基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取

针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的\begin{document}$ \mu$\end{document}节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3, C4通道节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量。选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27%。     

色彩感知中的脑电信号多域特征选择算法研究

针对目前在不同色彩感知中的脑电信号识别方面的研究还不多见,本文提出采用随机森林算法对信号的时域特征和频域特征进行最优组合的方法对不同色彩感知中的脑电信号进行识别。首先采用小波变换,对脑电信号进行7层分解,提取脑电信号在delta、theta、alpha和beta节律频带上的小波能量,并结合脑电信号在时域上的统计量偏度和峰度组成特征向量。然后通过基于随机森林的特征选择算法提取最优的特征组合方案,删除冗余的特征量。使用自适应增强算法进行分类识别,识别的平均正确率可达到85.07%。该结果表明使用本文所提出的特征提取与选择方法用于不同色彩感知中的脑电信号识别上是可行的,并且能够取得较好的识别率。      

同步脑电-功能磁共振信号处理进展

同步脑电-功能磁共振(EEG-fMRI)整合了脑电的高时间分辨率和功能磁共振的高空间分辨率,是无创的大脑观测技术。但目前,该技术仍然存在信噪比过低、受试者舒适性差和数据融合困难等问题。本综述在介绍同步EEG-fMRI硬件系统的基础上,从EEG伪迹去除、同步EEG-fMRI信号融合、同步EEG-fMRI的应用、未来研究前景四个方面,综述该领域的最新进展,特别是在信号处理方面的新突破。本文介绍了一个对强磁场环境下脑电的信号处理的技术分级框架,为此新技术的应用分流和推广提供了重要参考。      

全球未来计算竞争态势及对我国的启示

通过对发达经济体未来计算战略布局的梳理,进一步总结其发展特点及对我国的启示,为我国利用计算技术突破并抢占信息科技与产业发展的制高点,实现"换道超车"提供助力。     

猜拳博弈过程脑电的时频特征分析及基于优选特征的博弈决策预测

博弈是人类根据信息和经验做出使利益最大化决策的一种行为。对博弈的脑研究由来已久,使用的方法也各不相同,但都测重于博弈的原理研究,对博弈过程中脑活动的认知规律研究几乎无人涉足。本文设计了具有静息、评估、决策、反馈、休息五个阶段的 “石头-剪刀-布”猜拳博弈实验范式。采集并提取了17名被试在博弈活动不同阶段脑电波的时频特征,通过研究评估阶段脑活动的认知规律,提出了基于优选特征的博弈决策预测方法。使用SVM对决策过程训练并识别,达到了80%的识别率,说明了本文提出的优选特征能够很好地表达博弈认知过程的特点。      

数字微波技术在广电信号传输中的应用

随着社会的不断发展以及经济的进步,近年来,我国在广播电视事业上的发展非常迅猛,尤其是数字微波技术的应用,其推动了我国广播电视技术的进一步发展,同时,还在广播电视信号的传输过程中进行了应用.一般而言,数字微波技术比较显著的特征是其工作频段非常宽,在对抛物面的天线进行设置的过程中实现对波长的调节,还能利用对天线口的面积进行扩充进而对信号传输进行完成.本文将对数字微波技术在广电信号传输中的应用进行分析和研究.     

(20S)-20-羟基胆甾烷-3,16-二酮的合成

以妊娠双烯醇酮醋酸酯为起始原料, 经过7步反应以13.1%的总收率合成了一个具有抗4种肿瘤细胞(ED₅₀＝1 μg/mL)的海洋天然产物(20S)-20-羟基胆甾烷-3,16-二酮. 关键反应为底物控制的不对称杂原子共轭加成反应.     

心电信号噪声数字滤波处理方法

通过总结近年来的工作情况发现,通过体表电极对心电信号进行检测,会受到来自诸多方面的干扰,为了提升原始心电信号的准确性,保证其不失真,在诊断分析前夕要现进行滤波处理。以当前心电信号噪声数字滤波处理技术的开挖程度为基础,提出科学化的滤波方法。     

基于稳态视觉诱发电位的电力载波传输控制系统研究

利用人体的脑电信号控制外界的设备是一种新型的人机交互方式,依此展开了基于稳态视觉诱发电位的电力载波传输控制系统的研究。设计了一套脑电实时控制家庭终端的新型智能家居系统。系统中融合了电力载波通信技术,不仅解决了那些行动不便的人群与外界交流的问题,也解决了传统控制模式中射频干扰与传输距离限制的问题。系统采用单片机控制LED作为视觉刺激器。脑电算法处理在Lab VIEW平台上进行,利用功率谱估计实时提取诱发电位向量,产生脑_机接口控制命令,控制命令通过电力载波模块实现在家用电力线的传输,并最终在家庭终端实现动作控制。通过实验验证,设计的系统平均识别率在95%以上,平均单次对家电开关控制的时间在6 s左右。     

不同编码分组调制的VEP脑机接口研究

在现有的各种脑机接口实现范例中,基于c-VEP的脑机接口取得了最高的信息传输率,但这种脑机接口系统必须在刺激目标数与检测精度和检测速度之间进行折衷。要增加刺激目标数并保证识别率高,必须增加码长,然而,增加码长会导致识别一个目标所需的时间增加,降低信息传输率。针对这个问题,提出了使用不同编码分组调制刺激目标的方法。基于该方法,采用Golay码和近完美码各调制16个刺激目标,目标识别的方法是先获取两组目标的参考模板,分别对两个模板做移位得到所有目标的模板,再运用模板匹配法对目标进行识别。7位受试者在一个刺激周期的平均分类准确率高达92.34%,研究结果表明该方法增加了刺激目标数,同时提高了识别率,缩短了检测时间。