通道扩维与FastICA算法相融合用于BCI运动想象脑电信号识别

FastICA是独立成分分析法(ICA)中的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注.本文将基于负熵判据的FastICA算法应用于运动想象脑电信号的识别中,并根据ICA算法的特点设计了数据处理的实验流程.针对2003年国际BCI竞赛data set III中通道数较少的问题,提出一种通道扩维算法,在不增加采集电极数的情况下,可成倍地增加相似通道的数量,提供更丰富的脑电信息.将通道扩维与FastICA算法相融合应用于国际BCI竞赛数据的处理中,实验结果表明通道扩维算法提升了FastICA算法的分类准确率,同时FastICA算法处理信息速度较快的特点也弥补了通道扩维算法耗时较多的缺陷.

浅谈宽带接入技术

宽带接入网越来越成为整个电信网络的瓶颈,为了尽快解决这个问题,各种宽带接入技术相继出现。本文介绍了其中的几种宽带接入比较成熟的主流技术,括ADSL、HFC、快速以太网及光纤接入等。

激光超声自动化检测系统理论研究

针对超声检测过程中,缺陷的分类、定位和定量的自动化程度较低的问题,利用激光超声获得缺陷信号,通过EMD对检测的波形进行分析,采用BP神经网络进行缺陷分类和模式识别,实现了复合材料激光超声的自动化检测和模式识别。详细介绍了缺陷信号处理模块和模式识别模块的原理,从理论上论证了该系统的可行性,并通过实验室的实验论证其可行性。

一种改进的FastICA算法在运动想象脑电信号识别中的应用

Fast ICA是独立成分分析法(ICA)中的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注。本文在基于负熵判据的Fast ICA算法的基础上,对其牛顿迭代法进行了改进,使其满足三阶收敛,减少了算法的迭代次数。把改进后的算法应用于运动想象脑电信号的识别中,并根据ICA算法的特点设计了数据处理的实验流程。通过两组实验的对比,得出结果,改进的算法较原算法提高了数据处理速度,ICA算法更适合于多任务或多通道的运动想象脑电信号识别。本文的研究结论为更好地选择BCI算法奠定了理论基础。

大数据技术在5G通信网络中的应用探讨

随着时代的进步和发展,大数据技术作为一种新型的信息技术,在社会各个领域已经实现了推广和应用,对人们的生产生活产生了重要影响。尤其是伴随着5G通信网络技术的出现,可以说在某种程度上它实现了和大数据技术的优势互补,呈现出相辅相成的发展关系。大数据和5G通信作为两种独立的技术模块,从整体上来看,它们都是在现代社会产生的,属于计算信息时代的产物,而在实际应用过程中,凭借和依靠5G通信网络所具备的大连接、大容量和高速率以及低延迟等特点,在此基础上,和大数据技术所具有的强大的数据收集、存储和处理能力有机融合起来,可以实现对海量信息的快速传递和分析,与此同时,还可以结合相关数据信息,完成对信息价值的深度挖掘。在这种条件下,大数据技术在5G通信网络领域的应用已经成为时代发展的必然要求,将逐步成为未来重要的发展趋势,因此本文将主要围绕大数据技术在5G通信网络中的应用展开,通过具体分析,探讨它们的价值和作用,以此为相关工作人员提供可行性建议。

一种EMD改进算法及其在脑电信号识别中的应用

EMD算法在BCI脑电信号特征提取中是一个有效的途径，但其端点效应的存在影响了该算法的分类准确率。本文提出一种基于最近相似距离的端点效应抑制方法。与普遍使用的镜像延拓法相比，该方法在分类准确率相近的情况下，大大降低了算法的运算率，提高了实时性。本文还利用国际竞赛数据对该算法进行了验证。