基于小波包分解的时变脑电节律提取

研究从时变非平稳脑电信号中提取脑电动态节律的新方法。首先用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器以提取各种时变的脑电节律 ,研究临床脑电信号瞬时变化。在此基础上测试并分析两种不同功能状态下的脑电信号 ,并由此构造各种节律的时变脑电地形图。实验结果表明 ,小波包分解可以有效提取脑电不同节律的动态特性 ,此方法也适用于分析其他生物医学信号。

基于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析

本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究精神分裂症脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对正常人和精神分裂症病人的临床脑电数据进行分析与比较 ,分析两组脑电信号各种节律的动态特性。实验结果表明 。

基于DTCW T方向信息的超声图像斑点噪声消除

针对一般的小波去噪方法在去除超声图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,本文提出基于双树复小波变换(Dual tree complex wavelet transform,DTCWT)方向信息的超声图像斑点噪声消除算法。利用双树复小波变换6个方向复小波系数的相对方差来确定该点是否位于边缘或纹理上,对低于门限的像素高频复系数置零以实现超声图像DTCWT域的自适应滤波。实验结果表明,与Lee,Frost,Kuan滤波方法相比,本文算法具有明显的优势;在图像平滑效果接近的情况下,本文算法边缘保持度略优于Yu提出的各向异性斑点噪声抑制(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)方法。

一种人脸图象中瞳孔中心的提取方法

本文提出一种人脸灰度图象中瞳孔中心精确提取的方法。首先采用积分投影法自动检测眼睛区域,然后利用灰度变化的强度、方向信息进行边缘提取和上、下眼睑轮廓跟踪,探讨基于眼睛几何特征的瞳孔中心精确定位方法。所采用的眼睑轮廓跟踪方法与传统的模板匹配法相比较,对眼睛特征的先验知识依赖程度较低,对不同类型的眼睛具有很好的适应性。所提出的瞳孔中心精确定位方法,与Hough变换的中心定位法相比较,计算量更小,且实验结果表明该方法具有很高的精确度。

基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换(Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform-DD_DTCWT)方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数(Bivariate Shrinkage Function-BSF)算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。

独立分量分析在功能磁共振成像信号功能活动区检测中的应用

主要讨论独立分量分析 (ICA)在功能磁共振成像 (fMRI)信号功能区检测中的应用。fMRI利用血氧水平依赖 (BOLD)效应成像 ,根据大脑神经元兴奋后局部血氧饱和度增高的原理间接显示神经元活动。假设fMRI信号中包含反映血氧饱和度事件相关的信号、生理噪声和仪器产生的随机噪声等独立分量 ,首先对fMRI信号进行去噪、配准等预处理 ,然后利用fastICA算法对独立分量进行分离 ,有效抑制噪声对功能区检测的影响 。

基于Harmonic小波时变相干的人脸识别脑电特征提取

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。

ASP技术在物资管理系统中的应用

本文结合ASP技术在物资管理系统中的应用实例,简单介绍动态网页开发技术ASP的开发要素,并阐述其访问服务器数据库的一般步骤。

基于独立分量分析的数字水印技术

近年来,数字水印技术得到迅猛发展,并广泛应用于数字图象的版权保护。数字水印是嵌入宿主数据中、具有隐蔽性且不容易去除的数字信息。本文提出一种基于独立分量分析的数字水印处理技术。实验结果表明,本文提出的方法可以有效提取数字水印,而且具有稳健性。

基于小波包分解的不同状态下脑电信号分析

本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论处理临床脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对两组不同的临床脑电数据进行分析 ,比较两种状态下各种节律的动态特性。实验结果表明 ,利用小波包分解对脑电信号进行滤波 ,能够有效提取临床脑电不同节律的动态特性 。

基于独立分量分析的大脑视觉诱发电位单次提取

脑电 (Electroencephalography ,EEG)视觉诱发电位 (VisualEvokedPotential,VEP)的单次提取是当前生物医学信号处理领域的一个研究热点。提出一种基于独立分量分析 (IndependentComponentAnalysis,ICA)的多道脑电信号VEP单次提取方法 ,与多次叠加求平均的方法相比较 ,可以得到令人满意的结果。

基于SVM用户建模的核函数选择研究

用户建模是从用户偏好数据中建立用户偏好模型的过程,用户偏好数据具有系统运行初期的稀疏性和非线形的特点。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有小样本学习、非线形处理的能力,是合适的用户建模工具。SVM的非线形处理能力主要依赖于核函数,采用不同的核函数进行建模对模型的预测效果有重大影响。本文重点研究核函数的选择对基于SVM建模方法的影响,从中选取了表现较优的小波核函数,构建性能突出的SVM进行用户建模。实验证明该建模方法可以有效地从小样本数据中学习用户偏好信息,建立反映用户真实偏好的用户模型。

基于独立分量分析的数字图像水印研究

多媒体信息的数字化与网络技术的发展为信息的表达提供极大的便利,同时也引发了作品的非法访问、故意纂改、版权破坏等一系列问题。数字水印是嵌入宿主数据中具有隐蔽性且不容易去除的数字信息,是一种数字图像版权保护的关键技术。文中提出一种基于独立分量分析的数字水印处理技术,利用宿主图像、水印、密钥三者统计独立的特性构造水印嵌入和检测系统。实验结果表明,文中提出的方法可以有效提取数字水印,对图像的滤波、噪声干扰和尺度缩放等操作具有良好的稳健性。

基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法

利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高.

基于WSN的农业环境信息监测平台设计与应用研究

介绍了一种基于无线传感网络的农业环境信息监测,选择温度、湿度、土壤三参数作为农业环境信息的监测对象。传感设备的数据传输采用ZigBee无线通信技术以便于设置监测点,监测服务器设置的协议转换网关负责将无线数据转换成以太报文。转换网关也是一个嵌入式Web服务器,用户可以通过Internet访问以实现农业环境的远程监测。