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一种改进的天波雷达海杂波循环对消算法
被引量：
5
1
作者
林志榕
胡进峰
+2 位作者
李强
李会勇
李军
《雷达科学与技术》
2014年第6期597-603,共7页
在天波超视距雷达中,舰船等慢速目标的频谱通常靠近强大的海杂波谱,检测难度大,在短相干积累条件下,回波频谱的多普勒分辨率降低,进一步增加了目标检测难度。目前的海杂波抑制方法主要是循环对消法,但是传统的循环对消方法仅通过傅里叶...
在天波超视距雷达中,舰船等慢速目标的频谱通常靠近强大的海杂波谱,检测难度大,在短相干积累条件下,回波频谱的多普勒分辨率降低,进一步增加了目标检测难度。目前的海杂波抑制方法主要是循环对消法,但是传统的循环对消方法仅通过傅里叶变换后最大谱线来估计频率,频率估计精度不高,杂波残留严重,而且容易将目标信号也对消掉。针对该问题,提出了一种改进的循环对消算法,该算法中,首先给出了短相干积累下海杂波频率的高精度估计算法,利用最大的3根谱线进行插值来对粗估计得到的频率进行校正,从而精确估计海杂波频率,在此基础上估计时域的海杂波信号;为了避免将目标信号也对消掉,进一步给出了海杂波的频率界限,只在杂波界限内进行海杂波循环对消;与传统算法相比,所提算法能够对海杂波参数进行高精度估计,从而减少了对消过程中剩余杂波的能量,有利于舰船目标的峰值显露,而且杂波频率界限的使用能够避免将目标信号对消掉,提高了目标的检测效能。仿真和实测数据处理结果均表明,与传统循环对消法相比,所提算法能用更少的对消次数凸显出舰船目标,而且残留杂波能量更低。
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关键词
天波超视距雷达
舰船检测
频率估计
海杂波对消
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职称材料
基于机器学习的帕金森运动症状量化评估
被引量：
1
2
作者
林志榕
《科技创新与应用》
2022年第34期50-54,共5页
临床上采用量表评分的方式对帕金森病运动症状的严重等级进行诊断,存在主观性强、评估结果差异大等问题。因此,利用佩戴于患者手腕的可穿戴设备采集手部运动信息,并基于运动传感器数据提取与震颤和运动迟缓症状严重程度相关的特征参数,...
临床上采用量表评分的方式对帕金森病运动症状的严重等级进行诊断,存在主观性强、评估结果差异大等问题。因此,利用佩戴于患者手腕的可穿戴设备采集手部运动信息,并基于运动传感器数据提取与震颤和运动迟缓症状严重程度相关的特征参数,构建机器学习多分类评估模型,从而得到症状的严重程度等级(0~4分)。算法验证试验结果表明,相比随机森林(RF)和K最邻近方法(KNN),支持向量机(SVM)分类模型具有最高的分类精度,对震颤和运动迟缓症状的严重程度分类准确率达96%以上。该文研究验证基于运动传感器的帕金森病量化评估方法的可行性,该方法能够作为一种有效的量化评估方法,辅助医生在临床上给出客观的诊断结论。
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关键词
帕金森病
震颤
运动迟缓
量化评估
机器学习
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职称材料
基于可穿戴式传感装置的帕金森运动症状量化评估的研究进展
被引量：
5
3
作者
戴厚德
熊永生
+2 位作者
蔡国恩
林志榕
叶钦勇
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期229-236,共8页
帕金森病(PD)运动症状的量化评估是PD诊疗中的一个难题;基于MEMS(微机电系统)运动传感器的可穿戴式装置可以跟踪PD病人设定动作和自主运动等运动信息,从而实现帕金森运动症状的实时和客观的量化评估。首先介绍MEMS运动传感器技术及用于...
