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稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析被引量：3: 1; 作者雷梦颖魏彦兆 +1 位作者李阳王丽娜《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1312-1320,共9页; 通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一... 展开更多; 关键词非平稳时变系统多小波基函数正则化正交最小二乘(ROLS) 参数估计脑电(eeg)信号时频分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文): 2; 作者龙飞张道信 +1 位作者范羚吴小培《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第1期56-61,共6页; 运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验... 展开更多; 关键词时窗复杂度序列睡眠分期睡眠脑电分析特征提取 ICA 小波变换脑状态信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用: 3; 作者杨辉华王行愚《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期456-461,483,共7页; 理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数... 展开更多; 关键词核独立分量分析(KICA) 模型选择盲信号分离脑电信号(eeg) 心电伪差; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Harmonic小波时变相干的人脸识别脑电特征提取: 4; 作者许慰玲沈民奋《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第3期14-18,共5页; 经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系。在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系。经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致... 展开更多; 关键词时变相干分析非平稳信号事件相关脑电人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

老年痴呆患者的EEG信息熵比较分析被引量：3: 5; 作者赵丽万柏坤 +1 位作者綦宏志杨春梅《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期460-464,共5页; 运用非线性动力学方法比较分析了老年痴呆(AD)患者与同龄正常人的脑电(EEG)信息熵特征,初步表明AD患者头皮各导联处EEG信号的信息熵均显著低于同龄正常人的相应值,下降的相对幅值达22%以上.研究结果提示,可考虑试用信息熵作为AD临床诊... 展开更多; 关键词老年痴呆脑电 eeg信号信息熵比较分析生物医学工程非线性动力学方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析被引量：3: 1; 作者雷梦颖魏彦兆李阳王丽娜; 机构北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院宇航智能控制技术国家级重点实验室北京航天自动控制研究所; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1312-1320,共9页; 基金国家自然科学基金(61671042 61403016) +1 种基金北京市自然科学基金(4172037) 闽江学院福建省重点实验室开放课题基金(MJUKF201702)~~; 文摘通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。; 关键词非平稳时变系统多小波基函数正则化正交最小二乘(ROLS) 参数估计脑电(eeg)信号时频分析; Keywords non-stationary time-varying system multi-wavelet basis function regularized orthogonal least squares （ROLS） parametric estimation time-frequency analysis of electroencephalography （eeg） signals; 分类号 N945.14 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文): 2; 作者龙飞张道信范羚吴小培; 机构安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室; 出处《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第1期56-61,共6页; 基金 ThenaturalsciencefoundationofAnhuiprovince(0043214); 文摘运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰。; 关键词时窗复杂度序列睡眠分期睡眠脑电分析特征提取 ICA 小波变换脑状态信号; Keywords eeg complexity sequence sleep staging; 分类号 R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用: 3; 作者杨辉华王行愚; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期456-461,483,共7页; 基金国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312200) 教育部高校博士点基金项目(20040251010) 国家自然科学基金项目(69974014); 文摘理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数。实验结果表明:经模型选择后的K ICA能成功分离脑电信号中的心电伪差。; 关键词核独立分量分析(KICA) 模型选择盲信号分离脑电信号(eeg) 心电伪差; Keywords kernel independent component analysis model selection blind signal separation eeg ECG artifact; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R318.04 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Harmonic小波时变相干的人脸识别脑电特征提取: 4; 作者许慰玲沈民奋; 机构汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第3期14-18,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:60271023 60571066) 广东省自然科学基金资助项目(编号:5008317); 文摘经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系。在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系。经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致性,但不能提取大脑活动的瞬时特性。为了提取认知过程中脑电活动的空间-时间模式特征,本文引入脑电信号的时变相干性分析。被测者为10名健康的学生,脑电数据是从一个人脸照片认识或不认识的辨识认知过程中采集的,实验结果表明,在α频带两种辩识过程颞区与其他脑区的信息交流模式呈现明显的差异。; 关键词时变相干分析非平稳信号事件相关脑电人脸识别; Keywords time-varying coherence analysis, non-stationary signal, event-related eeg, face recognition.; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] Q424 [生物学—神经生物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名老年痴呆患者的EEG信息熵比较分析被引量：3: 5; 作者赵丽万柏坤綦宏志杨春梅; 机构天津大学精密仪器与光电子工程学院; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期460-464,共5页; 基金天津市自然科学基金资助项目(993607511) 天津市重点学科建设基金资助项目。; 文摘运用非线性动力学方法比较分析了老年痴呆(AD)患者与同龄正常人的脑电(EEG)信息熵特征,初步表明AD患者头皮各导联处EEG信号的信息熵均显著低于同龄正常人的相应值,下降的相对幅值达22%以上.研究结果提示,可考虑试用信息熵作为AD临床诊断的特异性指标.信息熵在生物医学工程,尤其在临床医学工程中具有潜在的重要的应用价值,值得进一步深入研究.; 关键词老年痴呆脑电 eeg信号信息熵比较分析生物医学工程非线性动力学方法; Keywords electroencephalogram Alzheimer′s disease information entropy; 分类号 R742 [医药卫生—神经病学与精神病学] R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]; 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	稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析	雷梦颖魏彦兆李阳王丽娜	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文)	龙飞张道信范羚吴小培	《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用	杨辉华王行愚	《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Harmonic小波时变相干的人脸识别脑电特征提取	许慰玲沈民奋	《电子测量与仪器学报》 CSCD	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	老年痴呆患者的EEG信息熵比较分析	赵丽万柏坤綦宏志杨春梅	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料