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基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法
被引量：
12
1
作者
邹晓红
张轶勃
孙延贞
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第1期22-28,共7页
研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难,该研究提出了一种基于局部均值分解(LMD)和多尺度熵(MSE)的脑电信号特征提取方法。...
研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难,该研究提出了一种基于局部均值分解(LMD)和多尺度熵(MSE)的脑电信号特征提取方法。该方法首先把脑电信号自适应地分解为一系列具有物理意义的乘积函数(PF)分量;然后选取有效的PF分量并计算多尺度熵,将多尺度熵组成特征向量;最后将其作为支持向量机(SVM)的输入来对脑电信号进行分类识别。实验表明该方法能够有效地提取脑电信号的特征,从而验证了该方法的有效性和可行性。
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关键词
脑电信号(EEG)
特征提取
局部均值分解(LMD)
多尺度
熵
(
mse
)
支持向量机(SVM)
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职称材料
全封闭往复式压缩机制造缺陷诊断方法研究
2
作者
金华强
孙哲
+5 位作者
顾江萍
黄跃进
张晓娇
王新雷
郑爱武
沈希
《高技术通讯》
CAS
2021年第7期754-765,共12页
全封闭往复式压缩机作为制冷系统的核心部件,其品质决定了整机系统的能效水平、静音效果和产品寿命。在生产线制造过程中,针对全封闭结构特点难以识别缺陷产品的短板问题,本文提出了一种基于壳体振动信号的压缩机制造缺陷诊断方法。首...
全封闭往复式压缩机作为制冷系统的核心部件,其品质决定了整机系统的能效水平、静音效果和产品寿命。在生产线制造过程中,针对全封闭结构特点难以识别缺陷产品的短板问题,本文提出了一种基于壳体振动信号的压缩机制造缺陷诊断方法。首先通过集合经验模态分解(EEMD)对振动信号进行频谱分解,再利用多尺度样本熵(MSE)来表征不同尺度下各模态分量的复杂度并以此作为特征向量,最后利用支持向量机(SVM)完成制造缺陷的分类。实验结果表明,本文所提诊断方法能准确实现典型制造缺陷的识别与分类,为全封闭往复式压缩机制造缺陷的在线检测提供了相关理论与检测依据。
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关键词
全封闭压缩机
制造缺陷
集合经验模态分解(EEMD)
多尺度
样本
熵
(
mse
)
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法
被引量：
12
1
作者
邹晓红
张轶勃
孙延贞
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
河北省软件工程重点实验室
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第1期22-28,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61472340)
国家自然科学基金青年基金(No.61602401)资助项目
文摘
研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难,该研究提出了一种基于局部均值分解(LMD)和多尺度熵(MSE)的脑电信号特征提取方法。该方法首先把脑电信号自适应地分解为一系列具有物理意义的乘积函数(PF)分量;然后选取有效的PF分量并计算多尺度熵,将多尺度熵组成特征向量;最后将其作为支持向量机(SVM)的输入来对脑电信号进行分类识别。实验表明该方法能够有效地提取脑电信号的特征,从而验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
脑电信号(EEG)
特征提取
局部均值分解(LMD)
多尺度
熵
(
mse
)
支持向量机(SVM)
Keywords
electroencephalogram （ EEG）, feature extraction, local mean decomposition （ LMD）, muhiscale entropy （
mse
）, supportvector machine （SVM）
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
全封闭往复式压缩机制造缺陷诊断方法研究
2
作者
金华强
孙哲
顾江萍
黄跃进
张晓娇
王新雷
郑爱武
沈希
机构
浙江工业大学教科学院
浙江工业大学机械工程学院
伊利诺伊大学香槟校区农业与生物工程学院
加西贝拉压缩机有限公司
出处
《高技术通讯》
CAS
2021年第7期754-765,共12页
基金
浙江省重点研发(2020C04010)
浙江省基础公益研究计划(LGG19E050020)
浙江省教育厅科研(Y201636617)资助项目。
文摘
全封闭往复式压缩机作为制冷系统的核心部件,其品质决定了整机系统的能效水平、静音效果和产品寿命。在生产线制造过程中,针对全封闭结构特点难以识别缺陷产品的短板问题,本文提出了一种基于壳体振动信号的压缩机制造缺陷诊断方法。首先通过集合经验模态分解(EEMD)对振动信号进行频谱分解,再利用多尺度样本熵(MSE)来表征不同尺度下各模态分量的复杂度并以此作为特征向量,最后利用支持向量机(SVM)完成制造缺陷的分类。实验结果表明,本文所提诊断方法能准确实现典型制造缺陷的识别与分类,为全封闭往复式压缩机制造缺陷的在线检测提供了相关理论与检测依据。
关键词
全封闭压缩机
制造缺陷
集合经验模态分解(EEMD)
多尺度
样本
熵
(
mse
)
支持向量机(SVM)
Keywords
hermetic compressor
manufacturing defect
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
multiscale sample entropy(
mse
)
support vector machine(SVM)
分类号
TB652 [一般工业技术—制冷工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法
邹晓红
张轶勃
孙延贞
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018
12
在线阅读
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职称材料
2
全封闭往复式压缩机制造缺陷诊断方法研究
金华强
孙哲
顾江萍
黄跃进
张晓娇
王新雷
郑爱武
沈希
《高技术通讯》
CAS
2021
0
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职称材料
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