帕金森病(PD)运动症状的量化评估是PD诊疗中的一个难题;基于MEMS(微机电系统)运动传感器的可穿戴式装置可以跟踪PD病人设定动作和自主运动等运动信息,从而实现帕金森运动症状的实时和客观的量化评估。首先介绍MEMS运动传感器技术及用于帕金森运动症状量化评估的典型性可穿戴式系统,包括其局限性;然后对震颤/异动症、缓慢运动、肌肉僵直、姿势步态障碍等4个主要运动症状的量化评估方法及其与神经科医生临床判断相关性分别进行对比和分析;同时对PD症状波动等运动并发症对运动症状量化评估的影响进行讨论。介绍MEMS运动传感技术在PD运动症状量化评估中的应用及其精确性,为基于可穿戴式传感装置的帕金森运动症状定量评估研究提供一个基础框架。
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关键词
帕金森病运动症状
MEMS运动传感器
可穿戴式设备
量化评估
UPDRS
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职称材料
题名
一种改进的天波雷达海杂波循环对消算法
被引量：
5
1
作者
林志榕
胡进峰
李强
李会勇
李军
机构
电子科技大学电子工程学院
九江职业技术学院
出处
《雷达科学与技术》
2014年第6期597-603,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61101172
61371184
61201280)
文摘
在天波超视距雷达中,舰船等慢速目标的频谱通常靠近强大的海杂波谱,检测难度大,在短相干积累条件下,回波频谱的多普勒分辨率降低,进一步增加了目标检测难度。目前的海杂波抑制方法主要是循环对消法,但是传统的循环对消方法仅通过傅里叶变换后最大谱线来估计频率,频率估计精度不高,杂波残留严重,而且容易将目标信号也对消掉。针对该问题,提出了一种改进的循环对消算法,该算法中,首先给出了短相干积累下海杂波频率的高精度估计算法,利用最大的3根谱线进行插值来对粗估计得到的频率进行校正,从而精确估计海杂波频率,在此基础上估计时域的海杂波信号;为了避免将目标信号也对消掉,进一步给出了海杂波的频率界限,只在杂波界限内进行海杂波循环对消;与传统算法相比,所提算法能够对海杂波参数进行高精度估计,从而减少了对消过程中剩余杂波的能量,有利于舰船目标的峰值显露,而且杂波频率界限的使用能够避免将目标信号对消掉,提高了目标的检测效能。仿真和实测数据处理结果均表明,与传统循环对消法相比,所提算法能用更少的对消次数凸显出舰船目标,而且残留杂波能量更低。
关键词
天波超视距雷达
舰船检测
频率估计
海杂波对消
Keywords
sky-wave over-the-horizon radar
ship detection
frequency estimation
ocean clutter cancellation
分类号
TN958.93 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于机器学习的帕金森运动症状量化评估
被引量：
1
2
作者
林志榕
机构
中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究所
出处
《科技创新与应用》
2022年第34期50-54,共5页
基金
国家自然科学基金(61501428)
中央引导地方科技发展专项资金项目(2020L3028)。
文摘
临床上采用量表评分的方式对帕金森病运动症状的严重等级进行诊断,存在主观性强、评估结果差异大等问题。因此,利用佩戴于患者手腕的可穿戴设备采集手部运动信息,并基于运动传感器数据提取与震颤和运动迟缓症状严重程度相关的特征参数,构建机器学习多分类评估模型,从而得到症状的严重程度等级(0~4分)。算法验证试验结果表明,相比随机森林(RF)和K最邻近方法(KNN),支持向量机(SVM)分类模型具有最高的分类精度,对震颤和运动迟缓症状的严重程度分类准确率达96%以上。该文研究验证基于运动传感器的帕金森病量化评估方法的可行性,该方法能够作为一种有效的量化评估方法,辅助医生在临床上给出客观的诊断结论。
关键词
帕金森病
震颤
运动迟缓
量化评估
机器学习
Keywords
Parkinson’s disease
tremor
motor retardation
quantitative assessment
machine learning
分类号
R742.5 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
基于可穿戴式传感装置的帕金森运动症状量化评估的研究进展
被引量：
5
3
作者
戴厚德
熊永生
蔡国恩
林志榕
叶钦勇
机构
中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所(中国科学院福建物质结构研究所)
中北大学计算机与控制工程学院
福建医科大学附属协和医院神经内科
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期229-236,共8页
基金
国家自然科学基金(61501428)
中国科学院科研装备研制项目(YZ201510)
文摘
帕金森病(PD)运动症状的量化评估是PD诊疗中的一个难题;基于MEMS(微机电系统)运动传感器的可穿戴式装置可以跟踪PD病人设定动作和自主运动等运动信息,从而实现帕金森运动症状的实时和客观的量化评估。首先介绍MEMS运动传感器技术及用于帕金森运动症状量化评估的典型性可穿戴式系统,包括其局限性;然后对震颤/异动症、缓慢运动、肌肉僵直、姿势步态障碍等4个主要运动症状的量化评估方法及其与神经科医生临床判断相关性分别进行对比和分析;同时对PD症状波动等运动并发症对运动症状量化评估的影响进行讨论。介绍MEMS运动传感技术在PD运动症状量化评估中的应用及其精确性,为基于可穿戴式传感装置的帕金森运动症状定量评估研究提供一个基础框架。
关键词
帕金森病运动症状
MEMS运动传感器
可穿戴式设备
量化评估
UPDRS
Keywords
parkinsonian motor symptoms
MEMS motion sensors
wearable devices
quantitative assessment
UPDRS
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的天波雷达海杂波循环对消算法
林志榕
胡进峰
李强
李会勇
李军
《雷达科学与技术》
2014
5
在线阅读
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职称材料
2
基于机器学习的帕金森运动症状量化评估
林志榕
《科技创新与应用》
2022
1
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职称材料
3
基于可穿戴式传感装置的帕金森运动症状量化评估的研究进展
戴厚德
熊永生
蔡国恩
林志榕
叶钦勇
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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职称材料
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