侵入式脑神经信号监测与调控技术研究进展

脑科学研究是当今自然科学面临的一项重要挑战.大脑是人体的神经枢纽,控制着人体的各项生理活动.脑神经信号监测与调控技术能够建立大脑与外部设备之间的信息连接通路,从而实现对大脑中信息的读取以及对脑活动的控制,因此在疾病诊疗、军事、教育、娱乐等领域具有广阔的发展和应用前景.尽管目前脑神经信号监测与调控技术已经取得一定成果,但对于侵入式脑信号监测与调控技术的研究仍处于起步阶段.本文简要介绍脑神经信号监测与调控技术的基本原理,从信号获取、调控手段和电极制备等关键技术角度阐述侵入式脑信号监测与调控技术的国内外研究现状,讨论其面临的信号质量、调控准确性和生物安全等方面的挑战.最后,展望该技术在脑机接口等前沿领域中的应用前景.     

非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法

提出了非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法,将冲激信号通过低通滤波器后,按照信号新息率进行采样,然后对采样得到的离散时间信号进行傅里叶变换,采用最小二乘零化滤波算法可以准确地重建原始冲激信号。在冲激信号个数较大及受到噪声影响时,最小二乘零化滤波算法性能恶化,通过适当提高采样率,使用奇异值分解重建算法,可以获得理想的重建结果。分析和仿真结果证明,所提出的非带限冲激信号低通采样和重建方法,能够以较低的速率进行采样和恢复原始冲激信号,并具有良好的抗噪声性能。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

面向三维信号的非线性分组码

设Z[^3（-2的平方根）]是代数数域Q（^3（-2的平方根））的代数整数环,把商环Z[^3（-2的平方根）]／（p^n）的乘法单位群分解为群的直积,由此获得三维信号空间并可用来构造分组码,这些码能够改正某些错误。     

改进的两层BiLSTM的心电信号分割方法

心电信号的分割方法可以有效地反映运动员的心脏功能和身体机能状况.通过人工对心电信号的手动分割往往耗费大量的时间和精力.为了实现自动化的心电信号分割,本文提出了一种改进的两层双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的心电图分割算法,可以前向和后向分析时间序列,以检测和定位重要波段,如P波、QRS波群和T波.实验使用公开QT数据集进行验证,以模拟运动员在赛前的心电数据.在与LSTM,BiLSTM以及两层BiLSTM的对比实验中,本方法的所有评价指标均有所提升.其准确率达95.68%,召回率为91.62%,精确度为91.05%,特异性为96.64%,F1分数为91.41%.结果表明该方法对心电信号进行分割具有较好的效果.     

新型相位差可调的多通道信号发生器设计

利用直接数字频率合成器芯片AD9959设计了一种相位差可调节的多通道正弦信号发生器。系统设计以直接数字频率合成(DDS)技术为核心,采用USB2.0控制器CY7C68013实现整个系统的控制。通过对系统硬件和软件分析,搭建了系统实验电路。实验结果表明,信号源产生的输出信号频率稳定,频率切换速度快,可实现任意两个通道间设定的相位差恒定输出,四通道信号源均能对频率、幅度和相位等指标独立调节。     

基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法

作为武器装备的重要组成部分,复杂机械设备发生故障会严重影响其性能,如何将故障特征有效提取出来尤为重要。针对复杂机械设备振动信号非平稳非线性的特点,本文提出利用自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）结合能量熵的方法提取信号故障特征,并以某型装备柴油机为例进行验证。通过构建多分量调制信号,分析比较了EMD、EEMD、CEEMD以及CEEMDAN四种算法的分解效果。利用CEEMDAN对振动信号进行分解,提取相关性较大的IMF分量的能量熵作为特征向量,输入到支持向量机中进行模式分类。研究表明,CEEMDAN能够一定程度上抑制了模态混叠问题,对于不同类型的故障能够有效的识别。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

小信号模型Superbuck变换器控制系统的设计

为了进一步减小超级变换器—Superbuck变换器的输出纹波,本文针对Superbuck变换器进行控制系统的设计。根据典型的Superbuck变换器主拓扑结构开环频率特性,设计出一种双闭环控制系统,给出了方案、系统设计图和设计后的系统开环传递函数。本文对设计的控制系统进行了仿真,仿真显示,与国内外设计的Superbuck控制系统相比,系统输出性能得到了提高。