基于傅里叶变换的脑机接口系统实现方法

脑机接口系统要求实时的处理速度和较高的准确识别率.在对脑电信号进行幅频分析和相同步分析的基础上,提出一种意识任务识别在线脑机接口系统实现方法.提取谱峰和相同步相干性指数作为反映大脑运动意识任务状态的特征参量,设计基于信息积累的时变线性分类器,对左右手想象意识任务进行识别,获得了满意的结果,最大分类正确率达到90.72%.研究结果表明,谱峰特征是事件相关去同步/同步的一个敏感的量化参数,结合相同步相干性指数能够提供更多反映大脑意识任务状态的信息.该方法采用快速傅里叶变换和线性判别式分析,特征提取和分类算法简单,计算速度快.为在线脑机接口系统的实现提供了新的思路和途径.     

基于虚拟人的智能提示系统研究与应用

本文讨论了将虚拟现实,人工智能和上下文感知应用于智能提示系统的技术,对虚拟人的表现形式,系统的智能化,及上下文感知处理给予实现.最后结合一个在ATM自动柜员机上的应用给予说明和展示.     

周期性混沌混合自相似行为表征

基于Galerkin方法，得到了方腔内高粘度流体上下盖振动拖动下瞬时速度场近似解析解。建立了混合过程动力学方程，采用了4阶Runge-Kutta方法进行示踪剂数值积分追踪，得到了示踪剂构型随时间的变化。流场表现出对初始位置的敏感特性，证实了方腔内周期性混沌的存在。经过一定的时间后，同一位置出发的不同取向的流体微元，界面拉伸增长随时间达到渐近分布，长度之比不再发生变化，并随时间呈指数规律增长。不同初始位置的示踪剂界面拉伸表现出自相似行为，示踪剂界面的几何特征也表现了这种自相似性。     

基于功率谱估计和神经网络的脑-机接口研究

脑-机接口是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统。利用功率谱和神经网络对不同意识任务的脑电信号进行分类。首先对脑电信号进行预处理和基于MUSIC算法的功率谱,提取脑电信号功率谱值作为特征,然后利用LVQ网络对两类不同意识任务进行分类。仿真试验表明,该方法取得了很好的分类效果,而且分类速度非常快。     

界面的空间相对位置和两面角的测量误差

两面角的测定在金属材料、冶金等领域具有广泛的意义.本文从数学分析的角度出发,通过建立决定两面角有关界面的空间位置模型,给出了不同界面偏离理想状态的程度与由此产生的两面角误差之间的严格解析关系,从而为界面的空间相互关系对两面角数值的影响提供了理论依据.     

FOXBASE环境下用户界面处理方法的讨论

本文以 CCDOS2.13H 汉字操作系统和在其支持下的 VGA(640×480像素)彩色显示器为外部环境,讨论由 FOXBASE 利用 CCDOS2.13H 汉字操作系统的特殊命令进行用户界面处理的方法。     

Hydrophobic mechanism and criterion of lotus-leaf-like micro-convex-concave surface

According to the principle that the contact angle of liquid droplet always increases on a limited liquid-solid interface,it is suggested that the integration of many small-size limited liquid-solid interfaces results in the increase of the hydrophobicity of lotus-leaf-like micro-convex-concave surfaces.Mathematical equations of the stability of liquid-droplets on the surface of lotus-leaf-like structure were established.The relationship between the theoretical critical-radius of the void of micro-convex-concave surface and the nature of the solid and the liquid was drawn.The three conditions of realizing hydrophobicity were described.The result of computation has shown that when the radius of the void of micro-concave-convex surface is less than the theoretical critical-radius r c,the droplets may always be in a stable state on the solid surface with the contact angle greater than 90°.Theminimum area of the liquid-solid interface and low surface energy of solids are important factors in realizing hydrophobicity.The effective work of adhesion W a ’ was proposed as a criterion for measuring the hydrophobic ability of the solid surface.     

基于CSP-BPSO的脑-机接口电极选择

在与运动相关的脑–机接口(BCI)中,安置不必要的电极可能会引入伪迹,不利于特征提取和分类.为此,文中提出一种基于共空间模式(CSP)和二进制粒子群优化(BPSO)的电极选择方法.该方法在提取高区分度特征的同时限制电极数量,并依据CSP滤波器的权值调整初始电极组合的生成概率,以提高BPSO的收敛速度.实验结果表明:采用文中方法,选择少数电极即可获得令人满意的分类精度.     

基于可生长自组织映射的意识任务分类

在基于脑电（EEG）的脑一机接口技术中，使用可生长自组织映射（SOM）神经网络进行了5类意识任务分类的研究．结果表明：①可生长SOM能够根据数据内部结构自适应地调整确定其映射网络的拓扑形状，在一定程度上反应了数据的分布特征；②可生长SOM更关注那些表达误差比较大的映射单元，从而整体上减小了映射网络的表达误差，提高了对数据模式的表达能力，有利于模式的分类处理；③可生长SOM侧重于表达类别之间的边界信息，这对于分类问题有着积极的作用．与传统SOM相比，使用可生长SOM进行5类分类处理得到的分类精度提高了10％左右，分类正确率可以超过80％，说明可生长SOM在脑-机接口系统中有着很大的潜在应用性．     

相干平均单次提取脑-机接口信号

为了实现脑-机接口通信信号的单次提取,基于视觉诱发电位在脑部不同位置的相关性应该比自发脑电信号强这一特点,采用多通道的同步平均信号作为特征,用支持向量机分类算法,对一名受试者200次选择作业的记录进行了分类.结果表明,在仅利用Cz与Pz两个通道的信号叠加平均后,取250～550 ms时段的信号作为分类器的特征值,能达到97%以上的分类精度.这可为简化脑-机接口系统的设计、提高通信速率提供参考.