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基于EEMD与DSS-ApEn的脑电信号消噪方法 被引量:7
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作者 孟明 杨国雨 +2 位作者 高云园 甘海涛 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1539-1546,共8页
为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)和降噪源分离DSS(De-noising Source Separation)与近似熵Ap En(Approximate Entropy)相结合的脑电信号消... 为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)和降噪源分离DSS(De-noising Source Separation)与近似熵Ap En(Approximate Entropy)相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD分解算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)分量,滤除最高频分量后的IMF分量应用DSS分离出各独立源信号,再选择频谱近似熵最大的独立源信号作为去噪信号。仿真和真实脑电信号的消噪实验表明,与独立EEMD消噪方法以及基于EEMD与改进提升小波消噪方法相比,本文提出的方法消噪效果更好。 展开更多
关键词 脑电信号 信号消噪 集合经验模态分解 降噪源分离 近似熵
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基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法
2
作者 马驰 赵荣珍 +1 位作者 原健辉 郑玉巧 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期44-50,共7页
针对传统极限学习机神经网络在处理复杂数据时无法获得最佳分类性能的问题,提出了基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法.首先,选择合适的尺度对振动信号进行粗粒化分解,在不同尺度上计算振动信号的模糊近似熵,并构成高维数据集.然... 针对传统极限学习机神经网络在处理复杂数据时无法获得最佳分类性能的问题,提出了基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法.首先,选择合适的尺度对振动信号进行粗粒化分解,在不同尺度上计算振动信号的模糊近似熵,并构成高维数据集.然后,通过邻域粗糙集算法对高维数据集进行属性约简,并且采用不同的邻域半径对数据集进行约简,从而产生不同的特征子集,同时将每个特征子集划分为训练集和测试集,进而输入极限学习机进行模式识别.最后,整合多个极限学习机的预测结果,依据相对多数投票法决定最终的辨识结果.实验证明,相比传统极限学习机,该方法可以提高滚动轴承故障类别的辨识精度,使故障分类结果更准确、更有效. 展开更多
关键词 模糊近似熵 特征选择 分类器集成 极限学习机
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基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分类研究 被引量:15
3
作者 王金海 史梦颖 张兴华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期168-173,共6页
心律失常分类是心电图自动分析领域的重要研究内容,其中精准的特征提取在分类中起着至关重要的作用。提出一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和近似熵(approximate entropy,ApEn)相结合的心电信号特征提取的新方... 心律失常分类是心电图自动分析领域的重要研究内容,其中精准的特征提取在分类中起着至关重要的作用。提出一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和近似熵(approximate entropy,ApEn)相结合的心电信号特征提取的新方法。首先利用EMD将心电信号分解为不同的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),计算前6个IMF分量的近似熵作为特征向量。然后利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化后的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行分类。经过美国麻省理工MIT-BIH心律失常数据库进行验证,该方法能够对心律失常进行有效分类,其分类精度可达98.57%。 展开更多
关键词 近似熵 经验模式分解 特征提取 粒子群优化算法 支持向量机
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基于视觉动捕的仿真掘进机操作系统
