基于脑电功能连接微状态序列递归分析的情绪解码模型

脑电微状态代表准稳定的全局神经元活动,被认为是大脑动力学的构建模块,而基于微状态概率统计的特征不能很好表征脑电的动态变化特性。针对该问题提出了基于脑电微状态序列递归分析的情绪解码模型。该模型通过聚类从脑电功能连接模式中提取出具有代表性的微状态典型模式,将原始脑电信号映射为微状态时间序列,构建递归图表征脑电动力学特性,并利用卷积神经网络对递归图实现情绪解码。在公开的脑电情绪数据集(DEAP)上的实验结果表明该模型实现了比传统微状态方法更好的情绪解码效果。

基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离

为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况,然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善.

城市植被覆盖变化可预测性及其空间格局的定量递归分析——以深圳市为例

由于人口的快速增加和经济要素的大量聚集,城市是下垫面性质改变最为显著的区域。本文应用定量递归分析技术对1999-2006年逐旬的1km SPOT-VEGETATION NDVI数据进行分析,以期揭示NDVI时间系列的非线性动态特征及其空间格局。研究结果表明,深圳市的NDVI时间系列的RQA特征值居于随机系列和确定性系列之间,属于含有随机成分的确定性系列。不同覆被类型下NDVI系列的特性不同,林地区的NDVI系列规则性最高,农地区次之,建设用地区最差,表明人类活动作为一种噪声对于NDVI系列性质的扰动。用二阶Rényi熵作为NDVI系列的可预测性指标,其空间格局表现为海拔高、坡度大、林地分布集中的西北和东南部可预测性高,而海拔相对低、建设用地相对集中的中南部地区可预测性低。

基于超声背散射信号递归分析的金属材料微缺陷识别

为了能有效识别金属材料超声检测信号中的微小缺陷回波,使用递归分析方法对检测信号进行分析。通过对超声波背散射信号进行建模,说明其组成要素。在超声检测信号中,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响。使用递归分析对含0.8mm平底孔人工模拟缺陷的直径为120mm低碳钢棒材试块实验采集的背散射信号和无缺陷背散射信号进行了研究。截取试块检测信号中的背散射信号部分,通过合理的参数选择对其进行递归分析并绘制递归图。通过与实验采集的无缺陷信号的递归图进行对比,发现缺陷信号会在递归图中产生明显的白色交叉条纹带。使用递归定量分析进一步研究了含缺陷背散射信号的递归特征量,结果表明捕获时间(TT)、确定率(DET)与递归熵(ENTR)这三项特征量对缺陷信号比较敏感,在缺陷位置处均会出现明显的峰值。

定量递归分析和近似熵在心音分类识别中的应用

为了有效利用心音信号的非线性特征信息对心音信号进行分类识别,提出一种基于定量递归分析和近似熵的心音特征提取方法。首先利用递归图对心音信号进行定性分析;然后,定量提取心音的非线性特征参数:递归率、确定率、近似熵构成特征矢量;最后将特征矢量输入二叉树支持向量机,对采集到的正常以及5类心脏瓣膜性心音信号进行分类识别。对于文中提取的非线性特征参数,通过统计学分析证明了其有效性。结果表明,该方法能有效识别心音信号。

基于递归分析的微裂纹缺陷超声检测技术研究

为准确检测金属构件微裂纹缺陷,采用超声脉冲反射法对金属试块进行检测,并提取超声背散射信号进行分析。通过对背散射信号进行简单的建模,说明其组成要素。由于背散射信号的非线性特征,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响;在此基础上提出了基于递归分析的方法分别对含人工微裂纹缺陷金属试块的无缺陷区、单裂纹区及双裂纹区背散射信号进行检测研究;通过合理的参数选择,对采样信号进行递归分析并绘制递归图;对比含缺陷信号与无缺陷信号,发现前者会在递归图中产生明显的白色交叉条纹带。使用递归定量分析进一步研究了含缺陷背散射信号的递归特征量。结果表明多种特征量对缺陷回波信号比较敏感,其中递归率(RR)和捕获时间(TT)在缺陷位置有明显的特征。

