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基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究被引量：9: 1; 作者范影乐李谷 +1 位作者刘亚景杨勇《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期74-78,共5页; 研究基于脑电信号排列组合熵的运动意识任务自动分类方法。求出时变脑电信号所对应的排列组合熵时间序列,它能很好的反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此能有效地提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近... 展开更多; 关键词脑电信号意识任务排列组合熵事件相关去同步事件相关同步; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析被引量：8: 2; 作者石国良李晓 +1 位作者金炜东苟先太《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3625-3627,共3页; 针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法。对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。计算列车振动信号的排列组合熵,首先... 展开更多; 关键词列车故障高速列车排列组合熵支持向量机转向架故障分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测被引量：4: 3; 作者席旭刚武昊 +1 位作者左静罗志增《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1685-1689,1700,共6页; 为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒... 展开更多; 关键词表面肌电信号跌到识别排列组合熵加权核Fisher线性判别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排列组合熵和灰度特征的纹理分割被引量：5: 4; 作者钱诚范影乐庞全《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期586-588,共3页; 提出了一种基于排列组合熵和灰度特征的纹理分割方法。该方法将不同方向上的排列组合熵与灰度均值、灰度方差结合起来构成一个多维特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行聚类实现纹理图像的分割。实验结果表明该方法对纹理分布均匀的图像... 展开更多; 关键词纹理分割排列组合熵灰度特征模糊C均值聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排列组合熵的语音端点检测技术研究被引量：8: 5; 作者吴秀良范影乐 +1 位作者钱诚庞全《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期240-242,共3页; 语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法... 展开更多; 关键词端点检测排列组合熵排列数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排列熵的心电信号非线性分析被引量：11: 6; 作者赵小磊任明荣 +1 位作者张亚庭王普《现代电子技术》 2010年第19期90-93,共4页; 排列熵是一种基于复杂性量度的非线性动力学参数,能够快速、有效地反映系统的特征。目前在心电信号检测研究中还少有此类方法的应用,通过对算法进行研究,并应用于心室病症的检测中,利用MIT-BIH数据库,对心室病症心电信号的发病时段进行... 展开更多; 关键词排列组合熵非线性分析心室纤颤心动过速; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别被引量：5: 7; 作者武昊席旭刚罗志增《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1586-1590,共5页; 跌倒对老年人的健康构成严重危害,设计了一种基于肌电信号的跌倒识别方法,可用于跌倒检测报警。该方法首先对表面肌电动作信号进行小波包分解,再依据信号特征选取信号的低频分量并重构,计算其排列组合熵,最后以4路肌电信号对应的排列组... 展开更多; 关键词表面肌电信号小波包分解排列组合熵支持向量机粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障被引量：3: 8; 作者王卫朝石国良 +1 位作者李晓金炜东《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期226-231,236,共7页; 横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和Relief F... 展开更多; 关键词列车故障横向减振器经验模式分解排列组合熵 RELIEFF; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEMD-SVD-PE的轨道波磨趋势项提取被引量：11: 9; 作者陈亮刘宏立 +2 位作者郑倩马子骥李艳福《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期171-177,共7页; 钢轨波磨检测是保障行车安全的重要手段,针对复杂钢轨线路波磨数据中的轨道起伏趋势提取问题,提出了一种基于排列组合熵(Permutation Entropy, PE)选取低复杂度奇异值分量重构趋势的EEMD-SVD信号去趋方法.相比已有的经验模式分解去趋算... 展开更多; 关键词聚合经验模态分解奇异值分解排列组合熵信号去趋; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究被引量：9: 1; 作者范影乐李谷刘亚景杨勇; 机构杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期74-78,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(30770685) 浙江省新苗人才计划项目资助(2007G60G2040064); 文摘研究基于脑电信号排列组合熵的运动意识任务自动分类方法。求出时变脑电信号所对应的排列组合熵时间序列,它能很好的反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此能有效地提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻法模式分类方法对想象左右手运动任务进行分类决策。对国际脑机接口竞赛相关数据进行测试,最高准确率达到88.57%,最大互信息达到0.42。基于排列组合熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据。; 关键词脑电信号意识任务排列组合熵事件相关去同步事件相关同步; Keywords electroencephalogram consciousness task permutation entropy ERD ERS; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程] TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析被引量：8: 2; 作者石国良李晓金炜东苟先太; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3625-3627,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(61134002) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJT12CX038U); 文摘针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法。对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别。实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97%以上。; 关键词列车故障高速列车排列组合熵支持向量机转向架故障分类; Keywords train fault high-speed train permutation entropy support vector machine（SVM） bogie fault classification; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测被引量：4: 3; 作者席旭刚武昊左静罗志增; 机构杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1685-1689,1700,共6页; 基金国家自然科学基金(61172134) 浙江省自然科学基金(LY13F030017) 浙江省科技计划(2014C33105)资助项目; 文摘为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法.; 关键词表面肌电信号跌到识别排列组合熵加权核Fisher线性判别; Keywords surface electromyography fall detection permutation entropy weighted kernel fisher linear discriminant analysis（WKFDA）; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列组合熵和灰度特征的纹理分割被引量：5: 4; 作者钱诚范影乐庞全; 机构杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期586-588,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60374047) 浙江省自然科学基金重点资助项目(ZD0205); 文摘提出了一种基于排列组合熵和灰度特征的纹理分割方法。