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61.
为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法--邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征--运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用BCI竞赛2003和2001的其中两组数据进行实验,结果表明NSP算法能更有效地提取MRPs特征. 相似文献
62.
刘小青 《江西科技师范学院学报》2007,(3):100-104
中国传统的知识分子一生的追求都离不开科举,通过科举来达到他们的人生理想。本文从探寻传统士阶层这一人生追求的根源入手,运用社会交换理论来分析他们的人生心路历程。士阶层在一生当中,存在四种交流类型,分别是与君(天)、家、市民社会、师之间的交换。 相似文献
63.
就社会的发展,论述了人们对行车舒适程度的要求以及对路面施工工艺、施工水平、施工质量提出的更高要求,并对此进行阐述. 相似文献
64.
传统运动仿真的虚拟建模缺少针对复杂系统中信息子系统与物理子系统的动态性融合建模。融合传统运动学虚拟建模与信息计算的优势,针对运动仿真的精度和实时性难以满足实际工业制造需求的问题,提出面向复杂系统运动仿真的信息物理融合建模方法,并以机械臂的运动学控制为仿真案例进行验证,解决了实际环境中机械臂的驱动与仿真环境虚拟机械臂运动不一致的问题。搭建了复杂系统运动仿真虚实映射平台,集成了虚拟建模环境CoppeliaSim,融合实际机器人的运动反馈,和虚实映射计算模型,确定工业机器人运动方程的唯一位姿解。实验结果表明本文提出的方法实现了工业机器人的虚实映射实时运动仿真。 相似文献
65.
针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性. 相似文献
66.
莲房多酚的微波辅助提取技术 总被引:4,自引:0,他引:4
采用微波辅助提取莲房中多酚类化合物,并与体积分数60%丙酮回流提取法相比较.通过考察溶剂体积分数、微波输出功率、料液比、微波辅助萃取时间四因素,设计正交试验,优化莲房多酚提取工艺条件为:提取时间90 s,微波输出功率700 W,丙酮体积分数为60%,料液比1: 25(g·mL-1).在此条件下,莲房多酚和原花青素的提取得率分别为11.88%和5.58%,是体积分数60%丙酮回流提取法结果的2.1倍和2.6倍.经IR分析和HLPC检测,微波对莲房多酚类物质的结构和组成无影响,表明微波辅助法适合莲房多酚的提取. 相似文献
67.
针对功率n-LDMOS器件在动态应力条件下的热载流子退化恢复效应进行了实验和理论研究.电荷泵实验测试和器件专用计算机辅助软件的仿真分析结果表明,在施加不同的动态应力条件下,功率n-LDMOS器件存在2种主要的热载流子退化机理,即鸟嘴区域的热空穴注入和沟道区域的界面态产生,均有明显的退化恢复效应.对功率n-LDMOS器件施加2个连续3 600 s的不同应力,观察每个阶段结束时刻的CP电流曲线,发现该器件在应力变换期间确实发生了热空穴的退陷阱效应.然后,对功率n-LDMOS器件施加3个连续3 600 s的不同应力,观察每个阶段结束时刻的CP电流曲线,发现器件处于关断阶段时,已产生的界面态存在一定程度的复合. 相似文献
68.
刘娟 《北京工商大学学报(自然科学版)》1999,17(1)
大多数斜纹布牛仔裤裤腿的内侧缝都存在左前右后的不对称现象,追踪市场发现,莱维(LEVI'S)、LEE等一些较高档次的牛仔裤,同样采用斜纹布,其造型却无此现象,对其板型进行分析,得知左右内侧缝拧斜的原因是由于面料纬斜的特性造成的;而穿着舒适、运动机能性好,与该公司对牛仔裤运动松量的处理技法有着密切关系 相似文献
69.
为了提高无线传感器网络的生命周期,利用基本算术指令的运算,提出一种无线传感器网络的数据包编码加密的算法.此算法利用非线性随机异或操作,对无线传感器网络中传递的数据包进行加密.试验结果表明,减小无线传感器网络加密算法的复杂度,可以明显降低无线传感器网络的能量消耗.同时提出的数据包编码加密算法可以明显降低无线传感器网络的能量消耗,有利于无线传感器网络生命周期的延长.相比于现有的公共或对称钥匙方案,所提出的方法更加节能更有效. 相似文献
70.
根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中. 相似文献