4
作者 李永玲 刘凌志 +3 位作者 周百顺 雷经发 张淼 赵汝海 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1531-1541,共11页
为实现仿真掘进环境中的人机自然交互,设计了一种基于视觉动捕的仿真掘进机操作系统。视觉动捕单元基于Mediapipe框架,通过相机捕捉手势动作,实现真实世界与虚拟空间的映射;针对手部关键点数据在大范围运动中的不合理跳变问题,通过设置... 为实现仿真掘进环境中的人机自然交互,设计了一种基于视觉动捕的仿真掘进机操作系统。视觉动捕单元基于Mediapipe框架,通过相机捕捉手势动作,实现真实世界与虚拟空间的映射;针对手部关键点数据在大范围运动中的不合理跳变问题,通过设置加权质心提出一种改进的卡尔曼滤波算法,并依据操作者手势输出对应指令。实验结果表明:该方法在均方误差、信噪比、近似熵参数上更具有优势,所需的特定手势识别正确率可达92%以上,操作者可实现对仿真掘进机的高效控制。 展开更多
关键词 人机交互 手势捕捉 卡尔曼滤波 仿真操作系统 近似熵
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基于两阶段优化的农作物种植策略分析
5
作者 唐沈逸 王文杰 +1 位作者 张琥 蒋贵荣 《智慧农业导刊》 2025年第5期68-74,79,共8页
为优化农作物种植策略,助力乡村振兴,该文构建一个多目标规划模型,旨在最大化预期利润、优化田间管理与生产效率以及改进种植方式。该模型采用两阶段优化法进行求解。在此基础上,考虑到种植和市场的不确定性因素,运用样本平均近似法和... 为优化农作物种植策略,助力乡村振兴,该文构建一个多目标规划模型,旨在最大化预期利润、优化田间管理与生产效率以及改进种植方式。该模型采用两阶段优化法进行求解。在此基础上,考虑到种植和市场的不确定性因素,运用样本平均近似法和熵权法-TOPSIS法,以在利润和风险之间寻求平衡。研究结果表明,该模型不仅能够在实现利润最大化的同时提升种植效率和优化种植方式,还能在面临市场风险时保持较高的利润稳定性,为乡村农作物种植规划提供有效的理论支持和决策参考。 展开更多
关键词 农作物种植策略 多目标规划 两阶段优化法 样本平均近似法 熵权法-TOPSIS法
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Transformation and entropy for fuzzy rough sets 被引量:1
6
作者 Zhang Chengyi Li Dongya +1 位作者 Fu Haiyan Chen Guohui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第1期94-98,共5页
A new method for translating a fuzzy rough set to a fuzzy set is introduced and the fuzzy approximation of a fuzzy rough set is given. The properties of the fuzzy approximation of a fuzzy rough set are studied and a f... A new method for translating a fuzzy rough set to a fuzzy set is introduced and the fuzzy approximation of a fuzzy rough set is given. The properties of the fuzzy approximation of a fuzzy rough set are studied and a fuzzy entropy measure for fuzzy rough sets is proposed. This measure is consistent with similar considerations for ordinary fuzzy sets and is the result of the fuzzy approximation of fuzzy rough sets. 展开更多
关键词 fuzzy approximation fuzzy rough set fuzzy entropy
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基于VMD-LILGWO-LSSVM短期风电功率预测 被引量:2
7
作者 王瑞 李虹锐 +1 位作者 逯静 卜旭辉 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期128-136,共9页
