一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。     

基于表面肌电信号的虚拟现实控制系统设计

为了减少传统康复训练的单调乏味,设计了一种利用无线表面肌电控制虚拟现实环境中厨房的实时控制系统。该系统是以MATLAB为平台,利用图形用户界面进行设计;在算法上利用均方值与移动平均窗方法对实时肌电信号进行检测与分割;采用幅值绝对值均值和小波系数奇异值作为特征值;选取支持向量机算法进行模型训练和分类识别;最后,完成对虚拟厨房的动作控制。结果表明,该系统可以完成对虚拟厨房动作的实时控制,平均识别率为90.31%。后续可用于肌肉康复训练的患者,可提供具有沉浸感和真实感的虚拟厨房生活场景,对患者的康复具有积极意义。     

沈北、大庆混合减四线脱蜡油NMP精制及选择性系数求取

以沈北、大庆混合减四线脱蜡油为原料,进行NMP单级抽提试验,借助数学手段得到最优操作条件.NMP精制的最佳操作条件为:剂油比1.38(m/m),抽提温度60.8℃,含水量2.1%.在此操作条件下,精制油的收率为88.74%,60℃折光率为1.4776,黏度指数95.27.采用柱色谱法分析减四线脱蜡油族组成,测出所得四组...     

集成学习在脑机接口分类算法中的研究

提出了一种基于独立分量分析的支持向量机集成学习算法,用于脑机接口中P300字符识别.首先由P300信号分解出独立分量,基于Bagging算法送入支持向量机基分类器进行集成学习,通过平均的方法获得对应类别概率进行分类决策.数据来源于P300字符拼写实验,不同导联和不同序列的分类结果表明,该分类算法学习效率和分类精度高,全...     

八通道经颅刺激脑电调控系统的设计

为提高经颅电刺激治疗的精确性和实现个性化治疗,设计了一种八通道经颅刺激脑电调控系统,在经颅电刺激的前和后监测并分析脑电信号,根据脑电信号状况调整经颅电刺激的参数,评价经颅电刺激治疗的效果;以STM32F407VET6为核心控制器件实现经颅电刺激与脑电信号采集的功能切换,软件上利用C#和MATLAB混合编程实现脑电信号的波形显示、频谱分析以及刺激参数的调整;实验结果表明,系统在输出经颅电刺激前和后成功地采集到脑电信号并进行数字处理;脑电信号眨眼波形与静息态α波形明显,系统可输出直流电刺激和标准方波、标准三角波以及自定义波形的交流电刺激,刺激电流幅值0~2 mA,频率0~1000 Hz。     

深度学习在精神障碍患者脑电图分析中的应用综述

精神障碍疾病临床上的诊断缺乏客观性的参数,诊断和治疗都面临挑战.随着脑电图机在医院中的普及,脑电数据被广泛应用于精神障碍疾病的潜在生物标志物的发掘.相比传统的群体水平显著性差异分析,深度学习模型有利于实现个体化和智能化预测.文章将综述基于深度学习的精神障碍疾病的脑电信号的研究进展,从深度学习算法到精神障碍患者脑电图的自动分类等方面进行总结和分析.目前,已有研究还存在样本量小等局限,未来可通过数据采集、数据增强等方面进行改进,以期获得更鲁棒的结果,能够运用于临床诊疗中.     

杂多酸催化合成对甲氧基苯乙酮

以杂多酸为催化剂,由苯甲醚与乙酸酐进行酰基化反应合成对甲氧基苯乙酮.考察了催化剂预处理温度、反应物摩尔比、催化剂用量、反应温度及反应时间对产物收率的影响,确定了最佳反应条件为:催化剂需要进行预处理,温度为150℃,苯甲醚与乙酸酐的摩尔比为1:1.5,苯甲醚与催化剂的最佳质量比为11,反应时间为4h,反应温度100℃,产品收率达到52.9%.在最佳条件下,考察了不同杂多酸及负载杂多酸对苯甲醚与乙酸酐的酰基化反应的催化效果.作为杂多酸中的最强酸,磷钨酸催化活性最好,负载磷钨酸不如本体磷钨酸的催化效果理想.进一步研究了杂多酸催化剂的可回收性,证明此催化剂可以再生重复使用.     

基于小波预处理和贝叶斯分类器的P300识别算法

提出了一种高效的诱发电位P300成分识别算法用于脑计算机接口.采用小波分解与重构法去噪,根据P300特征决定小波基函数和分解层教,抽取出最明显的特征成分,结合基于证据框架的贝叶斯回归学习方法,获得对应类别概率进行分类决策.数据来源于2004 BCI Competition Ⅲ中的dataset PⅡ300字符拼写实验...     

遗传程序设计的精确模式理论进展

1.引言从传统意义上来讲,模式定理是用来解释遗传算法是怎样进化的。模式定理可被看成是遗传算法的宏观模型,这就意味着它可以根据当前代测得的宏观量(模式适应度、种群适应度、模式中个体数量等)来确定下一代种群的属性。这些与微观模型形成鲜明对比的宏观量隐含了大量遗传算法自由度信息,由它们可以推导出易于理解和研究的等式。对传统GP模式定理的争论焦点是它们仅提供了在下一代模式H实例数量期望值的下界E[m(H,t 1)],而不是一     

基于组件技术的AESDP推理树的设计与实现

该文把组件技术引入到农业专家系统开发平台(AgricultureExpertSystemDevelopmentPlatform,简称AESDP)的推理机设计中,提出了基于组件思想的AESDP树状推理机制,并给出了相应的通用模型接口,最后介绍了AESDP树状推理机的实现方法。