基于距离测度法的中枢神经系统损伤检测

基于AR模型的EEG信号距离测度方法可以较好地表征中枢神经系统损伤的情况.主要探讨在这种方法中利用不同的定阶准则建立相应的AR模型及其对距离测度结果的影响.同时,使用自适应滤波器对原始信号进行滤波;将分离后的平稳和非平稳成分再进行距离测度法的研究.对滤波器的参数分析表明,这种方法可以很好地消除EEG信号中可能混有的不同程度的噪声,得到的距离测度结果也能更好地表示损伤的变化情况.     

舰船水压场信号实时检测方法研究

为了有效地从风浪背景中检测舰船水压场信号,在对大量实测海浪水压场数据和舰船水压场数据分析的基础上,对海浪水压场信号的特性进行了研究,发现海浪水压场信号可用AR模型对其进行描述．从而对海浪水压场信号建立AR模型,计算AR模型的反射系数并提取其欧氏距离作为特征,采用滑动检测法对信号进行实时检测．通过大量实测数据检验其有效性,结果表明,该算法简单,能较好的检测目标信号．     

平稳噪声背景下短时动态信号的自适应滤波

根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别，以时间序列的AR模型理论为依据，导出背景噪声自适应白化滤波器的结构，并用变步长LMS算法实现自适应滤波．合理设计LMS算法的收敛速度，使得滤波器既能白化背景噪声，又能使动态信号失真不大．当输入信号只有平稳背景噪声时，滤波器输出是白噪声；如果输入信号中含有短时动态信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形．仿真计算结果表明，文中给出的方法用于从4，5级海况下的海洋波浪噪声中提取动态船舶水压场信号时，能提高信噪比达20dB．该方法可推广到其它场合，用于从平稳噪声背景中提取短时动态信号．     

基于独立分量分析的诱发电位信号提取方法

诱发电位（EP）信号在检测神经系统状态时有重要意义，但EP信号总是没在自发脑电波（EEG）信号中，因此，为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变，需要从二的混合信号中提出EP信号。独立分量分析（ICA）是一种新近发展起来的信号分离方法。本反ICA方法应用于EP信号的提取，并与传统的滤波方法进行了比较。计算模拟表明，采用ICA方法进行噪声分离的结果明显优于信号滤波方法。     

BP神经网络在健康监测基准模型损伤识别中的应用

本文针对ASCE提出的健康监测基准问题的结构模型,分析了基于固有频率的结构损伤识别方法,使用MATLAB软件模拟不同的结构损伤情况,根据得到的固有频率构造BP神经网络输入参数并进行相应的训练,通过神经网络对结构损伤分步分层次的进行诊断。通过数值分析结果说明这种方法可以取得较好结果,也进一步说明神经网络技术是进行结构损伤识别有效方法。     

一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法

室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种运用卡尔曼滤波器对信号数据进行平滑预处理,随后利用最小二乘法进行分段曲线拟合从而实现定位的算法.通过实验测试结果表明,本文所提出的算法平均定位精度可达0.9 m,与普通数据平均值预处理算法和曲线直接拟合方法相比较,定位精度更高;比直接应用对数距离损耗路径模型的定位算法更为合理可靠,能够在一定程度上满足无线传感器网络室内定位需求.     

基于AIC准则的脉动风速时程模拟

阐述脉动风速时程模拟的方法和AIC准则。采用线性滤波器中的AR模型,结合AIC准则进行模型阶数选择,用MATLAB编程模拟脉动风速时程,并与目标功率谱进行比较,模拟效果较好,可以满足工程精度的要求。     

道路模拟试验系统中自适应滤波器的实现

阐述了采用自适应有限脉冲响应滤波器的多通道逆向控制方法及其自适应滤波器的实现方法，采用这种方法控制道路模拟试验系统，精确地再现了期望的响应信号。     

基于独立分量分析的诱发电位信号提取方法

诱发电位(EP)信号在检测神经系统状态时有重要意义.但EP信号总是淹没在自发脑电波(EEG)信号中,因此,为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变,需要从二者的混合信号中提取出EP信号.独立分量分析(ICA)是一种新近发展起来的信号分离方法.本文把ICA方法应用于EP信号的提取,并与传统的滤波方法进行了比较.计算机模拟表明,采用ICA方法进行噪声分离的结果明显优于信号滤波方法.     

基于非高斯AR模型微弱信号双谱分析

采用高阶谱分析方法,基于非高斯AR参数模型对舰船微弱水声信号进行双谱分析.讨论了双谱和目标信号建模的相关概念;对实验数据进行高、低信噪比信号检测效果比较以及双谱与周期图功率谱的比较分析.分析结果表明,利用非高斯AR模型双谱技术分析水声微弱信号是一种新的有效方法,能够显著提高检测微弱信号的能力.     

