基于EEMD-JADE的单通道EP信号少次提取方法

生物医学工程中诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一是检测与分析诱发电位(Evoked Potential,EP)信号.现有的方法可以在混合信号中分离出经过成多次刺激的EP信号,但丢失了其瞬时特性,因此EP信号的少次提取是当前生物医学信号研究中的一个重点问题.给出了一种基于EEMD-JADE单通道盲源分离算法,只利用2个周期的EP与EEG信号随机混合成的单通道观测信号中分离EP信号,仿真实验证明了EEMD-JADE算法的有效性.并与EEMD-PCA-ICA方法比较,结果表明EEMD-JADE算法从2个周期的单通道观测信号中分离EP信号时性能优于后者.     

基于Jade的EP信号少次提取方法

给出了一种基于Jade的EP信号少次提取方法,实验表明,这种方法能够有效地提取出混合在噪声中的2个周期的EP信号,并与Fast ICA算法在数据分析,相关系数矩阵分析,算法执行时间分析这3个方面做了比较.通过数据和实验发现,Jade算法能有效的少次提取EP信号,且提取效果好于FastICA算法.     

基于自适应正交变换线性组合器的EP信号压缩方法

研究了自适应正交变换线性组合器（ＡＯＴＬＣ）的原理，并将其应用于ＥＰ信号的数据压缩之中，分析和计算机模拟的结果表明，在保持同样压缩率的情况下，对ＡＯＴＬＣ压缩数据所恢复的ＥＰ信号进行潜伏期变化估计的性能，优于采用常规的差分脉冲编码调掉（ＤＰＣＭ）方法压缩重建ＥＰ信号并估计潜期变化的性能在保持各自潜伏期估计性能相近的情况下，ＡＯＴＬＣ的压缩率优于ＤＰＣＭ，另一方面，ＡＯＴＬＣ具有削弱随机噪声的能力，     

EP 信号潜伏期变化的自适应相位谱估计方法

研究了诱发电位（ＥＰ）信号潜伏期变化的检测与估计问题．传统的时域平均ＥＰ信号检测方法不能跟踪潜伏期的时变特性，基于相关计算的ＥＰ信号检测方法在存在外界周期性干扰的条件下是很不可靠的．本文提出一种自适应相位谱时间延迟估计方法，用于在低信噪比和低信扰比条件下检测和估计诱发电位信号潜伏期的变化．实验和计算机模拟表明，在信噪比和信扰比均低至－５ｄＢ时，本文方法仍能有效地跟踪ＥＰ信号潜伏期的变化，给出正确的估计结果．这种方法也可以用于时实ＥＰ信号的分析和处理．     

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。     

一种EP信号多峰融合的分解方法

提出一种基于高通滤波的ＥＰ信号重构方法。这种方法可以有效地提升ＥＰ信号中的高频信息，增强信号的细节部分，并达到分解融合峰的目的，从而有助于改善利用ＥＰ信号进行临床诊断的可靠性和准确性。     

信号交叉口饱和流率动态提取方法

提出了利用感应线圈检测器动态提取饱和流率的方法,前后车辆离开线圈的时间差为车头时距,计算第4辆至最后一辆处于饱和状态车辆的平均饱和车头时距,运用指数平滑法处理历史饱和车头时距与当前周期饱和车头时距.确定了车型及饱和车头时距判断阈值,当线圈占用时间大于小型车平均占用线圈时间2倍时,判断为大型车,小型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加1 s,大型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加5 s.用VISSIM软件进行仿真,验证提取方法的有效性.仿真结果表明:动态提取方法能减少饱和车头时距突变的影响,当前周期车头时距骤减31.3％,饱和流率仅增加5.6％,5个周期的饱和流率分别为1 782、1 682、1 600、1 690、1 773 veh· h-1,而HCM模型的计算结果为1 680 veh· h-1.与传统方法相比,该方法能满足动态提取的需求,实施成本低.     

