基于低频振荡信号的中国南方冬半年持续性低温指数延伸期预报试验

利用1961—2009年36°N以南、108°E以东中国大陆191个站点逐日最低气温和NCEP/NCAR再分析日平均格点资料,研究与区域持续性低温事件有关的大气低频振荡信号,寻找可以在一定程度上表征不同类型区域持续性低温事件的指数,并尝试结合DERF2.0系统的预报产品进行持续性低温指数的延伸期预报试验。结果表明:(1)在研究范围内的区域持续性低温事件可以归纳为江北型、江南型和全区域型3类,其中江北型和江南型事件的环流背景差异体现在异常环流中心的纬度位置上,而全区域型事件属于增强型的江北型事件;(2)江北型和江南型区域平均最低气温时间序列的10—30 d低频分量的位相和强度变化与区域持续性低温事件的发生有显著关系,可以作为表征区域持续性低温事件指数和预报量;(3)100°—120°E范围内850 hPa温度场距平的经验正交函数分解前两个主模态具有显著的10—30 d变化周期,并且其空间结构分别与江北型和江南型事件的典型环流特征一致,前两个主模态时间系数能够作为持续性低温指数的预报因子;(4)检验结果表明,DERF2.0系统对上述预报因子有一定的预报能力。在延伸期预报时效内,利用统计学和动力学相结合的方法制作的持续性低温指数的预报效果好于模式直接预报的2 m气温,该预报方法有助于提升区域持续性低温事件的延伸预报能力。

基于稀疏表示的TQWT在低频振荡信号去噪中应用

为了改善低频振荡信号的去噪效果,为低频振荡信号的检测与分析提供准确可靠的数据,在分析可调Q小波变换和稀疏表示原理的基础上,给出了一种基于稀疏表示的可调Q小波变换去噪方法。该方法先利用可调Q小波变换对含噪的低频振荡信号进行稀疏分解,得到初始的小波系数。再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理。最后对优化的小波系数进行重构,获取干净无噪的低频振荡信号。通过仿真分析验证了该方法的去噪效果和可靠性优于目前广泛使用的小波软、硬阈值去噪法。

基于近红外光谱技术的人体低频振荡信号研究

低频振荡信号是血液动力学参数自发缓慢的变化信号,是反映局部的血液动力反应的重要标志。近红外光谱技术能够提供基于血红蛋白浓度变化的血液动力信息,从而反映大脑皮质的血氧代谢情况。然而作为检测低频振荡信号的重要手段,以往的近红外光谱设备在同步采集不同部位的数据时存在重大的缺陷,尤其是在血管末梢部位。由此,开发了一款基于近红外光谱技术的多通道血氧仪,可以同时检测不同部位(耳,手,脚)的低频振荡信号。对25个健康人静息状态下的低频振荡信号进行采集,然后对采集的数据进行时频分析和相关性分析,结果发现在人体对称位置的低频振荡信号存在较高的相关性,并且不同位置信号的时延在特定的范围之内,这项发现对于人体某些疾病的预防和治疗有重要的意义。

基于WTSD-EMDLPF的低频振荡信号降噪

针对电力系统低频振荡信号监测易受环境、设备等噪声污染问题,提出联合小波阈值软降噪和经验模态分解低通滤波的降噪方法,称之为WTSD-EMDLPF。首先,通过小波阈值软降噪滤除大部分白噪声,再利用经验模态分解低通滤波去除经验模态分解的首个固有模态分量以进一步减弱残余噪声,最后合成余下固有模态分量,重构低频振荡信号。运用数值信号算例、IEEE四机两区域系统产生的有功功率低频振荡信号算例仿真以及北美电网实测数据的降噪实验分析,证明WTSD-EMDLPF对低频振荡信号降噪的有效性。

基于NIRS的缺血性脑卒中LFOs特征及机理研究

低频振荡信号是频率范围在0.01~0.15 Hz的血液动力学参数自发、缓慢的变化,通常可以在NIRS以及fMRI中观察到,与自主生理过程密切相关,可用于监测缺血性脑卒中周身血液循环功能障碍。本研究招募27例缺血性脑卒中患者(年龄:44~90岁;男:20名;女:7名),使用多通道血氧监测仪监测静息状态下受试者左右耳垂、食指和食趾的含氧血红蛋白和无氧血红蛋白浓度变化。经过巴特沃斯带通滤波器提取出低频振荡信号,并进行互相关、频谱分析和模糊C均值聚类分析,结合缺血性脑卒中患者的医学影像探究患者体内低频振荡信号的传播特性。研究结果表明栓塞破坏了低频振荡信号在人体内的对称性传播,并且耳部低频振荡信号的频谱宽度大于手脚信号,可能包含更多的生理信息。低频振荡信号可以作为血管灌注标志物用于区分缺血性脑卒中患者与健康受试者。