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使用异质集成学习和心电信号异构特征融合的睡眠呼吸暂停分类方法 被引量：2
1
作者 韩亮 罗统军 +2 位作者 蒲秀娟 刘媛 梁国祥 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期320-327,共8页
睡眠呼吸暂停(SA)会影响睡眠质量,增加心脑血管疾病风险,其准确分类有助于在SA早期阶段及时开展针对性治疗。本文提出一种使用异质集成学习和异构特征融合的SA分类新方法。首先从原始心电信号中提取小波时频谱,使用SE-ResNet作为初级分... 睡眠呼吸暂停(SA)会影响睡眠质量,增加心脑血管疾病风险,其准确分类有助于在SA早期阶段及时开展针对性治疗。本文提出一种使用异质集成学习和异构特征融合的SA分类新方法。首先从原始心电信号中提取小波时频谱,使用SE-ResNet作为初级分类器;然后提取RR间期序列和R峰值序列,使用1D CNN-LSTM作为初级分类器;再提取心率变异性特征,使用SVM作为初级分类器。最后采用堆叠法作为异质集成学习的融合策略,再使用另一个SVM作为次级分类器实现SA分类。在Apnea-ECG数据集上进行实验,所提出的SA分类方法的准确率为89.12%。实验结果表明,所提方法有效利用了各初级分类器的多样性和异构特征的互补性,其性能优于传统的SA分类方法。 展开更多
关键词 睡眠呼吸暂停 集成学习 异构特征融合 心电信号 深度学习
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基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法 被引量：46
2
作者 谭晓衡 褚国星 +1 位作者 张雪静 杨扬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期171-177,共7页
针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调... 针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别。仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2dB时,识别率仍可达到98%以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性。 展开更多
关键词 调制识别 高阶累积量 小波变换 神经网络
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结合FastICA与EKF的腹部源胎儿心电信号提取 被引量：9
3
作者 韩亮 蔡文涛 +1 位作者 蒲秀娟 龙灵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期116-125,共10页
针对腹部源信号,本文提出一种结合快速独立分量分析(FastICA)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的胎儿心电信号提取方法。首先抑制原始母体腹壁混合信号中的基线漂移、工频干扰和脉冲伪迹。然后使用FastICA从母体腹壁混合信号中分离得到母体心电信... 针对腹部源信号,本文提出一种结合快速独立分量分析(FastICA)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的胎儿心电信号提取方法。首先抑制原始母体腹壁混合信号中的基线漂移、工频干扰和脉冲伪迹。然后使用FastICA从母体腹壁混合信号中分离得到母体心电信号估计以及含有残留母体心电成分和其他噪声的胎儿心电信号估计。使用EKF对胎儿心电信号估计进行滤波得到残留的母体心电成分估计,将其抑制后获得含噪声的胎儿心电信号。最后再次使用EKF提取得到清晰的胎儿心电信号。采用临床数据进行实验,本文提出的胎儿心电信号提取方法的灵敏度、阳性预测值和F_(1)分数分别为99.27%,94.35%,96.71%,其基于互相关系数和基于特征值分析的信噪比分别为6.1454 dB和6.5096 dB。实验结果表明本文提出的方法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于传统的胎儿心电信号提取方法。 展开更多
关键词 胎儿心电信号 快速独立分量分析 扩展卡尔曼滤波
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使用深度长短期记忆网络的心冲击伪迹抑制方法 被引量：4
4
作者 韩亮 黄谦 +2 位作者 蒲秀娟 刘聪聪 柴俊杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期198-206,共9页