该方法将不同方向上的排列组合熵与灰度均值、灰度方差结合起来构成一个多维特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行聚类实现纹理图像的分割。实验结果表明该方法对纹理分布均匀的图像有着良好的分割效果。在保持较高纹理分割精度的前提下,该方法能减小计算复杂度,并且具有较强的鲁棒性和抗噪声能力。; 关键词纹理分割排列组合熵灰度特征模糊C均值聚类; Keywords texture segmentation permutation entropy gray feature fuzzy c-means cluster; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列组合熵的语音端点检测技术研究被引量：8: 5; 作者吴秀良范影乐钱诚庞全; 机构杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期240-242,共3页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60302027)。; 文摘语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法要优于谱熵特征检测方法。该方法具有较优的稳健性和实时性等特点,为强背景噪声下的语音端点检测提供了新的研究途径。; 关键词端点检测排列组合熵排列数; Keywords Speech endpoint detection permutation entropy permutation; 分类号 TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排列熵的心电信号非线性分析被引量：11: 6; 作者赵小磊任明荣张亚庭王普; 机构北京工业大学国家教育部数字社区工程研究中心; 出处《现代电子技术》 2010年第19期90-93,共4页; 文摘排列熵是一种基于复杂性量度的非线性动力学参数,能够快速、有效地反映系统的特征。目前在心电信号检测研究中还少有此类方法的应用,通过对算法进行研究,并应用于心室病症的检测中,利用MIT-BIH数据库,对心室病症心电信号的发病时段进行排列熵值的计算,实验得出,熵值对病症发作时段的反映灵敏,在心室纤颤、室性心动过速等病症上的检测准确率较高。因此得到结论,排列熵是一个早期检测病症的灵敏参数,可以作为临床诊断的有效依据。; 关键词排列组合熵非线性分析心室纤颤心动过速; Keywords permutation entropy nonlinear analysis ventricular fibrillation ventricular tachycardia; 分类号 TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别被引量：5: 7; 作者武昊席旭刚罗志增; 机构杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1586-1590,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60903084 61172134) +1 种基金浙江省科技计划项目(2014C33105); 文摘跌倒对老年人的健康构成严重危害,设计了一种基于肌电信号的跌倒识别方法,可用于跌倒检测报警。该方法首先对表面肌电动作信号进行小波包分解,再依据信号特征选取信号的低频分量并重构,计算其排列组合熵,最后以4路肌电信号对应的排列组合熵组成的特征向量输入SVM进行模式识别并采用粒子群算法对SVM中惩罚参数c和核函数参数g进行优化,对8种动作进行识别实验,跌倒识别率88%,特异度98.3%,平均识别率97.0%,优于网格法和遗传算法支持向量机(GASVM)的参数优化,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。; 关键词表面肌电信号小波包分解排列组合熵支持向量机粒子群算法; Keywords surface electromyography wavelet packet decomposition permutation entropy support vector machine particle swarm optimization; 分类号 TP212.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障被引量：3: 8; 作者王卫朝石国良李晓金炜东; 机构中国民用航空总局第二研究所西南交通大学电气工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期226-231,236,共7页; 基金国家自然科学基金重点项目(No.61134002) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.SWJT12CX038U); 文摘横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和Relief F的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用Relief F对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。; 关键词列车故障横向减振器经验模式分解排列组合熵 RELIEFF; Keywords train fault lateral damper empirical mode decomposition permutation entropy ReliefF; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EEMD-SVD-PE的轨道波磨趋势项提取被引量：11: 9; 作者陈亮刘宏立郑倩马子骥李艳福; 机构湖南大学电气与信息工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期171-177,共7页; 基金中央国有资本经营预算项目中央高校基本科研项目(1053214004) +3 种基金长沙市科技计划项目(KQ1801194); 文摘钢轨波磨检测是保障行车安全的重要手段,针对复杂钢轨线路波磨数据中的轨道起伏趋势提取问题,提出了一种基于排列组合熵(Permutation Entropy, PE)选取低复杂度奇异值分量重构趋势的EEMD-SVD信号去趋方法.相比已有的经验模式分解去趋算法,该方法考虑到原始IMF可能存在的信号成分混杂问题(如含有白噪声与信号的低频成分),首次提出通过奇异值分解来精确提取隐藏在多维IMF矩阵中的趋势项成分作为奇异值分量.由于协方差矩阵构建的奇异值分量排列时只考虑了能量的分布而未考虑趋势项信号低复杂度、高幅的特点,使用排列组合熵来选出符合趋势项特征的奇异值分量,最后对满足要求的奇异值分量进行重建得到最终的趋势项.为验证本文方法的有效性,分别进行了数字仿真和实际钢轨波磨数据去趋实验.数字仿真实验结果表明该方法整体去趋性能优于低通滤波法、与EMD结合的线性规划法和小波分解法,尤其在多信噪比的仿真实验中,当信噪比较低时,提趋准确率最大提高约30%.同时,实际钢轨波磨数据去趋实验说明本文方法能够适用于钢轨波磨检测.; 关键词聚合经验模态分解奇异值分解排列组合熵信号去趋; Keywords ensemble empirical mode decomposition singular value decomposition permutation entropy signal de-trending; 分类号 TN911.4 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究	范影乐李谷刘亚景杨勇	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析	石国良李晓金炜东苟先太	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测	席旭刚武昊左静罗志增	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于排列组合熵和灰度特征的纹理分割	钱诚范影乐庞全	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于排列组合熵的语音端点检测技术研究	吴秀良范影乐钱诚庞全	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于排列熵的心电信号非线性分析	赵小磊任明荣张亚庭王普	《现代电子技术》	2010	11	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别	武昊席旭刚罗志增	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障	王卫朝石国良李晓金炜东	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于EEMD-SVD-PE的轨道波磨趋势项提取	陈亮刘宏立郑倩马子骥李艳福	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料