小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。     

家犬腰椎牵拉损伤引起马尾神经功能改变的实验研究

设计了椎间松解及椎体外固定器固定的动物模型 ,通过调整外固定器长度 ,造成椎管内马尾神经牵拉损伤。当外固定器长度增大 2 cm时 ,马尾诱发电位( CESEP)的 N2 波幅度降低。动物清醒后出现 :1后肢运动与感觉障碍 ,神经功能评分明显降低。随牵拉强度增加 ,N2 波幅度逐渐降低并伴 CESEP图形畸变 ,直至最终消失。 2双后肢运动及痛觉丧失。神经功能评分减至 0分。故通过调整外固定器长度 ,可动态改变脊柱牵拉损伤程度 ,损伤程度与 CESEP及动物神经功能评分一致。该模型还有可排除 SEP假阴性或假阳性之突出优点。     

论神经元再生现象的科学认识论意蕴

本从神经元再生这一新的医学发现出发，阐述了神经元再生现象对以稳定神经结构为基础的科学认识论带来的挑战，并就它对人的大脑可塑性、人工智能的拓展及传统认知观念的更新所具有的意义进行了多角度的分析。论力图表明：神经科学的新发现必然会不断地粉碎陈旧的思维定势所设置的障碍，改变我们对世界的看法，推动哲学观念的变革。     

基于图像处理铁路信号灯特征提取

利用数字图像处理技术通过MATLAB对铁路信号灯图像进行了图像增强,图像剪切及边缘检测处理,实现了信号灯几何特征(面积、周长,圆形度)的提取,为实现对信号灯的有效监测和识别提供了技术保障.     

外周神经末梢相互影响的研究——循经感传外周机制的探讨

1977年作者曾提出经络实质二重反射假说。认为针刺除通过中枢引起反射效应外(长反射),还可能通过外周神经末梢的联系传递信息(短反射)。本实验用大鼠,以氨基甲酸乙脂麻醉,找出并切断腓浅与腓深神经,断绝其与中枢的联系。电刺激腓浅神经而在腓深神经干与引导动作电位(AP)。结果发现只有少数可以引出(5.7%),但在“足三里”穴电针诱导30分钟,拔出毫针后,再用电刺激腓浅神经,在29只大鼠中有17只(58.6%)从腓深神经干上引出了AP。由于“足三里”的部分组织既有腓浅又有腓深神经支配,故本实验提示在一定条件下外周神经末梢间能够进行信息传递,一根神经纤维的冲动可以通过末梢引起另一纤维的兴奋。这种信息传递也许是经络感传的实质。     

大白鼠同神经与不同神经输入对脊髓背角神经元的会聚

实验用大白鼠。分级刺激腓肠神经和腓肠肌神经,对被激活的背角神经元进行观察,进而对皮肤、肌肉神经传入会聚神经元进行了分类,发现同一神经刺激被激活的背角神经元可分为A、A—C和C 3个类型,其中A—C型占多数(皮神经激活68%,肌神经激活50.4%)。实验中记录到125个皮,肌会聚神经元(CMCN),按对皮、肌A类和C类传入纤维的反应,分为A—A、A—AC、AC—A,AC—AC、C—C 5型,其中AC—AC和A—A型占多数(分别为46.27%和26.12%).结果提示,上述多种会聚形式,可能是皮、肌粗、细初级传入在脊髓水平对感觉传入(特别是痛觉)进行调制的基础,因此将在镇痛、痛过敏中起作用。     

类比法在十字环形交叉口相位设计中的应用

通过类比法,将一般十字交叉口的常用相位设计方案类推到环形交叉口,得到优化方案,并依据不同的交通流状况具体分析四种相位方案在环形交叉口中的运用．可有效解决环形交叉口的信号控制方案设计中存在的困难。     

城市道路机动车交通信号灯的组合研究

针对城市道路机动车信号灯组合方式各异、设置规格多样的现状,解读现行国标关于机动车交通信号灯的若干规定,并结合实际应用情况,上至规范、下至管理,总结目前信号灯组合设置中存在的问题,提出城市道路机动车交通信号灯的优化组合方案,以期最终实现交通信号灯设置的规范化、标准化。     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于多阈值处理的信号多尺度估计算法

给出了一种基于多阈值处理的信号多尺度估计算法。首先对原始测量进行了多尺度小波分解,得出各尺度上的平滑信号和细节信号。对各尺度上的细节信号再作进一步的小波分解,对分解出的次平滑信号和次细节信号进行不同的阈值处理,然后重构,作为相应尺度上的细节信号。最后对最粗尺度上的平滑信号作卡尔曼滤波,再依次与各尺度上的细节信号进行重构,最后得到原始尺度上的信号估计值。     

