基于机器学习的抑郁症特征提取与实现

文章将抑郁症脑电识别作为“云计算与数据挖掘”课程的实验内容,设计了利用机器学习进行抑郁症脑电识别诊断系统,利用信号处理方法进行脑电特征提取。时域采用基于统计特征的近似熵及非线性特征的模糊熵、频域采用基于脑电波段划分的功率谱密度进行特征提取,用以更加精准地提取抑郁症患者的脑电信号特征。最后利用机器学习方法,实现了对抑郁症的快速客观诊断。实验采用Python语言实现,实验结果表明近似熵特征取得了最佳分类结果。

单乐章管弦乐《璟》作品分析

管弦乐《璟》以绘画艺术为作品的风格定位与创作理念,选取张大千的《巫峡清秋》和谢稚柳的《萱草湖石画》两幅画作为描绘对象,通过音高、节奏、织体、力度、结构、音色等音乐材料来体现传统艺术之美感。文章以管弦乐作品《璟》为对象,从创作的角度出发,对作品中各音乐要素进行分析与研究,探究其中的艺术表现形式和所要实现的艺术效果,并通过对音乐作品的具体分析和创作技法的阐述,体现中国传统文化内蕴在作品中的延续与展现。