意识任务识别中事件相关脑电的时频域信息熵表达

事件相关脑电的量化表征对于研究意识任务识别和认识大脑思维机制具有重要意义。本研究对左右手想象意识任务的脑电信号进行小波包分析,提取出时频域信息熵用来表征事件相关脑电的变化;进而,分析了时频域信息熵特征的事件相关去同步/同步的变化时程,应用互信息评价时频域信息熵对事件相关脑电的表征能力,将相同步理论应用于导联间的脑电信号分析;设计时变线性分类器实现左右手想象运动意识任务识别,获得了满意的结果,最小分类错误率为9%。结果表明,时频域信息熵与频带能量具有一致的变化时程;时频域信息熵具有比频带能量更好的分离性,是事件相关去同步/同步的一个敏感的量化参数;时频域信息熵结合相同步相干性指数,能够提供更多反映大脑意识任务的状态信息。

基于时变图像序列的脉搏信息提取

为获取全面客观的脉诊信息,本文提出一种全新的脉搏信息检测方法—脉搏触觉图像化法。本系统模拟中医脉诊实际,采用软性薄膜加压探头,由单一CCD摄像头采集得到脉搏动态时变图像序列。在算法实现上,从图像整体灰度变化入手,应用图像相关性和图像灰度重心变化分别提取脉搏波形图,并利用图像重心法分析得出不同人在不同取脉压力下的部分脉搏特征。研究结果表明,基于时变图像序列的方法能够有效提取脉搏波的幅度、形态和脉搏频率、节律等信息,为脉搏信息的检测和表征提供了新的手段和方法。

基于网格图像的多点脉搏信息获取与三维重构

根据脉搏动态网格图像数据的特点,结合透镜成像原理,提出了根据各帧图像中网格面积的变化获取脉管径向离面位移信息的方法。应用该方法可获取脉搏图像表面多点离面位移变化信息,并可根据各点位移量对网格薄膜表面进行重构,实现脉搏波动三维信息可视化。

无标定检测提取脉搏图像信息

中医脉诊在对疾病早期诊断和非器质性病变诊疗等方面有广阔的应用空间。但是受科技发展的限制,加上传统中医相授多以口诀和感觉,主观性颇大,仍然处于经验医学的范畴之中。中医脉诊客观化和科学化研究将古老的中医脉诊与现代科学方法联系起来,可增强中国传统医学在现代社会中的理论地位和实践地位。其中,研制脉象传感器是第一步,把过去靠医生手指拾取的信号转变为可由现代工具采集、运用现代方法进行分析的信号。第二步则是依据不断改进的脉象传感器,进行深入的脉象信息分析,并寻求临床应用途径。文章应用自制的基于单目CCD摄像头的脉搏图像传感器采集桡动脉脉搏图像,提出一种无需标定CCD摄像头内外参数的方法,从图像中提取脉管径向多点离面位移变化信息,并由此离面位移变化信息以及切脉压力信息得出中医脉诊中的一些常用脉象指感特征信号。

图像化脉象仪数学建模与脉搏信息提取

为获取脉诊触觉信息,采用绘制有圆形网格点的软性薄膜加压传感探头,由单一CCD摄像头获取脉搏动态图像.在对脉搏图像传感器结构分析的基础上,建立详细的测量原理模型,论证了该图像化脉象仪获取脉搏多维信息的可行性.在此模型基础上,应用图像处理的方法提取得到脉搏波形,并给出定量分析及实验结论.研究表明,本系统能够有效提取多维脉搏特征信息,为中医诊断客观化和科学化提供了一种新的手段和方法.

网格图像法提取多维脉搏特征信息

利用前期研制的基于单CCD(charge coupled device,电子耦合器件)的脉搏多维信息测量装置,采集得到脉搏动态时变图像序列。重新设计传感器触头为绘有网格点的软性双层薄膜结构,在此基础上,建立了测量原理模型,论证了该装置获取脉搏多维信息的可行性。随后,通过对网格点图像的处理,成功提取了脉搏波的形态、频率、节律及脉宽信息,所得结果与测量模型分析一致。研究表明,该系统能够有效提取多维脉搏特征信息,为脉搏信息的检测和表征提供了一种全新的手段和方法。

基于有限元分析的脉搏图像特征信息提取

基于脉搏图像传感器工作原理,利用Abaqus软件建立传感器有限元模型。应用Abaqus/Exp lic it对模型进行动态分析,分析传感器薄膜上不同位置点的竖向位移,分别获取了脉搏波形;对脉搏信号进行时域分析,提取脉搏时域特征参数,为进一步研究薄膜三维动态变化奠定了基础。

信息融合技术

融合（Fusion）的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合（Data Fusion），现在多称之为信息融合（Information Fusion）或数据融合。融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征：信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。

基于变分模态分解的肺音去噪算法

目的:为有效提高肺音信号质量,提出一种基于变分模态分解的肺音去噪方法。方法:首先利用经验模态分解对带噪肺音信号进行分解,根据本征模态函数特征确定最佳分解层数,然后根据分解层数对原始带噪肺音进行变分模态分解处理,接着根据皮尔逊系数选取有用模态,最后采用阈值方法对各模态函数去噪,重构后得到没有噪声干扰的肺音信号。结果:通过与维纳滤波和FIR滤波进行对比,本文方法的语音质量感知评价、短时间客观可读性和源信号失真比均更优。结论:本文方法能有效对肺音信号进行去噪处理。

基于技术站中转作业的动态空箱调运模型与算法

对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解.实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.

