基于ICA和聚类的EEG脑源定位研究

将独立成分分析(ICA)与聚类Cluster相结合应用到脑电的多偶极子源定位,先采用快速独立成分分析(fast ICA)得到多个独立成分(ICs),然后通过聚类方法对得到的ICs进行特征提取和有效归类。该方法在去除脑电伪迹和噪声干扰的同时解决了ICA分解后独立成分的选取依赖于经验的局限性。以上消除了伪迹干扰和ICs的不确定性选择对源定位性能的影响,为源定位创造了有利条件。对ICs进行定位也使得整个定位过程像单偶极子定位一样稳定简单。仿真实验中源定位效果得到改善,表明了该方法的有效性。

基于线性约束最小方差的脑磁源定位特性研究

波束形成是一种广泛运用于脑磁信号的偶极子溯源方法,其定位结果的准确度是目前研究的一个关键点。基于电流偶极子模型,以相关系数和定位误差作为评价标准,研究了不同头模型、不同伪迹噪声对线性约束最小方差定位算法的影响。通过计算机软件,在脑内已知位置设定已知源信号,采用不同头模型进行前向问题计算并叠加不同噪声,对模拟的真实脑磁信号进行逆问题的求解,进行源定位与源信号重构。仿真结果表明,在叠加相同噪声的情况下,采用不同头模型在较低信噪比下对算法的影响有一定差异,而在信噪比高于-10分贝的条件下,则对算法几乎没有影响,能达到较好的定位效果。在采用相同头模型的情况下,叠加不同类型的噪声伪迹所产生的影响各不相同,其中高斯白噪声产生的影响最大,有色噪声次之,基线漂移产生的影响最小。

一种面向工程机械再制造的剩余寿命预测方法的研究

针对工程机械的复杂工况史以及再制造的目的,以挖掘机动臂作为研究对象,研究一种面向工程机械再制造的剩余寿命预测方法。该方法结合了CAE工况仿真,并采用BP神经网络算法进行预测,在模拟预测过程中表现良好。

“打工”记

今年3月份起，我开始“打工”了，不可思议吧？是真的，每个月我还挣了20元工资呢！想知道咋回事吗？一天，晚饭后，爸爸读了一篇有关美国教育的文章，内容是那里的孩子可以在家里或亲戚家里做钟点工挣钱。这激发了我的“灵感”。“老爸，我每天都洗碗倒垃圾，收拾屋子，是否能给我发发‘薪水’呢？”于是，我们一家三口反复讨论，一份《打工合约》应运而生，内容如下：

基于二维集合经验模式分解的稳态视觉诱发电位目标检测研究

稳态视觉诱发电位(SSVEP)是由持续的视觉刺激而诱发的节律性脑电信号。SSVEP频率由固定的视觉刺激频率及其谐波频率组成。二维集合经验模式分解(2D-EEMD)是经典的经验模式分解算法的改进算法,将分解拓展到二维方向上。本文首创性地将2D-EEMD应用于SSVEP。分解得到的本征模式函数(IMF)的二维图像可清晰地观测到SSVEP频率。经过噪声和伪迹滤除的SSVEP主要有效IMF成分投影到头图上,可以反映大脑对视觉刺激的时变趋势,以及大脑不同区域的反应程度,结果显示枕叶区对于视觉刺激的反应最为强烈。最后本文用短时傅里叶变换(STFT)对2D-EEMD的重构信号进行SSVEP频率提取,其识别准确率提高了16%。

千条短信打动美女骗子走上服法路

美女卧底母子店，成了店主家准儿媳 出生于1983年的李忠良是山东蓬莱人，他和母亲杨智敏在蓬菜市经营一家装饰品店。母亲杨智敏负责驻店经营，他跑货源和销路，母子俩齐心协力，日子过得芝麻开花节节高。唯一让杨智敏觉得忧心的是，自从李忠良和女友分手后，整日郁郁寡欢。