Robust Spectral Estimation of Track Irregularity

Because the existing spectral estimation methods for railway track irregularity analysis are very sensitive to outliers, a robust spectral estimation method is presented to process track irregularity signals. The proposed robust method is verified using 100 groups of clean/contaminated data reflecting he vertical profile irregularity taken from Bejing-Guangzhou railway with a sampling frequency of 33 data every 10 m, and compared with the Auto Regressive (AR) model. The experimental results show that the proposed robust estimation is resistible to noise and insensitive to outliers, and is superior to the AR model in terms of efficiency,, stability and reliability.     

基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究

为了获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,采用驾驶模拟实验研究方法,采集驾驶员在清醒及疲劳状态下的脑电信号,对比分析不同状态下脑电信号的时域特征,选取表征信号复杂程度的样本熵作为驾驶疲劳判别指标,并利用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析方法,确定基于脑电信号样本熵值的驾驶疲劳判别阈值.研究结果表明:脑电信号样本熵值处于区间(0.32,0.71)时,驾驶员处于疲劳过渡时期,可能出现疲劳特征;脑电信号样本熵值小于阈值0.605时,判定驾驶员处于驾驶疲劳状态,准确率为0.95,该值可作为基于脑电信号样本熵的驾驶疲劳判定阈值.      

面向智能交通的单目视觉测距方法研究

与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息,车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后,建立单目相机数学模型,介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后,综合应用单目视觉测距方法,设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验,证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性,可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.     

基于Rao-Blackwellised粒子滤波的岩石声发射信号去噪

针对声发射数据采集过程易受随机噪声干扰,提出了Rao—Blackwellised粒子滤波的信号降噪方法。在地震波模型的基础上,建立了声发射信号的状态空间模型。由于两者在某些方面有相通性,从而把降噪问题转为在状态空间模型下的滤波问题。首先,通过对构造信号的仿真实验,验证Rao—Black—wellised粒子滤波能够用于信号滤波;其次,利用Rao—Blackwellised粒子滤波,对石灰岩声发射信号进行降噪处理,并取得较好的滤波效果,从而为处理声发射数据提供一条新途径。     

基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

针对“路怒症”诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15 名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ 波百分比与β 波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.     

AN ANALYSIS OF THE MICROSTRUCTURE CHARACTERISTICS IN HUMAN KIDNEY WITH ULTRASONIC BACKSCATTERING

Theimagingofthemeanspacingofthescatter ersofbiologicalsofttissuesshowseveryindication ofbecominganeffectivemeanstodeterminethe characterizationofultrasonictissuesandclinical pathologicaldiagnosis.Uptonowtherearequitea fewmeansintroducedfortheestimationof…     

偏离规范的要求授权的所需导航性能飞行 程序设计及实例分析

要求授权的所需导航性能（RNP AR：Required Navigation Performance Au? thorization Required）飞行程序设计灵活,用于高原山区和地形复杂机场可以降低运行标 准.在实际运行中为降低运行标准设计的RNP AR 飞行程序可能会偏离相关规范,本文 研究了实际中由于地形等原因,在最后进近对正跑道的最短距离和复飞RNP 值小于1 的 最大长度等方面偏离相关规范的情况.以国内某机场RNP AR 进近程序设计为例,设计 了在最后进近滚出点到入口的距离和复飞最大长度都偏离国际民航组织（ICAO：Interna? tional Civil Aviation Organization）规范的RNP AR 进近飞行程序,给出了进近和复飞设计 参数.通过某机型的模拟机验证说明设计的偏离规范RNP AR 飞行程序是可行的,能够 满足运行和安全水平要求.     

基于间距临界值的短连线交叉口信号优化方法

应用美国NEMA标准和Paramics 仿真，首次引入间距临界值的概念，研究短连线交叉口的信号控制优化方法.首先，基于交通特性分析，按照信号控制方式将短连线交叉口分为信号合并和信号协调两类.进而构建短连线交叉口的信号控制方式选择模型，通过两个交叉口间的间隔距离与临界值的比对来判断信号控制方式的类型.基于美国NEMATS-2 标准中提出的双环相位结构，分别建立两种控制方式对应的信号相位相序设置策略和信号配时方法.最后，利用Paramics 交通仿真软件对实际调研的两处典型短连线交叉口的现状交通方案和优化改进后的方案进行仿真分析.得到的仿真评价指标结果表明，改进方案达到了优化效果，同时也说明提出的短连线交叉口信号控制方法有效且可行.