融合频带能量特征和双向门控循环单元的运动想象意图识别

针对脑电信号分类正确率低的问题,结合频带能量、小波包变换和双向门控循环网络,提出了一种基于频带能量特征序列和深度学习算法的运动想象意图识别方法。首先,利用小波包变换对脑电信号进行分解、重构,获得运动想象相关频带信号;其次,对所得频带信号进行加窗,并滑动截取,通过计算所截每段信号能量,实现能量特征的时序化分解;最后利用双向门控循环网络对脑电信号进行识别并输出分类结果。实验结果表明:所提算法取得了92.1%的分类正确率,表明所提方法是切实可行的,能够有效改善分类识别率。     

基于遗传算法优化独立分量分析

本文主要结合遗传算法全局收敛的特点优化独立分量分析,通过实验表明该算法有良好的算法性能和分离效果．     

基于约束独立分量分析的脑电特征提取

针对脑机接口(brain computerinterface,BCI)系统特征提取较慢的现状,提出基于约束独立分量分析(constrainedindependentcomponentanalysis,cICA)的P300特征提取方法.首先,针对各位P300实验被试,通过EEG图像研究其特有P300时域特性;然后,根据P300特性构建参考信号,并将参考信号与独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)方法结合,基于64导联EEG,提取出与P300相关度最大的独立分量;最后,依据提取出的独立分量构造3维特征向量进行分类.实验采用线性分类器,针对BCICompetitionIIdatasetIIb和BCICompetitionIIIdatasetII两组公共数据集进行了验证.结果表明,提出方法在3次叠加平均下识别正确率达671%,15次达952%,在相同实验条件下,分类时间也较其他方法缩短.     

基于回溯搜索优化算法的运动想象 脑机接口频带选择

在基于运动想象的脑机接口(BCI)中,特征提取是影响整个系统性能的一个关键部分。共空域模式(CSP)是一种有效的特征提取算法,它能很好地提取与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)生理特征相关的节律信息,因而在BCI系统中得到广泛应用。然而,CSP算法的分类性能极大地依赖于EEG信号的滤波频带。一般情况下,大都采用8~30 Hz的带通滤波器滤波,因为这个宽带包含了产生ERD/ERS想象的mu(8~12 Hz)和beta(18~26 Hz)节律。为了更加精准的定位最佳频带,将8~30 Hz的宽带滤波细分为大小不等的子带滤波,利用回溯搜索优化算法(BSA)与CSP相结合来选择最优频带,并以分类错误率作为BSA的适应度值(即频带选择标准)。使用该算法对5个受试者的实验数据进行了交叉验证分类实验。实验结果表明,最优频带的平均分类正确率比宽带(8~30 Hz)可高出7.91%。     

基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法

提出了一种自适应自回归（AAR）模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑．机接口（BCI）之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能．首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同频带的EEG数据．然后,提取EEG数据的AAR模型参数特征和不同频带的频带能量特征,提出了累积频带能量特征和AAR与累积频带能量相结合的特征提取方法,分别以AAR模型参数、频带能量、累积频带能量和AAR＋累积频带能量为特征,利用线性判别分析（LDA）分类器对左右手运动想象任务进行特征分类．最后,对不同特征的分类结果进行比较,得出以AAR＋累积频带能量作为特征在BCI系统中的优越性能．     

基于独立分量分析的心理作业诱发脑电特征增强

作者采用独立分量分析(Independent Component Analysis)方法对心理作业诱发的脑电信号进行了分析.研究表明,ICA能有效地从多路头皮脑电中分离出脑电信号的基本节律成分.通过对脑电独立源谱特征和ICA混合矩阵分析,可得到基本节律成分在头皮电极的能量分布情况,进而揭示心理作业与脑电特征的关系.     

一种运动想象异步BCI的空闲状态检测方法

提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明:该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.     

单次运动想象脑电的特征提取和分类

为了实现脑-计算机接口(BCI)系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.     

基于独立分量分析的运动目标检测

针对阈值比较法对环境适应能力弱,基于独立分量分析(ICA)原理提出了一种新的检测方法.首先将图像作为观测矢量,根据主次分量组合关系修改观测矢量,然后利用矩阵分离运算分割出运动区域.观测矢量的修改是在相邻两帧间进行重组和拓展,以达到突显运动和抑制噪声的目的.该方法的优势在于无阈值限制,自适应地分割运动区域,能适应较为复杂的背景环境,且处理速度满足实时性要求.实验结果验证了方法的有效性与鲁棒性.     