基于定量递归分析的清浊音判决

在语音信号处理中,清浊音判决的准确与否直接关系到后续语音处理的质量。该文通过分析不同的语音音素动力学物理模型在其递归图上的表现,统计定量递归分析中确定性和归一化最长对角线这两种特征参数,得到清浊音的显著差异。设定灵活合理的阈值判决语音信号的清浊音,得到了良好的试验结果。和其他传统判决方法比较,误判率有明显降低,为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。

基于定量递归分析的校园网流量特性分析

混沌理论作为非线性理论的一个重要分支,越来越多的应用到网络流量分析中。在相空间重构的基础上,通过递归图(RP)和定量递归分析(RQA),定性和定量分析某校园网络流量的混沌特性,然后借鉴滑动窗口的概念,提出了基于混沌特征值的异常流量检测方法。

一种基于主元递归分析法的多模糊逻辑系统的组合形式

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种具有递阶特点的模糊逻辑模型.该模型采用基于山峰函数的减法聚类算法,将样本数据集分成多组来进行局部模糊模型的建立和训练,大大提高了组合模糊逻辑模型的训练效率.各局部模糊系统的预测输出通过主元递归分析法(PCR)连接,解决了模型之间的严重相关性问题,增强了模型的预测能力,提高了模型的鲁棒性.仿真结果表明,组合多个模糊逻辑模型能够达到比局部模型更好的建模效果,并能有效地改善模型的预测能力和泛化能力.

逻辑斯谛模型的递归分析与拟合

对逻辑斯谛模型进行了递归分析，得到递归公式．该式不仅为模型辨识提供了统计检验方法，而且可用于估计逻辑斯谛模型的二个重要参数：环境载力Ｋ和内禀增长率ｒ．用递归分析法拟合逻辑斯谛模型具有方法合理、计算简便和通用性强的优点．

基于递归分析的基音检测新方法

提出了一种语音信号非线性动力学特性递归分析的基音检测新方法;提出了递归数计算基音,研究了用递归度与所算基音之积精确区分清浊音法,给出了波动基音修正方法。实验结果表明,该方法可以得到比传统自相关法和倒谱法更好的结果,尤其是清浊音特征不明显的音段,基音检测的性能更好,在带噪语音音环境下也具有很好的适应性。

基于递归分析的喷雾气固流化床团聚状态识别

液体会影响喷雾气固流化中的颗粒循环模式,形成不同程度的颗粒团聚物,从而直接降低反应器的传热、传质效果。实验中向流化床喷入不同黏度的乙二醇溶液,来人工制造团聚现象。研究结果表明,喷入不同黏度的液体后,流化床内会形成不同的团聚结构,按照团聚物大小可分为四类:微团聚、成核团聚、黏结团聚以及糊状团聚。通过对不同工况中的压差波动信号进行递归分析,发现不同团聚状态下的递归图纹理结构有着明显的差异。与此同时,对50种流动条件下的递归特征量分布情况进行分析,以此来识别不同的团聚结构,整体识别率高达96.39%。结果表明:通过对压差信号的递归分析可以快速识别流化床中的团聚状态。

基于Referer字段递归分析的网页挂马检验方法研究

目的研究网页挂马案件的检验方法,为有效打击此类犯罪,维护信息网络安全提供技术支持。方法在染毒主机端重新浏览可疑网页,使用wireshark捕获通信数据,借助wireshark提供的文件还原功能从通信数据中还原出所有文件,再利用主流杀毒引擎对这些文件进行病毒扫描,记录下木马程序的名称和下载路径。之后利用本文的Referer字段递归分析方法还原木马完整的种植过程,找出被挂马网站和相应的页面,提取出网页中被植入的恶意代码。结果获得了被挂马网站的相关信息,准确地定位出恶意代码的存储位置,提示网站管理员除去恶意代码并增强保护措施,从源头阻断木马的传播途径。根据黑客种植恶意代码过程中在被挂马网站遗留的入侵痕迹,对挂马网站进行检验分析,获得黑客的相关线索。结论应用本文提出的Referer字段递归分析方法可以有效检验网页挂马类案件,获取相关线索。

基于定量递归分析(RQA)方法的肌电信号处理

简要介绍了定量递归分析(RecurrenceQuantificationAnalysis,RQA)方法在表面肌电信号(surfaceelectromyographic,EMG)分析中的应用进展情况。应用RQA方法对不同位置的肌电信号进行自发受力分析,得出随着力量的增加,确定性值也相应增大的结论,并且与传统的频域分析变量中值频率进行比较,得出了确定性值与中值频率的关系。对电刺激诱发表面肌电信号进行RQA分析,得出了随着刺激强度的增加,RQA参数%REC、%DET、ENTR、Trend都相应增大的结论。