Low Speed Bearing Fault Diagnosis Based on EMD-CIIT Histogram Entropy and KFCM Clustering

In view of weak defect signals and large acoustic emission(AE) data in low speed bearing condition monitoring, we propose a bearing fault diagnosis technique based on a combination of empirical mode decomposition(EMD), clear iterative interval threshold(CIIT) and the kernel-based fuzzy c-means(KFCM) eigenvalue extraction. In this technique, we use EMD-CIIT and EMD to complete the noise removal and to extract the intrinsic mode functions(IMFs). Then we select the first three IMFs and calculate their histogram entropies as the main fault features. These features are used for bearing fault classification using KFCM technique. The result shows that the combined EMD-CIIT and KFCM algorithm can accurately identify various bearing faults based on AE signals acquired from a low speed bearing test rig.     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

城市主干道交通信号群系统控制的参数优化设计模式及其模拟系统开发

在引入交叉口信号状态位差概念基础上,提出交通信号系统控制的比例信号相位差设计方案,并在HCM信号延迟计算式的基础上整理出规范化的信号周期及有效绿信号比优化设计模型,从而构成一套完整的城市主干道交通信号群系统控制参数优化设计模式。采用VC^ 程序设计语言编制了具有较好可视性的模拟系统软件,并用此系统软件进行了模拟实验,验证了控制参数优化设计模式的正确性。     

用B样条神经网络控制非线性系统的混沌运动

采用B样条神经网络，通过选取混沌系统不稳定周期轨道的不动点附近的数据作为参数扰动模型输入样本的学习，把该模型训练成神经网络混沌控制器，从而预测出混沌系统将来时刻的时间序列，获得控制混沌系统的扰动信号。用该扰动信号，将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定的不动点处．通过对Henon映射的数值仿真实验，证明采用B样条神经网络控制非线性混沌运动是有效的．     

PERFORMANCE ANALYSIS OF SECOND-ORDER STATISTICS FOR CYCLOSTATIONARY SIGNALS

Introduction　　 In natural and man- made signals,there existwidely a special kind of non- stationary signal,forwhich the statistics,correlation function or higher-order statistics,vary not only with time but alsowith multiple incommensurate periods ( periodicallyor polyperiodically) .The random signal,such ascommunication,radar,telemetry,sonar,etc andthe data thatsubjectto seasonal and rhythmic vari-ations,such as hydrologic,oceanic,climatic,ex-hibit periodically the time- varying characteris…     

Review on tactile sensory feedback of prosthetic hands for the upper-limb amputees by sensory afferent stimulation

Loss of sensory function for upper-limb amputees inevitably devastates their life qualities, and lack of reliable sensory feedback is the biggest defect to sophisticated prosthetic hands, greatly hindering their usefulness and perceptual embodiment. Thus, it is extremely necessary to accomplish an intelligent prosthetic hand with effective tactile sensory feedback for an upper-limb amputee. This paper presents an overview of three kinds of ex- isting sensory feedback approaches, including cutaneous mechanical stimulation （CMS）, transcutaneous electrical nerve stimulation （TENS） and direct peripheral nerve electrical stimulation （DPNES）. The emphasis concentrates on major scientific achievements, advantages and disadvantages. The TENS on the skin areas with evoked finger sensation （EFS） at upper-limb amputees＇ residual limbs might be one of the most promising approaches to realize natural sensory feedback.     

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

基于BP神经网络的公路平曲线自动识别分析

针对公路平面线形自动选择技术中的平曲线识别展开研究,首先根据平曲线的识别原理设计平曲线的识别过程,然后建立基于神经网络的曲率图识别模型,该模型以曲率图的特征向量为输入,以曲率图的识别向量为输出,并采用试算法确定隐层的神经元个数,最后进行案例分析。     

An independent component analysis algorithm through solving gradient equation combined with kernel density estimation

A new algorithm for linear instantaneous independent component analysis is proposed based on max-imizing the log-likelihood contrast function which can be changed into a gradient equation. An iterative method is introduced to solve this equation efficiently. The unknown probability density functions as well as their first and second derivatives in the gradient equation are estimated by kernel density method. Computer simulations on artificially generated signals and gray scale natural scene images confirm the efficiency and accuracy of the proposed algorithm.