目的为了减小风电功率并入国家电网时产生的频率波动,提高风电功率预测精度,方法提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进灰狼算法(LILGWO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测方法。首先通过VMD方法将风电功率序列分解重构成3... 目的为了减小风电功率并入国家电网时产生的频率波动,提高风电功率预测精度,方法提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进灰狼算法(LILGWO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测方法。首先通过VMD方法将风电功率序列分解重构成3个复杂程度性不同的模态分量,降低风电功率的波动性;其次使用LSSVM挖掘各分量的特征信息,对各分量分别进行预测,针对LSSVM模型中重要参数的选取对预测精度影响较大问题,引入LILGWO对参数进行寻优;最后将各分量预测结果叠加重构,得到最终预测风电功率。结果以宁夏回族自治区某地区风电站实际数据为例,对未来三天分别进行预测取平均值,本文方法的预测平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为2.7068 kW,均方根误差(root mean square error,RMSE)为2.0211,拟合程度决定系数(R-Square,R^(2))为0.9769,与对比方法3~6相比,RMSE分别降低了40.93%,25.21%,14.7%,6.24%;MAE分别降低了42.34%,28.04%,16.97%,7.77%;R^(2)分别提升了4.21%,1.78%,0.82%,0.28%。预测时长方面,BP和LSSVM平均训练时间分别是10,138 s,虽然LSSVM预测时间较长但效果最好,采用PSO、GWO、LILGWO对LSSVM进行寻优后训练时间分别平均缩短了39,44,58 s。结论仿真验证了所提方法在短期风电功率预测方面的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 短期预测 变分模态分解 近似熵 改进灰狼算法 最小二乘支持向量机
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基于近似熵对自闭症患儿眼电数据的模块化处理与分析
8
作者 林栋 齐诗仪 +4 位作者 袁丁 章思佳 庄婉玉 林丽莉 李玉榕 《中国生物医学工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期759-763,共5页
采用近似熵(ApEn)对孤独症谱系障碍(ASD)患儿的眼电图(EOG)信号进行模块化处理,并分析其最小模块值。观察正常儿童及不同程度ASD患儿在观注本团队研发的“视觉关注系统”时的EOG信号特征,并探索其适用的数据分析方法。采用ApEn对降噪处... 采用近似熵(ApEn)对孤独症谱系障碍(ASD)患儿的眼电图(EOG)信号进行模块化处理,并分析其最小模块值。观察正常儿童及不同程度ASD患儿在观注本团队研发的“视觉关注系统”时的EOG信号特征,并探索其适用的数据分析方法。采用ApEn对降噪处理后的EOG进行模块化处理,提取出60个模块(即1个模块值/s),并以这60个ApEn模块为研究对象,结合不同状态下(正常及不同程度ASD儿童)的目标关注行为进行分析(ApEn分析),并将结果与医生通过临床观察所得的目标关注行为时间序列进行比较(观察比对)。结果表明,在正常儿童及轻度ASD患儿的目标关注行为分析中,“观察比对”与“ApEn分析”两种方法呈现出相似的特征;但在中度ASD儿童的目标关注行为分析中,“观察比对”方法与“ApEn分析”方法分别记录的关注次数,当最小时间单元设定为3 s时,与最小时间单元设定为2 s时相比,显示出较为明显差异。本研究利用视觉关注系统采集ASD患儿的EOG信号,通过ApEn分析,探讨专注模块及其相应的行为特征,为后续相关研究提供参考。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 眼电图 近似熵 非线性动力学
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一测多评法测定法制半夏曲中11种成分含量及其GRA、EW-TOPSIS质量评价 被引量:1
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作者 舒波 雷果平 袁斌 《医药导报》 CAS 北大核心 2024年第7期1120-1126,共7页
目的采用一测多评(QAMS)法同时测定法制半夏曲中肌苷、鸟苷、腺苷等11种成分含量,并建立其灰色关联度分析(GRA)联合熵权逼近理想解排序分析法(EW-TOPSIS)综合质量评价方法。方法采用Shimadzu C 18色谱柱;乙腈-0.5%醋酸为流动相,梯度洗脱... 目的采用一测多评(QAMS)法同时测定法制半夏曲中肌苷、鸟苷、腺苷等11种成分含量,并建立其灰色关联度分析(GRA)联合熵权逼近理想解排序分析法(EW-TOPSIS)综合质量评价方法。方法采用Shimadzu C 18色谱柱;乙腈-0.5%醋酸为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1;检测波长254和290 nm。以对甲氧基肉桂酸乙酯为内参比物质,计算其他10个成分的相对校正因子(RCF),测定各成分含量。采用GRA联合EW-TOPSIS模型对法制半夏曲进行综合质量评价。结果法制半夏曲中11种成分在一定浓度范围内线性关系良好,相关系数均>0.999;平均加样回收率96.94%~100.12%(RSD<2.0%,n=9);QAMS与外标法(ESM)实测值无明显差异。GRA模型相对关联度0.2903~0.6187,EW-TOPSIS模型相对接近度0.2114~0.6343;GRA和EW-TOPSIS模型综合评价结果基本一致。结论QAMS法便捷、准确,可用于法制半夏曲多指标成分定量控制,GRA联合EW-TOPSIS模型可用于法制半夏曲综合质量评价。 展开更多