基于车辆轨迹重构的信号交叉口延误提取研究

通过信号交叉口设置的监控设施,获取停车线前f 辆车的相关信息,以其为分析数据源,重构车辆运行轨迹,提取信号交叉口的延误参数. 对于轨迹重构中车辆运行时减速、停车、启动,以及恢复正常行驶速度等关键时间点的确定方法为：借助前f 辆车的停车时间信息和车辆到达概率分布函数,确定后续车辆的停车时间;结合车辆减速过程满足的双曲正弦函数,确定经历排队车辆的减速时间点;以前f 辆车的启动时间为输入,借助饱和车头时距,计算车辆启动时间点;根据车辆加速满足的匀变加速过程,确定车辆恢复正常行驶速度的时间点. 最后,通过实际车辆轨迹数据验证了该方法的精度.     

基于压缩感知的滚动轴承故障信号提取技术研究

针对目前奈奎斯特采样方式对信号进行采集所产生的数据量较大的问题,提出一种基于压缩感知并结合神经网络的滚动轴承故障信号检测方法,通过K-奇异值分解算法构造冗余字典,利用神经网络以映射后观测矩阵的前一部分值预测全部观测值,实现信号的二次压缩,最终利用子空间追踪算法基于预测出的观测矩阵对信号进行重构,通过重构信号频谱可获得轴...     

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Gabor变换的信号降噪方法

介绍了Gabor变换的基本理论,提出了一种基于Gabor变换的降噪方法.该方法首先对信号进行Gabor变换,并选择合适的阈值对Gabor展开系数进行处理,然后对处理后的Gabor展开系数进行Gabor逆变换,从而实现降噪.仿真结果表明,该方法具有很好的降噪效果,为机械故障诊断提供了一种新的思路.     

基于事件驱动的城市交通信号控制方法

随着城市交通信号控制需求的不断提高,各种新智能交通信号控制算法不断被提出和改进。然而受到现有设备固有控制方式和不同类型信号机无法协同的局限,智能控制算法多停留在理论研究和仿真试验阶段。为实现不同交通信号控制算法的统一模式,提出一种基于事件调度的交通信号控制模型（ED-Model）。该模型将控制算法拆分为状态检测与请求调度两大功能模块,通过扩展后状态检测的抽象概念事件统一了系统输入,通过交通信号控制请求调度系统实现系统输入的响应模式,从而实现各类交通信号控制算法的统一实现架构。分析表明,ED-Model可以有效地实现当前各类常规控制需求,并对其他各类智能算法的移植实现具有较好的可扩展性。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．     

基于小波分析的大型回转支承故障特征信号的提取

现场的测试及分析发现，门座式起重机回转支承的局部损伤及由缺陷类故障所引起的低频振动信号由于受到系统高频固有振动及其他背景噪声的干扰而难以分离，小波分析以其良好的时频局部化分析特性，弥补了传统信号分析方法如傅立叶变换、短时傅立叶变换等的不足，较好地实现了对信号全貌及其局部特性的双重分析．文中提出利用小波分析方法的特性有效地提取回转支承装置在强噪声等复杂背景下的局部损伤及缺陷类等故障信息．     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

基于人的信号配时方法研究

传统的信号配时都是以减少车辆的总延误为目标,这样并不能很好地体现出整个社会中人的时间价值.文中以减少所有通过交叉口的出行者的总延误为目标,在传统的信号配时方案的基础上,提出了一套新的配时方案,同时以减少出行者的总延误时间为目标给出了相应的延误评价公式.对杭州市文一路-古翠路口的实测交通数据进行分析,论证了本配时方案的有效性.     

基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

分别采用面向对象、最大似然、支持向量机3种分类方法进行实验区高分辨率遥感影像的道路提取,并作分类精度评定。结果表明,面向对象法能够综合利用高分辨率遥感影像的波谱、几何、纹理等多种特征信息,可有效克服影响因素的干扰。本案面向对象法道路提取的总分类精度较高,获得的分类结果较好。     

基于EP7312的税控收款机系统的设计

本文介绍了一种税控收款机微控制器系统,此系统融合智能卡应用技术,使税务部门监管人员和操作员能及时掌控所有时段的交易和税务信息。详细描述了此系统的硬件设计原理,对中央处理器、串口扩展、智能卡控制等模块进行了说明;同时描述了软件设计原理,对税控、通讯等软件部分进行了详述。整个系统设计简洁,可靠性高,实时性和扩展性强,具有很强的竞争优势。