imaginations is proposed.It considers Euclidean distance between mean traces recorded from the channels with two kinds of imaginations as a feature,and determines imagination classes using thresh- old value.It analyzed the background of experiment and theoretical foundation referring to the data sets of BCI 2003,and compared the classification precision with the best result of the competition.Th...     

Kohonen自组织神经网络在织物折皱等级评定中的应用

采用Kohonen自组织神经网络客观评定织物折皱等级，依据自组织神经网络的基本原理，结合自组织神经网络结构实现神经元的竞争和训练，并将结果输出到相应的分类模式中，以此确定试样的折皱等级，最后采用26种真实织物验证该方法的可行性。     

基于HHT和SVM的纤维拉伸断裂声发射信号的特征提取及分类研究

为了研究纤维拉伸断裂声发射信号的特征提取及分类方法,采用声发射技术采集了芳纶1313和阻燃黏胶2种纤维的拉伸断裂的声发射信号。通过小波变换,对采集的2种纤维的声发射信号进行消噪预处理以去除部分噪声,应用希尔伯特-黄变换对2种纤维去噪后的信号进行特征频率的提取,运用最小二乘支持向量机(LSSVM)对2种纤维的特征频率进行分类识别。结果表明:小波去噪方法可以去除信号的部分噪声;希尔伯特时频谱可以一定程度上反映2种纤维材料在时间维度上的断裂情况,边际谱上可以提取2种纤维材料声发射信号的特征频率;LSSVM能够对2种纤维材料拉伸断裂的特征频率分类识别,芳纶1313的识别率为40%,阻燃黏胶的识别率为80%,总的识别率为60%。     

基于神经网络的激光超声探伤表面波的分类

利用3种神经网络即自组织竞争神经网络、学习向量量化神经网络和概率神经网络对激光超声探伤缺陷表面波进行分类.讨论了3种网络在不同输入情况下的分类效果.实验结果表明,这3种神经网络都可以取得良好的分类效果.     

基于概率协作表示的运动想象脑电分类算法

在脑机接口的研究中，针对运动想象脑电信号的特征识别，提出了一种基于概率协作表示的分类方法（probabilistic collaborative representation based classification, ProCRC），通过比较测试样本在每个类别中的最大可能性，从而确定其所属的类别。采用BCI竞赛数据库Ⅲ中的数据集Ⅰ，利用S变换进行特征提取，然后对不同的分类器进行比较，以分类准确率作为评价标准验证了该算法的有效性。该算法的分类准确率能够达到90%,为脑机接口系统分类算法的研究提供了新思路。     

基于图象识别技术的扑克自动发牌机设计

在扑克自动发牌机上应用图象识别技术,成功地解决了扑克比赛中人工做牌套的多种弊病;提出一种新的图象分割方法——中心坐标投影法,高效准确地提取出扑克牌的标识区域,并通过多层分类器对标识区域进行准确地分类,这些问题的解决为扑克自动发牌机的整体没计和在体育比赛中的实际应用奠定了基础。     

基于小波方差的运动想象脑电信号特征提取

针对区分两种不同运动想象(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口任务,提出了以小波方差作为分类特征的方法.首先深入研究了小波变换以及小波方差的计算方法,结合验证脑电图(EEG)存在的ERD/ERS现象,然后利用小波分解系数方差对C3,C4导联脑电信号进行特征提取,最后采用最简线性分类器进行分类,采用分类正确率作为主要评价标准.结果表明,最大分类正确率为85%,最佳分类时间段为4~6.5 s.与BCI竞赛和其他方法相比,在保证分类正确率的前提下,所使用的特征提取和分类方法更加简单,具有较高的参考价值.     

脑-机接口中小波和小波包方差的特征比较

针对两种不同意识任务的脑-机接口设计,提出了以方差作为特征的方法和以分类速率作为评价标准之一的新方法.首先深入研究了小波理论,分析了小波包分解中存在的频带交错现象,然后以小波系数和小波包系数的方差作为特征,对C3,C4导联脑电信号分别进行两种特征的提取,最后采用线性支持向量机作为分类器进行分类.结果表明,两种特征对应的最大分类正确率均达到了86.43%,对应时间分别为4.32和4.31 s.因此,以小波方差和小波包方差作为特征是完全可取的;分类速率的提出能同时反映分类正确率和分类时间,为大脑意识任务分类提供了新思路.     

矿井生产地质条件分类基本问题探讨

本文在明确矿井地质条件分类必须为煤矿生产服务的前提下,探讨了作为分类基础的各种因素的特性——包括地质和技术两大类因素的特性,提出以地质同采块段和地质经济效益两个综合指标作为分类依据,以同煤层外推法和模糊数学方法作为分类的基本方法.     

基于混合范式多任务学习的图像稀疏表示

受视觉表示和多任务学习的研究结果启发，发现传统模型约束项所获得的稀疏表示或过于冗余或过于严格要求信息共享，为寻找一种折中且更加有效的特征表示方法，提出基于混合范式多任务学习的图像稀疏表示学习框架。该框架以多特征的类别信息作为先决信息对特征进行组划分。选择L2，1和L1混合范式做约束惩罚函数约束，其中L2，1范式，在特征组内提取同种特征相关共享信息，L1范式在多特征组之间去相关，选择竞争性更强的特征种类。提出的学习框架不仅实现了多特征联合，而且充分考虑了不同特征之间的互补表示能力又消除了冗余。实验结果表明，由该框架学习得到的稀疏表示不仅可以达到稀疏要求，同时也实现了较好的分 类性能，证明了混合范式算法对提取图像关键本质信息的有效性。