关键词 法制半夏曲 一测多评法 多指标成分 相对校正因子 灰色关联度分析 熵权-逼近理想解排序法 质量评价
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基于组合赋权及区间逼近的装配式建筑施工风险评价 被引量:4
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作者 廖俊文 蒋贤勇 刘京铄 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4311-4320,共10页
为了准确评估装配式建筑的施工风险,以更好地帮助施工企业防范风险,提高装配式建筑施工的安全性,装配式建筑施工时一般为建筑群施工的模式,施工风险评价指标为区间数。采用科学且符合装配式建筑工程实际的分析评价方法对装配式建筑施工... 为了准确评估装配式建筑的施工风险,以更好地帮助施工企业防范风险,提高装配式建筑施工的安全性,装配式建筑施工时一般为建筑群施工的模式,施工风险评价指标为区间数。采用科学且符合装配式建筑工程实际的分析评价方法对装配式建筑施工风险进行分析评价。从人员、材料设备及管理等5个方面选取21项指标构建装配式建筑风险评价多级指标体系。以此为基础,联合组合赋权和区间逼近理论建立装配式建筑施工风险分析评价模型。首先综合主观经验和客观信息2个方面对指标权重进行准确计算,以GI理论计算风险评价指标主观权重,以熵权理论计算风险评价指标客观权重,对主客观权重组合赋权得到综合权重。然后分析装配式建筑风险评价指标数据具有区间波动特征,采用区间逼近理论对装配式建筑施工风险评价指标数据进行了区间数表征和分析,对装配式建筑施工风险进行了综合分析并确定其风险等级。应用该模型对岳阳市一批装配式建筑群的施工风险进行分析评价,案例中的5个装配式建筑群中4个施工风险较低,1个施工风险中等,据此对各装配式建筑群拟定了针对性的风险防范措施。实践证明GI-熵权组合赋权联合区间逼近理论可以科学计算风险评价指标权重,并对装配式建筑施工风险做出符合实际的分析评价,进而为有效防范装配式建筑施工风险提供指导。 展开更多
关键词 装配式建筑 施工风险 GI 熵权 区间逼近
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基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断 被引量:8
11
作者 孙文昊 胡志平 +3 位作者 肖志怀 邹屹东 皮俊东 马哲轩 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期199-204,共6页
针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状... 针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 特征提取 故障诊断 特征融合 近似熵 卷积神经网络
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基于近似熵变化量判据的混合直流输电系统纵联保护方案 被引量:3
12
作者 王子江 张兆毅 +2 位作者 樊友平 范建斌 舒印彪 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期1-12,共12页
高压直流输电线路行波保护对信号采样频率要求高,保护性能受过渡电阻及噪声干扰影响较大,需配合纵联保护识别故障位置。而现有纵联差动保护易受分布电容影响,传输数据量较大,动作速度有待提升。为了解决上述问题,提出一种基于近似熵变... 高压直流输电线路行波保护对信号采样频率要求高,保护性能受过渡电阻及噪声干扰影响较大,需配合纵联保护识别故障位置。而现有纵联差动保护易受分布电容影响,传输数据量较大,动作速度有待提升。为了解决上述问题,提出一种基于近似熵变化量判据的混合直流线路纵联保护方案。近似熵需要的计算数据量较小,且兼具高灵敏性、高可靠性优势。故障发生后,近似熵变化量呈现明显的峰值特征,基于1模电压电流近似熵变化量构建的保护判据能快速准确地识别高阻接地故障,同时能减小噪声干扰和分布电容的影响。基于乌东德±800 kV混合直流输电系统仿真模型对所提保护方案进行验证。结果表明,所提保护方案仅需5 kHz采样频率,无需严格的时间同步,且在经800Ω过渡电阻接地及10 dB信噪比场景下能够正确、快速地动作。 展开更多
关键词 纵联保护 后备保护 直流线路保护 混合直流输电系统 近似熵
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基于平稳小波变换的光伏直流串联电弧故障检测 被引量:5
13
作者 王桐 史雯 +1 位作者 石浩渊 康子良 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期82-93,共12页