Hadoop云平台MapReduce模型优化研究

针对Hadoop平台Map Reduce分布式计算模型运行机制中的顺序制约而产生的计算资源浪费问题,从提高平台中每个执行节点的细粒度并行数据处理角度出发,结合Java共享内存多线程编程技术,对该模型进行了优化,提出一种Map Reduce+Open MP粗细粒度相结合的分布式并行计算模型。并在由四个节点组成的Hadoop集群环境下对不同规模大小的出租车GPS轨迹数据分析处理,验证该模型的性能和效率,实验结果证明Map Reduce+Open MP分布式并行计算模型确实能够提高针对大数据集的计算效率,是对Hadoop平台大数据分析处理模型有效的完善和优化。

真空退火炉的建模与优化

真空退火炉中工件温度的精确控制是一个典型的非线性、大时滞、强耦合的复杂控制问题.为实现工件温度的精确控制,通过对退火炉工作机理的分析,以现场实际采集的数据为基础,采用神经网络建立对象模型并利用遗传算法对神经网络的权值、阈值进行优化,提出一种真空退火炉工件温度精确控制的优化数学模型.经仿真研究并将其成果应用于实际控制中,取得了令人满意的效果.

基于相似日和径向基函数神经网络的光伏阵列输出功率预测

选取太阳辐照时间、辐照强度以及气温等影响光伏阵列输出功率的主要气象因素,根据相似日的输出功率具有较强的关联度,提出选择相似日的方法,设计基于相似日和径向基函数(RBF)神经网络的光伏阵列输出功率预测模型。选取最邻近的一个相似日与待预测日气象特征向量的差值作为RBF神经网络的输入变量,神经网络的输出值即为待预测日光伏阵列输出功率。以我国西北某地光伏阵列的实测功率数据对所提模型进行训练和验证,得到预测模型的平均绝对百分误差为13.82%,均方根误差为0.4054,验证了所提模型具有较好的精度。

基于GPRS的灌区水资源监控系统设计与实现

针对灌区水资源监控的落后现状,设计了基于GPRS的水资源监控系统,对系统结构、工作原理、硬件构成及软件设计进行了比较详尽的论述;该系统综合了信息自动采集、太阳能、远程监控等技术,通过多传感器技术实时在线监测灌区水位、流量等水情信息,将监测到的信息通过GPRS及Internet网络平台传送至远程监控中心;通过监控中心的现代化、智能化的技术支持平台对灌区水资源进行自动控制和优化配置及调度,实现了灌区水资源信息采集、传输、处理的自动化、无线化,提高了灌区数字化管理水平;实践证明该系统运行稳定、可靠,具有一定的实用性和推广价值。

图像化脉象采集装置的研制

从仿生学角度出发,提出新的基于图像化的脉象采集方法,利用高分辨率摄像头检测不同切脉压力下脉搏搏动时在切脉部位皮肤表面的形态与动态,从而获取多维、全面的脉象信息。装置是中医脉象客观化研究的理想工具,特别适用于中医脉象图谱的收集,具有广阔的推广应用前景。

基于功率预测的变速变桨距风电系统的优化控制

为了增强风电场主动融入大电网的能力,基于风速和功率的超短期提前一步预测,以最大风能捕获和输出功率平滑为优化目标,以发电机转速和桨矩角为控制变量,为了有效地减少桨矩角系统和机械系统的压力,制定了最小化控制标准,建立了相应的多目标优化模型。运用遗传算法求解出模型的优化解,将该优化解作用于风力发电机组来优化系统的性能。通过对1.5MW的变速恒频风力发电系统进行仿真研究表明,与传统的最大功率追踪控制相比较,所提出的控制策略提高了发电机输出功率,同时抑制了输出功率的低频波动。

长输管线泄漏检测与定位方法分析

油气输送管道的泄漏,会造成损失和危害,及时检测出泄漏并确定泄漏点是至关重要的。为此,系统介绍了近几十年来国内外长输管线的泄漏检测及定位技术,并指出了各种方法的优缺点。随着石油、天然气等工业的发展,管道输送在国民经济中的地位越来越重要,研究出一种可靠、经济的检漏定位方法显得异常重要。文章对泄漏检测与定位技术未来可能发展方向也作了系统的阐述。

电子商务安全体系的探讨

随着Internet的发展,电子商务已经逐渐成为人们进行商务活动的新模式。建立一个安全便捷的电子商务环境,对信息提供足够的保护十分重要。针对这个问题,介绍了电子商务面临的安全威胁,论证了电子商务体系的控制要求,探讨了电子商务安全体系的法律法规和安全技术问题。

SPRT检验法和小波变换法在管道泄漏检测中的应用

单一的检测方法有一定的缺陷,不能满足现场检测的要求;文章分析了管道泄漏检测中经常出现的两个问题,提出了用序贯概率比(SPRT)检验法和检测延迟的补偿法来提高系统的检测速度,并用小波变换法进行泄漏定位,两种方法的结合不但可以有效地去除干扰噪声,而且缩短了泄漏检测的响应时间,也提高了泄漏定位的精度;实验表明该方法克服了序贯概率比的缺点,具有良好的应用前景。

小波阈值消噪算法中自适应确定分解层数研究

小波多尺度分解的阈值算法是一种有效的信号去噪方法,但实际应用中去噪效果易受到分解层数、门限阈值以及阈值函数选取的影响。分析了有用信号和白噪声的小波系数特点,提出了一种分解层数的自适应确定方法。基于自相关函数的白噪声检验,提出通过去除白噪声小波变换细节系数中的相关成分来增加白噪声的显著性检验,提高了自适应确定最优分解层数的准确性。仿真结果表明,确定最优分解层数是重要的。较之传统的基于白化检验确定最优分解层数的方法,该方法具有更好的去噪效果,尤其适用于强噪声背景下弱信号检测。