利用调和最小二乘提高阻尼识别精度的ITD法

ITD模态识别方法[1]可以不用系统的输入信息识别系统的模态参数,同时避免了数据变换(FFT变换[1])而引起的截断误差,但是识别的模态参数常常很不精确,且阻尼比的识别精度很差。采用调和最小二乘算法,并且在此基础上对阻尼比分两步进行识别。通过理论推导和算例验证得到:提出的算法能显著的提高阻尼的识别精度。

基于振动模态参数识别的脑电信号特征提取

对运动想象脑电信号的动力学模型进行了分析,将其分成两个阶段(强非线性的瞬态阶段和弱非线性的自由响应阶段),并构建了一种新的特征提取算法。首先通过起始点扫描的方式对脑电信号进行分割来获得自由响应阶段的脑电信号;然后针对自由响应阶段产生的脑电信号,引入振动多模态参数识别ITD(Ibrahim Time Domain)算法来提取特征组合成特征向量;最后利用Adaboost分类器进行自适应特征选择和分类。运用此方法对国际标准数据库The largest SCP data of Motor-Imagery中的CLA运动想象数据集进行特征提取和特征选择与分类,其平均分类准确率高达90%以上。与现有的特征提取算法相比,获得了更好的分类性能和稳定性。