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经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系.在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系.经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致性,但不能提取大脑活动的瞬时特性.为了提取认知过程中脑电活动的空间-时间模式特征,本文引入脑电信号的时变相干性分析.被测者为10名健康的学生,脑电数据是从一个人脸照片认识或不认识的辨识认知过程中采集的,实验结果表明,在α频带两种辩识过程颞区与其他脑区的信息交流模式呈现明显的差异. 相似文献
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本文提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将降斑各向异性扩散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中对边缘敏感的瞬态系数(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子运用到了非线性相干扩散(Nonlinear coherent diffusion,NCD)相干模型中,并基于统计学提出ICOV算子的相关系数矩阵对图像的相关度进行度量,系数矩阵的值是每个ICOV算子与其所在行与列的相关度,此相关度的值在边缘附近会取到极大值,这个对图像的边缘检测有很好的度量,根据每个像素与其周围像素的相关度对边缘附近的扩散的强度进行修改,对图像进行更为之有效、更准确的非线性去噪与边缘加强.实验结果表明,与其他各向异性算法相比,本算法可获得更好的性能指标,具有更好的去噪效果和保留边缘功能. 相似文献
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基于小波变换的动态脑电节律提取 总被引:8,自引:2,他引:8
针对脑电信号和其他医学信号的非平稳性,引入小波变换处理临床脑电信号的动态特性。根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包变换构造不同频率特性的滤波器,提取脑电信号的4种节律,并由各种节律对应的小波系数构造动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号4种节律的动态特性,文中对两组不同临床脑电数据进行分析与比较,给出了有关的实际分析结果。实验结果表明,利用小波包分析的滤波特性,能够有效地反映临床脑电不同节律的动态特性,也为分析其他生物医学信号提供了一条新的途径。 相似文献
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高阶统计量在心音信号检测与分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍一种心音信号检测系统和采用高阶统计量对信号进行分析的方法,首先根据心音信号的特点,讨论了信号检测系统的结构,在信号处理方面,采用现代谱估计方法对心音信号进行谱分析,在此基础上提出应用双谱技术分析心音信号,检测信号的相位耦合信息,进而说明利用高阶统计量能够在高斯噪声背景下大大提高信号检测能力,最后,给出心音信号的双谱估计结果,从中可以得到一般功率谱分析无法得到的有关信息,为心音信号的自动分类提供 相似文献
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<正> 1.引言 心脏系统的各类疾病是危害世界范围内人群健康的主要疾病之一,怎样积极有效地利用现代化的先进科学技术展开对心脏疾病的分析和诊断的研究,对保证人们的健康,提高人口平均寿命具有重要的意义。 心音信号是由于心动周期内心脏瓣膜的开关,肌腱和肌肉的舒缩,血流的冲击以及心血管壁振动而产生的声音信号,它和心脏各器官功能的正常与 相似文献
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本文应用高阶谱技术构成以微机为核心的脑电非线性检测及双谱分析系统。采用非高斯参数模型对脑电信号进行建模,利用模型参数检测脑电信号的非线性特性,分析脑电的参数化双谱估计,分别讨论双谱技术的离散实现和系统硬件设置。 相似文献
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基于Radon-TVAR的多分量Chirp信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于基函数向量矩阵的二维离散余弦变换(2D-DCT),本文提出了一种改进的时变自回归(TVAR)模型辨识算法.然后用改进的TVAR模型对多分量Chirp信号进行建模,结合Radon变换和逐次消去技术,提出一种称为Radon-TVAR的新算法,用于多分量Chirp信号的检测和参数估计.仿真结果表明新算法能有效检测多分量Chirp信号,性能优越于传统方法. 相似文献
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归一化RBF网络的时空混沌时间序列建模与应用 总被引:4,自引:1,他引:3
本文提出将归一化RBF神经网络应用于时空混沌时间序列的建模与预测,并遗传算法训练该网络。通过利用该模型分别对参数可变的Lorenz混沌时间序列、耦合映象格子产生的时空混沌序列和真实的脑电信号进行建模和预测,得到较小的预测误差,证明了该模型对时空混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的预测精度,有一定的工程应用价值。 相似文献
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