心冲击(BCG)伪迹抑制是同步脑电-功能磁共振成像(EEG-fMRI)时脑电伪迹抑制中最具有挑战性的任务。为此,提出一种使用深度长短期记忆(Deep-LSTM)网络的BCG伪迹抑制方法。首先使用Deep-LSTM网络拟合BCG伪迹与心电(ECG)信号之间的非线性变... 心冲击(BCG)伪迹抑制是同步脑电-功能磁共振成像(EEG-fMRI)时脑电伪迹抑制中最具有挑战性的任务。为此,提出一种使用深度长短期记忆(Deep-LSTM)网络的BCG伪迹抑制方法。首先使用Deep-LSTM网络拟合BCG伪迹与心电(ECG)信号之间的非线性变换,然后将ECG信号经由所拟合的非线性变换得到同步EEG-fMRI时EEG电极采集得到的混合信号中的BCG伪迹的最优估计,再从混合信号中减去BCG伪迹的最优估计,得到较高质量的EEG信号。采用实际数据进行BCG伪迹抑制实验,实验结果表明所提出的BCG伪迹抑制方法能有效抑制BCG伪迹,且在主观视觉评价、峰峰值比值和改进的归一化功率谱比值上均优于传统的BCG伪迹抑制方法。 展开更多
关键词 心冲击伪迹 非线性变换 深度长短期记忆网络
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使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常分类 被引量：8
5
作者 韩亮 罗统军 +1 位作者 蒲秀娟 刘浩伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期149-157,共9页
心电(ECG)信号反映心脏电生理活动状态,其准确分类对于心脏疾病的自动诊断非常重要,为此,提出一种使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常自动分类方法。首先使用小波变换将心电信号分解为低频分量和若干个高频分量,并采用递归图方法... 心电(ECG)信号反映心脏电生理活动状态,其准确分类对于心脏疾病的自动诊断非常重要,为此,提出一种使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常自动分类方法。首先使用小波变换将心电信号分解为低频分量和若干个高频分量,并采用递归图方法将其分别变换为二维纹理图像;然后针对样本不平衡问题,采用多分类Focal loss替代交叉熵损失函数,对视觉转换器模型进行改进;最后基于心电信号的多尺度递归图表示,使用改进的视觉转换器进行心律失常分类。采用MIT-BIH心律失常数据库中的数据进行实验,所提出的心律失常分类方法的平均准确率为97.38%。实验结果表明,提出的方法能有效识别心律失常类型,且其性能明显优于传统的心律失常自动分类方法。 展开更多
关键词 心律失常 多尺度 递归图 视觉转换器 多分类Focal loss
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用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法 被引量：2
6
作者 韩亮 杨婷 +1 位作者 蒲秀娟 黄谦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3319-3326,共8页
阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要... 阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征。该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类。在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器。 展开更多
关键词 阿尔茨海默症 模糊逻辑 特征选择 多项式朴素贝叶斯 异质集成分类器
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使用深度学习与海马体异构特征融合的阿尔茨海默病分类方法 被引量：2
7
作者 蒲秀娟 刘浩伟 +2 位作者 韩亮 任青 罗统军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3305-3319,共15页
阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)是一种目前尚无有效方法治愈的神经系统退行性疾病,其准确分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性治疗和干预措施,从而降低AD发病率和延缓AD疾病进展.本文提出一种使用深度学习和异构特征融合的AD... 阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)是一种目前尚无有效方法治愈的神经系统退行性疾病,其准确分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性治疗和干预措施,从而降低AD发病率和延缓AD疾病进展.本文提出一种使用深度学习和异构特征融合的AD分类新方法.针对大脑中的海马体结构,首先构建三维轻量级多分支注意力网络(Three-Dimensional Lightweight Multi-Branch Attention Net-work,3D-LMBAN)提取海马体深度特征;然后设计结合双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)和灰度游程矩阵(Gray-Level RunLength Matrix,GLRLM)的三维多尺度纹理特征提取方法提取海马体纹理特征;再使用传统方法提取海马体体积和形状特征;最后构建异构特征融合网络对提取得到的多种海马体特征进行降维表示、拼接和融合,进而实现AD分类.在EADC-ADNI数据集上进行实验,本文提出的AD分类方法的准确率(ACC)为93.39%,F1分数为93.10%,AUC为93.21%.实验结果表明本文提出的AD分类方法是有效的,且其性能优于传统的AD分类方法. 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 深度学习 注意力机制 纹理特征 特征融合 海马体