光伏系统直流串联电弧故障具有随机性和隐蔽性的特点,且容易受到外部环境和光伏系统内部噪声的影响,难以检测。利用小波变换提取的电流时频域特征对电弧故障有很好的辨识度,但面临小波基选取的问题。在采集大量电弧故障数据的基础上,通... 光伏系统直流串联电弧故障具有随机性和隐蔽性的特点,且容易受到外部环境和光伏系统内部噪声的影响,难以检测。利用小波变换提取的电流时频域特征对电弧故障有很好的辨识度,但面临小波基选取的问题。在采集大量电弧故障数据的基础上,通过小波变换分析和对比实验,提出一种针对常用电弧故障特征指标提取的最优小波基选取方法。通过此方法确定bior4.4小波基为提取电弧故障特征的最优小波基,并由此构建基于bior4.4平稳小波变换的时频域特征。通过对比试验发现,基于bior4.4的时频域特征对电弧故障的辨识度明显提高,且表现出对正常噪声信号的抑制作用。为从多角度反映电弧故障特征,补充时域特征,并与时频域特征结合构成电流特征库,利用随机森林算法实现电弧故障的诊断。电弧故障检测准确率达到98.58%,正常信号的误判率仅为0.76%。 展开更多
关键词 电弧故障 平稳小波变换 最优小波基 近似熵 样本熵 随机森林算法
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基于CWM-TOPSIS模型的金属矿山企业安全管控能力评价 被引量:2
14
作者 李筱 许钧 +2 位作者 张成旭 隋来伦 王在勇 《黄金科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期100-108,共9页
为进一步提升金属矿山安全管理水平,推动金属矿山企业安全高质量发展,构建了金属矿山安全管控能力评价指标体系。运用AHP-EWM组合赋权的CWM法综合分析金属矿山企业安全管控能力的影响因素,采用CWM-TOPSIS法构建了安全管控能力评价模型,... 为进一步提升金属矿山安全管理水平,推动金属矿山企业安全高质量发展,构建了金属矿山安全管控能力评价指标体系。运用AHP-EWM组合赋权的CWM法综合分析金属矿山企业安全管控能力的影响因素,采用CWM-TOPSIS法构建了安全管控能力评价模型,并借助AHP-TOPSIS法和EWM-TOPSIS法进行模型验证。工程实例研究表明:应急处置能力、安全技术水平和风险智能预警能力这3个因素对金属矿山企业安全管控能力的综合影响程度最大,企业1的安全管控能力最强。分析结果与实际情况一致,说明该评价方法和模型有利于金属矿山企业准确、快速把握安全管控工作当前状态和薄弱环节,从而进一步改善和提升矿山安全治理水平。 展开更多
关键词 金属矿山企业 安全管控能力 熵权法 组合赋权 TOPSIS法 逼近理想解
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近似熵、互近似熵的性质、快速算法及其在脑电与认知研究中的初步应用 被引量:86
15
作者 洪波 唐庆玉 +1 位作者 杨福生 陈天祥 《信号处理》 CSCD 1999年第2期100-108,共9页
本文从信号处理的角度介绍了近似嫡、互近似熵的概念、性质与应用,并给出了一种计算近似熵、互近似熵的实用快速算法.本文还通过实际算例说明了近似烟在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知... 本文从信号处理的角度介绍了近似嫡、互近似熵的概念、性质与应用,并给出了一种计算近似熵、互近似熵的实用快速算法.本文还通过实际算例说明了近似烟在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知研究中的初步应用。 展开更多
关键词 近似熵 互近似熵 快速算法 脑电 认知 时间序列
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生物时间序列的近似熵和样本熵方法比较 被引量:30
16
作者 刘慧 和卫星 陈晓平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期806-807,812,共3页
从信号处理的角度给出了样本熵(SampEn)的定义,算法和应用。通过实例说明样本熵比近似熵更具相对一致性。样本熵比近似熵更符合理论性。适用于分析脑电等生物信号。
关键词 样本熵 近似熵 相对一致性 自身匹配
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基于ELM和近似熵的脑电信号检测方法 被引量:36
17
作者 袁琦 周卫东 +1 位作者 李淑芳 蔡冬梅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期514-519,共6页
脑电癫痫波的自动检测与分类对癫痫病情的诊断具有重要意义。提出了一种基于极端学习机(extreme learning ma-chine,ELM)和近似熵的脑电信号检测方法。首先,计算脑电信号的近似熵作为非线性特征,并与利用小波变换技术提取的线性特征波... 脑电癫痫波的自动检测与分类对癫痫病情的诊断具有重要意义。提出了一种基于极端学习机(extreme learning ma-chine,ELM)和近似熵的脑电信号检测方法。首先,计算脑电信号的近似熵作为非线性特征,并与利用小波变换技术提取的线性特征波动指数相结合,组成特征向量,然后将特征向量送入单隐层前馈神经网络,采用ELM学习算法训练网络。实验表明,与BP(backpropagation)和SVM(support vector machine)算法相比,ELM在训练时间和识别精度两方面性能最佳,对用于实验的脑电数据检测识别率达到98%以上。 展开更多
