基于多维复杂度的精神分裂症脑磁信号区分

为了更有效地识别脑磁信号,提出一种基于多维复杂度的脑磁信号分类方法。首先提取信号的AR模型系数、频带能量、近似熵和Lempel-Ziv复杂度作为特征。然后运用增L减R搜索算法结合距离准则选择通道。最后采用遗传算法选择特征子集,分别运用BP神经网络和SVM分类器检测特征子集的性能并对信号分类。实验结果表明精神分裂症患者的近似熵和Lempel-Ziv复杂度都高于正常人,患者的脑磁信号可能更加复杂。增L减R搜索算法选择的通道大多分布在颞叶区,即颞叶区域的通道可能携带了更多的差异信息。采用BP神经网络和SVM对特征数据分类,分别得到了98.5%和99.75%的正确率。

强脉冲电场测量技术研究

强脉冲电场测量技术在强流加速器系统电磁兼容设计、核电磁脉冲(NEMP)测量、雷电电磁脉冲(LEMP)效应研究以及高压输电线、大功率开关的电磁辐射测量中起着关键的作用,测量结果的有效性直接影响到理论研究和系统设计的正确性。本文系统地回顾了强脉冲电场测量技术的发展,对有源电光调制法和基于Pockels效应的无源电光调制法两种常用方法进行了详细的分析比较,说明测量系统的研究正朝着提高稳定性、探头微小化、探头无源化、提高带宽、提升灵敏度、后端信号处理便捷、系统维护方便、容易实施标准化测量等方向发展;文章还对测量实践中的屏蔽、信号区分以及获取特征量等具体方法和技巧作了研究,为强脉冲电场的准确测量打下基础。