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使用信噪比正则化LightGBM的腹部源胎儿心电信号提取方法
8
作者 韩亮 蔡文涛 +2 位作者 蒲秀娟 罗统军 黄谦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1793-1800,共8页
胎儿心电信号(Fetal ElectroCardioGram,FECG)能反映胎儿健康状况.但是,由于其信噪比相对较低,FECG仍未能在临床上得到广泛应用.如何有效提取高质量的FECG仍是一个巨大挑战.为此,本文提出一种使用信噪比正则化LightGBM(Light Gradient B... 胎儿心电信号(Fetal ElectroCardioGram,FECG)能反映胎儿健康状况.但是,由于其信噪比相对较低,FECG仍未能在临床上得到广泛应用.如何有效提取高质量的FECG仍是一个巨大挑战.为此,本文提出一种使用信噪比正则化LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)模型的FECG提取方法.针对原始母体腹壁混合信号,首先使用传统滤波方法进行噪声抑制,然后再使用快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)从中分离得到母体心电信号(Maternal ElectroCardioGram,MECG)估计和FECG估计,FECG估计中残留的MECG成分是MECG的一种非线性变换.改进传统LightGBM模型,在目标函数中增加FECG的基于互相关系数的信噪比作为正则项,构建信噪比正则化LightGBM模型,并使用该模型拟合这一非线性变换.将MECG估计经由所拟合的非线性变换得到MECG成分的最优估计,并将其抑制,提取得到高质量的FECG.采用真实腹部源心电信号数据集进行实验,结果显示本文提出的方法的灵敏度为99.9%,阳性预测值为99.1%,F分数为99.5%,基于互相关系数与基于特征值分析的信噪比分别为6.0 dB和6.1 dB.实验结果表明,本文提出的方法是有效的且具有更好的性能. 展开更多
关键词 胎儿心电信号 FASTICA 基于互相关系数的信噪比 正则化 LightGBM
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基于小波变换的码元速率估计优化算法 被引量：2
9
作者 谭晓衡 张雪静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1748-1752,共5页
针对低信噪比下MPSK(M-ary phase shift keying)信号的码元速率估计问题,提出一种优化算法.该算法无需先验知识,通过Hilbert变换提取瞬时相位基带序列,经多尺度小波变换,对每个尺度下的小波系数的模值的平方进行叠加,对叠加后的结果再... 针对低信噪比下MPSK(M-ary phase shift keying)信号的码元速率估计问题,提出一种优化算法.该算法无需先验知识,通过Hilbert变换提取瞬时相位基带序列,经多尺度小波变换,对每个尺度下的小波系数的模值的平方进行叠加,对叠加后的结果再进行功率谱计算,在码元速率整数倍处有离散谱线,估计正确率在信噪比大于1 dB时大于90%. 展开更多
关键词 MPSK信号 码元速率估计 HILBERT变换 小波变换
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低压电力线通信研究进展综述 被引量：10
10
作者 李松浓 徐国庆 +1 位作者 侯兴哲 刘晓 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第20期176-183,共8页
电力线通信(PLC)是以现有配电网为媒介的一种通信方式,具有组网迅速、经济方便、不需重新布线等优点,是有效解决用户终端接入宽带网络的"最后一公里"问题的最具有优势的方案之一。现在对PLC的研究已经从单入单出(single-input... 电力线通信(PLC)是以现有配电网为媒介的一种通信方式,具有组网迅速、经济方便、不需重新布线等优点,是有效解决用户终端接入宽带网络的"最后一公里"问题的最具有优势的方案之一。现在对PLC的研究已经从单入单出(single-input-single-output,SISO)系统向多入多出(multiple-input-multiple-output,MIMO)系统发展。MIMO-PLC系统具有速度更快、信道容量更大等优点。从SISO-PLC和MIMO-PLC研究所涉及的信道模型、噪声建模、标准、电磁兼容以及硬件仿真平台等方面进行了综述介绍。 展开更多
关键词 PLC SISO-PLC MIMO-PLC 标准 电磁兼容
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