我国城乡收入差距对经济增长的“倒U型”影响——基于个体固定效应模型的递归分析

城乡收入差距如何影响经济增长,长久以来一直是经济学关注的焦点。本文利用我国1987-2008年间省际面板数据从实证的角度证明收入分配不公平对经济增长的影响是倒U型的。本文建立的个体固定效应模型发现城乡收入差距对经济增长的影响是"先扬后抑",并引入递归分析得出"拐点"的大体位置。

基于声发射信号递归分析的气固流化床流型转变

利用声发射技术采集不同流化气速下流化床内颗粒与壁面碰撞的声信号,结合声能量及递归分析法研究不同流型下颗粒运动特征,得到鼓泡流态化到湍动流态化的临界转变速度及流型转变规律。特别是针对声能量分析无法准确区分不同床层高度处流型转变的不足,利用递归分析可有效预测系统周期性的特点,将声信号进行递归分析,研究了流化床不同位置的流型转变性质。结果表明,鼓泡流态化下颗粒运动的周期性较湍动流态化强,并能够清晰地检测到由鼓泡流态化向湍动流态化的流型转变速度,而且床层较低处的流型转变速度比床层较高处大。由此获得了一种便捷灵敏、安全环保的非侵入式流化床流型转变速度的测量技术,可用于对整个流化床内不同位置流型转变过程的实时在线监控。

Roessler方程的定量递归分析

定量递归分析是递归图示法的延伸。本文用计算递归点百分数的方法，分析了Roessler方程重构相空间的延迟量与递归点百分数的关系，发现取最初的两最大值之间的中值作延迟量有最佳的重构相空间。它与其它方法所得的结果相当吻合，是一确定最佳重构相空间延迟量的新方法，直观简单。

基于定量递归分析的高压断路器机械缺陷辨识及应用

针对采用振动信号识别高压断路器(HVCBs)机械缺陷困难及难于实现工程应用问题,提出一种基于定量递归分析(RQA)的振动信号分析方法,并将其应用于变电站在运高压断路器机械缺陷辨识中。为便于缺陷部位的准确定位,将高压断路器振动信号分割为各功能子区,将各功能子区信号映射至高维相空间,以充分展示高压断路器动力学变化特征,并在相空间进行递归图重构。最后,引入递归率(RR)、确定率(DET)、最大对角线长度(Lmax)、信息熵(ENT)、层状度(LAM)和捕获时间(TT)对各功能子区递归图进行定量分析,以实现高压断路器机械缺陷的有效辨识。试验结果表明,所提方法能够准确地辨识高压断路器的机械缺陷,在实际工程应用中也表现出较高的准确率。

递归分析求解等效转动惯量

等效转动惯量是指传动系统相对驱动轴的转动惯量。可以反映出系统的动力学特性对于传动轴系,它并不是各分立部件独立转动惯量的简单叠加。分析交叉轴系中分立部件的转动,列出动力学或运动学方程,未知数按照传动轴逐级递归,最终将等效转动惯量表达为分立部件的转动惯量,并将该分析方法称为递归分析法。这种分析方法同样适用于斜齿轮传动、圆锥齿轮传动等各种交!叉轴系。

基于递归分析的混流生产模式机械加工过程能效分析和状态监测

针对混流生产模式下机械加工过程的能量效率研究问题,提出一种基于递归分析和图像处理技术的能量效率分析与状态监测方法。通过对各类工件分别进行多次加工试验,采集加工过程功率数据,应用聚类算法分析功率的时域特征并找出聚类中心,基于此建立各工件加工过程的参考功率数据库;在混流加工过程中,通过递归分析和图像匹配算法判断实时加工功率曲线与各类工件参考功率的相似程度,进而识别出实时加工工件类型和工件状态;基于工件状态识别的结果,计算得到工件加工过程的能量利用率;最后基于各工序的实时加工功率及其对应的参考功率交叉递归图,应用递归定量分析法实现对工序状态的监测。经过实验验证了方法的有效性,将该方法应用于混流加工模式下工件的能量效率水平分析和异常工序状态的在线识别,识别精度可达98.33%。