关键词 癫痫脑电 近似熵 极端学习机 反向传播算法 支持向量机
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基于方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别 被引量:12
18
作者 李作进 李仁杰 +2 位作者 李升波 王文军 成波 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2016年第3期279-284,共6页
提出了一种基于实车工况下方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别方法。利用动态时间序列的非线性特征构造理论,计算短时方向盘转角时间序列的近似熵(ApEn)与复杂度特征。以此非线性特征为输入,设计了硬阈值多级疲劳判别模型,... 提出了一种基于实车工况下方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别方法。利用动态时间序列的非线性特征构造理论,计算短时方向盘转角时间序列的近似熵(ApEn)与复杂度特征。以此非线性特征为输入,设计了硬阈值多级疲劳判别模型,构建了"二入二出"的疲劳等级映射规则,输出驾驶过程样本的疲劳预判状态。将近邻样本的疲劳预判状态进行比较,实现了驾驶人的三级疲劳状态识别。进行了实车实验。结果表明:本方法对三级疲劳状态识别的平均正确率达到84.6%;因而,本方法具有工程应用价值。 展开更多
关键词 汽车安全 疲劳识别 方向盘转角(SWA) 近似熵(apen) 复杂度
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EMD近似熵结合支持向量机的心音信号识别研究 被引量:17
19
作者 黄林洲 郭兴明 丁晓蓉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期21-25,共5页
针对心音信号的非线性、非平稳特征和心音识别准确率不高且分类速度较慢的实际情况,提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)近似熵(Approximate Entropy,ApEn)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的心音分类... 针对心音信号的非线性、非平稳特征和心音识别准确率不高且分类速度较慢的实际情况,提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)近似熵(Approximate Entropy,ApEn)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的心音分类识别方法。通过EMD方法将非平稳的心音振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);利用互相关系数准则对IMF进行筛选,计算所筛选IMF的近似熵构成特征向量;将特征向量输入SVM分类器进行分类识别。对临床采集的心音样本按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效地用于心音识别。 展开更多
关键词 经验模式分解 心音 近似熵 支持向量机
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静吸复合麻醉下吸入麻醉药物脑区分布和记忆变化的脑电非线性分析研究 被引量:5
20
作者 张宏 贾宝森 +1 位作者 米卫东 吴东宇 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期29-32,共4页
目的 研究围术期吸入麻醉药在脑区的作用分布和对记忆的影响。方法  4 5例患者分为异氟醚组、七氟醚组、地氟醚组(n=15 ) ,三种吸入麻醉药的呼末浓度均为 1 0MAC。记录围术期近似熵脑电地形图。术后调查患者围术期的记忆情况。结果 ... 目的 研究围术期吸入麻醉药在脑区的作用分布和对记忆的影响。方法  4 5例患者分为异氟醚组、七氟醚组、地氟醚组(n=15 ) ,三种吸入麻醉药的呼末浓度均为 1 0MAC。记录围术期近似熵脑电地形图。术后调查患者围术期的记忆情况。结果 与术前相比 ,三组患者术中外显记忆和内隐记忆成绩明显下降 ,差异有统计学意义 ,组间比较无差异。异氟醚脑区作用分布为 :额叶区、颞叶区→枕叶区、顶叶区→全脑区抑制。七氟醚脑区作用分布为 :颞叶区→顶叶区→额叶区→枕叶区→全脑区抑制。地氟醚脑区作用分布为 :枕叶区、顶叶区→颞叶区、额叶区→全脑区抑制。吸入药脑区作用消除顺序异氟醚为 :顶叶区→额叶区和颞叶区→枕叶区→全脑区兴奋 ,七氟醚与地氟醚为 :额叶区和颞叶区→枕叶区与顶叶区→全脑区兴奋。结论 静吸复合麻醉下 ,吸入麻醉药脑区分布不尽相同 ,但消除相似。静吸复合麻醉下 ,吸入麻醉药呼末浓度为 1 0MAC时 ,可以消除患者术中的内隐记忆。 展开更多
关键词 脑电非线性地形图 近似熵 心理学测试 外显记忆 内隐记忆
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