运动想象脑机接口的判别迁移特征学习与分类

为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异,避免跨时段使用前长时间的重校准步骤,提出了一种基于判别迁移特征学习（discriminative transfer feature learning, DTFL）的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异,同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息,从而提升对运动想象的分类性能。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域脑电样本的类别信息,可以有效避免长时间的校准。在脑机接口竞赛数据集上的实验结果表明,DTFL显著优于其他迁移学习方法,有效缓解跨域分布的不一致性,提高了运动想象的分类正确率。     

基于遗传算法的电动代步车用轮毂电机优化设计

 建立了电动代步车轮毂电机优化设计的数学模型,介绍了遗传算法在该轮毂电机优化设计的应用.在对电动代步车轮毂电机进行研究的基础上,针对轮毂电机设计的特点,对轮毂电机的优化设计进行了详细的研究与探讨.优化结果表明,无论是在性能、成本还是质量,电机都得到了改善,满足了产品对驱动电机的使用要求.     

基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法

为了抵抗多址干扰的影响,充分利用了各个用户信号之间的独立性,使用负熵作为非高斯性测度,提出了一种基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法.该算法在干扰用户的扩频码未知情况下能够获得优异的符号估计性能.通过与传统匹配滤波器、MMSE检测算法比较,实验结果表明在同步CDMA信道中,MAI较低的时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法.     

ICA变化检测的新方法

基于ICA变化检测方法的原理,利用小波变换实现图像块分割的优化,发挥小波变换的正交性和很好的方向性特征,提出了一种基于独立成分分析的变化检测方法.利用这种方法与ICA方法测得的图像扭曲度、平均梯度、图像质量因数方面相比都要好,实验结果证明了文中算法的可行性和优势.     

利用独立成分分析和朴素贝叶斯算法识别含硬石膏储层的岩性

提出了利用独立成分分析结合朴素贝叶斯算法识别岩性的方法,并以某含硬石膏储层为例进行了岩性识别.结果表明,通过与独立成分分析的结合,贝叶斯算法能提高识别岩性的准确度.与单独使用贝叶斯算法相比,二者结合可使识别含硬石膏粉砂岩的正确率提高29个百分点.同时指出,在测井解释的过程中不应忽略算法的应用条件,通过合理的预处理方法,可以使解释过程更加严谨,从而提高测井解释水平.     

基于信息极大的动态独立分量分析

文章针对静态独立分量分析(ICA)算法在分析非平稳性很强的生物电信号方面的局限, 研究了基于信息极大原理的动态独立分量分析算法,并将它与静态ICA算法进行了比较;仿真实验结果表明,动态ICA算法具有较好的盲源分离性能,并且能够在时变混合情况下,获得较好的盲分离效果.     

一种用于独立分量分析的准最大期望算法研究

对于给定的独立分量分析（ICA）的对比函数,提出了一种准最大期望学习算法及其迭代方法,这个算法研究了在批处理方法下寻找最优解,并用类似于证明EM算法收敛的辅助函数证明了该算法的收敛性.计算机仿真表明,该算法比Past-ICA算法鲁棒性好.     

改进的参考独立分量分析算法

鉴于参考独立分量分析定义了所谓的接近性度量函数和与之相关的小等式,并把它作为约束项引入到负熵对比度甬数中,取得了很好的分离效果,但存在若阈值选取不当则算法不收敛的问题.提出一个改进算法,算法的优化函数为负熵对比度甬数和参考独立分量分析算法中的接近性度量甬数之积,巧妙地避开了这个难以确定的阈值参数.针对合成数据和实际ECG数据的仿真实验表明,改进算法收敛快、提取效果好.     

基于ICA过程监控方法的研究

针对目前实际工业生产中变量不能严格服从高斯分布,且变量之间存有严重相关性的特点,进行了基于独立成分分析的过程监控方法研究。该方法不仅去除了变量之间的相关性,而且充分利用过程信息的高阶统计特性,建立过程信息的独立元模型。利用独立元模型对仿真实时数据进行故障检测研究,最后对离散系统多变量过程模型进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法能快速准确的检测到运行中发生的异常,验证了该方法的有效性以及与PCA方法相比所存在的优越性。     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性。